mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...（6）垂直拆分，解耦模块 （7）水平切分 方案分析： 1、方法1个方法2是最简单，也是提升效率最快的方式。...曾经发现一高级程序员在表字段的设计上，一个日期类型，被设计为varchar类型，不规范的同时，无法对写入数据校验，做索引的效率也有差别 3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景，否则缓存异议不大，...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
MySQL同样需要解决并发事务带来的复杂问题，上文简单介绍了MySQL通过事务隔离机制可以解决并发问题，本文将结合案例进行深入剖析，以便掌握其原理并学习其思想。...各隔离级别如何处理并发事务？到这里应该就看明白了。结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。...对于MySQL这样的数据库，性能的高低会直接影响用户的去留，所以，仅仅是“串行化”的并发处理是远远不够的。...MVCC的并发处理数据的多版本在《MySQL是如何保证数据不丢失的》，每个DML操作在更新数据页之前，InnoDB会先将数据当前的状态记录在「Undo Log」中。...总结基于上述，有以下总结：MySQL通过事务隔离、锁机制、MVCC处理并发事务。事务隔离“读未提交”不做并发处理，不保证数据一致性。事务隔离“串行化”通过锁机制进行并发处理，并发性能低下。
此外，直接使用wait和notify比较困难，我们应该使用更高级的并发工具来代替。...并发集合为标准的集合接口（如List、Queue、Map）提供了高性能的并发实现。为了提供高并发性，这些实现在内部自己管理同步。...因此，并发集合不可能排除并发活动；将它锁定也没有什么作用，只会使程序的速度变慢。...只要用并发Map代替老式的同步Map，就可以极大地提升并发应用程序的性能。更一般地，应该优先使用并发集合，而不是使用外部同步的结合。 同步器是一些使线程能够等待另一个线程的对象，允许它们协调动作。...CountDownLatch的唯一构造器带有一个int类型的参数，这个int参数是指允许所有在等待的线程被处理之前，必须在锁存器上调用countDown()方法的次数。
在MySQL5.6开始提供了online ddl功能，允许一些DDL语句和DML语句并发，在当前5.7版本对online ddl又有了增强，这使得大部分DDL操作可以在线进行。...通过这个例子我们对元数据锁和online ddl有了一个基本的认识，如果我们在业务开发过程中有在线修改表结构的需求，可以参考以下方案： 1、尽量在业务量小的时间段进行； 2、查看官方文档，确认要做的表修改可以和DML并发...演示环境：MySQL5.7.20 事务隔离级别：RR 表user： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name`...tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 3 lock struct(s), heap size 1136, 2 row lock(s) MySQL thread id...如果我们业务开发中遇到锁等待，不仅会影响性能，还会给你的业务流程提出挑战，因为你的业务端需要对锁等待的情况做适应的逻辑处理，是重试操作还是回滚事务。
Python线程更适合用于I/O处理，处理那些执行阻塞操作例如等待I/O，等待数据库操作结果等的代码的并发执行。
同时，对于一些数据增长较快，可以考虑使用大的慢盘进行数据归档（归档可以参考方案三） 实例容量 MySQL是基于线程的服务模型，因此在一些并发较高的场景下，单实例并不能充分利用服务器的CPU资源，吞吐量反而会卡在...mysql层，可以根据业务考虑自己的实例模式 出现问题的原因 上面我们已经查到我们数据表的体量了 那么为什么单表数据量越大 业务的执行效率就越慢 根本原因是什么呢？...2、提高性能上 分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上； 而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。...2、分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的 分区分表的联系 1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。...大数据表处理方案》
现在我需要在Mysql里插入大量的数据大约1000w，目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。 下面就针对每一种方法分别测试不同数据量下的插入效率。...测试数据库的基本与操作如下： mysql> create database test; Query OK, 1 row affected (0.02 sec) mysql> use test; Database...changed mysql> create table mytable(id int primary key auto_increment ,value varchar(50)); Query OK,...测试时每次实验结束都要mysql> truncate mytable，来清空已存在的表。...时间(s) 1k 0.1458 1w 1.0793 10w 5.546006 100w 38.930997 看出来基本是对数时间，效率还是比较高的
',master_log_pos=4; 优缺点 优点 是mysql最早支持的复制技术，bug相对较少 对sql查询没有任何限制 处理故障比较容易 缺点 故障转移是重新获取新主的日志点信息比较困难 基于GTID...主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行...' set global slave_parallel_workers = 4 start slave mysql复制常见问题处理 由于数据损坏或丢失所引起的主从复制错误 主库或者从库意外宕机引起的错误...如何解决主服务器的单点问题 主服务器切换后，如何通知应用新的主服务器的ip地址 如何检查mysql主服务器是否可用 如何处理从服务器和新主服务器之间的那种复制关系 MMM架构介绍 Multi-Master...增加了开发的工作量，使程序代码更加复杂 认为控制，容易出现错误 中间件实现读写分离 优点 由中间件根据查询语法分析，自动完成读写分离 对程序透明，对于已有程序不用做任何调整 缺点 增加了中间层，所以对查询效率有损耗
基于封技术、基于时戳技术、基于有效性检查、MVCC 等技术是并发控制技术 mysql> create table z ( -> a int not null, -> b int null...unique key (b), -> unique key (d), -> unique key (c)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql...into z select 1,2,3,4; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 5,6,7,8; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 9,10,11,12; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql
asyncio asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。...当你点击了某个东西（“当A发生时”），这一点击动作会发送给JavaScript的事件循环，并检查是否存在注册过的onclick 回调来处理这一点击（执行B)。...上一篇python并发 1：使用 futures 处理并发我们介绍过 concurrent.futures.Future 的 future，在 concurrent.futures.Future 中，future...1：使用 futures 处理并发 下载国旗的脚本了。...最终的结果是，wait 处理的所有对象都通过某种方式变成Future 类的实例。
作为Python程序员，平时很少使用并发编程，偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程，然后放到队列中，批量执行。...所以，不夸张的说，虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念，但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。...我们知道，如果程序中包含I/O操作，程序会有很高的延迟，CPU会处于等待状态，这时如果我们不使用并发会浪费很多时间。...flags downloaded in 1.18s 使用 concurrent.futures 后，下载10张图片平均需要2秒 通过上边的结果我们发现使用 concurrent.futures 后，下载效率大幅提升...下一篇笔记应该是使用 asyncio 处理并发。 最后，感谢女朋友支持。
并发处理脚本 最近经常涉及到脚本的编写。本身项目数据量较大，所以经常编写的脚本需要高并发，干脆就提取出来。 如果有地方用到，只需要实现接口即可。...goroutine运行的函数 RunOne(id int64) (params []int64, errInfos map[int64]string, err error) // 最后收集到结果后的处理函数...) // 令牌，只有持有令牌才能运行，为了控制goroutine同时进行的数目 token := make(chan struct{}, params.Step) // 以此判断结果是否都处理完成
前言 阅读过上一篇文章的童鞋应该都知道，用count(1)替换count(*)，并不能起到优化作用，两者的执行效率是一样的。那么，count(*)应该如何优化呢？让我们继续往下看。...count(*)处理 想要优化count(*)，首先得了解清楚，MySQL是如何处理count(*)的？在MySQL不同版本、不同存储引擎中，对于count(*)的处理方式，是存在差异的。...是如何处理count(*)的，已经有较为清晰的了解。...表而言，主键即数据；聚集索引的叶子节点存放的是完整行记录，而二级索引的叶子节点存放的只是索引列+主键，因此二级索引要比聚集索引小，扫描成本会更低；而且，二级索引key_len越小，扫描成本就越低，执行效率就越高...数据库获取，可以考虑为对应表key_len较小的列建立二级索引，以优化count(*)执行效率。
mysql的FIND_IN_SET函数使用方法 有个文章表里面有个type字段,他存储的是文章类型,有 1头条,2推荐,3热点,4图文 …..11,12,13等等 现在有篇文章他既是 头条,又是热点,还是图文...先看mysql手册中find_in_set函数的语法: FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中， 则返回值的范围在 1 到 N...mysql> SELECT FIND_IN_SET(‘b’,’a,b,c,d’); -> 2 用起来很简单,就以上面我说到的情况来举例: SELECT * FROM article WHERE FIND_IN_SET...二十条php执行效率常识 0、用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。...11、str_replace函数比preg_replace函数快，但strtr函数的效率是str_replace函数的四倍。
Python列表添加元素效率测试 #!
一、写在开头 今天终于更新新专栏 《EfficientFarm》 的第二篇博文啦，本文主要来记录一下对于EasyExcel的高效应用，包括对MySQL数据库百万级数据量的导入与导出操作，以及性能的优化（...，他们各有千秋，依赖重点不同，我们在做技术选型的时候，要根据自己的需求去做针对性选择，下面我们列举了这几种常见技术的特点对比 技术方案 优点 缺点 EasyExcel 简单易用，API设计友好； 高效处理大量数据...万的数据，xlsx单个sheet页最大可创建104万行数据，刚刚好满足，如果用xls单个sheet还不可以，这种肯定相对麻烦，并且100万的数据有几十M，打开就已经很慢了； 另外一种方案，可以通过存储过程向MySQL...7.2 导入数据 1️⃣ 在EasyExcellController类中增加导入数据的请求处理方法； @Autowired EasyExcelServiceImpl easyExcel; /*...第一个，由于我们在代码里采用了多线程导入，因此我们需要配置一个合理的线程池，以提高导入效率。
---- MySQL乐观锁 使用version字段标识版本 使用updateTime来标识版本 单独新增字段表示版本或使用updateTime字段标识版本可根据实际业务需求来定。...缺陷 MySQL毕竟涉及到磁盘IO操作，磁盘IO操作是现代计算机性能瓶颈，是最慢的一环，所以当数据量较大时，所有请求落到数据库中显然不是一个最优选择。
与Twisted中的Deferred类、Tornado框架中的Future类的功能类似 注意：通常情况下自己不应该创建future，而是由并发框架(concurrent.futures或asyncio)...实例化 原因：future表示终将发生的事情，而确定某件事情会发生的唯一方式是执行的时间已经安排好，因此只有把某件事情交给concurrent.futures.Executor子类处理时，才会创建concurrent.futures.Future...如：Executor.submit()方法的参数是一个可调用的对象，调用这个方法后会为传入的可调用对象排定时间，并返回一个future 客户端代码不能应该改变future的状态，并发框架在future表示的延迟计算结束后会改变期物的状态...concurrent.futures启动线程，下面通过它启动进程 concurrent.futures启动进程 concurrent.futures中的ProcessPoolExecutor类把工作分配给多个Python进程处理...，因此，如果需要做CPU密集型处理，使用这个模块能绕开GIL，利用所有的CPU核心。
假设DataProcessor接口定义了方法batchProcess能够对一批数据进行处理，一批处理500个数据。...现在我们需要对一个响应式数据流 Flux dataItems 调用 batchProcess() 进行处理。...1）攒够 batchSize 个数据后进行处理。 这里关键是buffer方法的使用。....flatMap(dataProcessor::batchProcess) .collectList(); 2）以并行的方式，把流分成10股，每股攒够 batchSize 个数据后进行处理...可以想象如果我们自己实现这样一个处理逻辑的复杂度，而通过reactor api，仅仅几行代码就完成了这么复杂高效的处理。 3）使用 reactive mongo driver需要的线程。
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