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...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。...6、水平拆,水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据,为什么要拆,仅对单表做做优化也是可以的;再如果没有太大的并发量,分区表也一般能够满足。所以,一般情况下,水平拆分是最后的选择,在设计时还是需要一步一步走。
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。
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。
',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...如果存在多个从库出现数据不一致的情况如何处理 提供了读、写虚拟ip, 在主服务器出现问题时,可以自动迁移虚拟ip MMM架构 ?
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。...我们先看一下,future.result() 出现异常的处理情况。...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
---- 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。
大部分的高并发处理基本都是在后端处理,但是在部分特殊情况下,后端无法阻止用户行为,需要前端做配合。例如在抢购、秒杀等场景。 高并发是什么? 对此,我们首先需要简单的去了解一下,高并发是什么?...高并发是指在极短单位时间内,有很多用户同时的访问同一 API 接口或者 Url 地址,造成极多个请求同时发起到服务器。它经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中。...浏览器请求限制 浏览器在向后端发送http请求是,就会有高并发处理。使用HTTP/2.0,理论上HTTP/2.0协议支持在同一个TCP连接上发送无限个HTTP请求,且这些请求的生命期可以重叠。...虽然浏览器已经对 http 请求并发设置了限制,但是并不能很好的处理掉不必要的请求。...处理方法 图片方面 1.CSS sprites 俗称 CSS 精灵、雪碧图,雪花图等。即将多张小图片合并成一张图片,达到减少 HTTP 请求的一种解决方案。
分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(fetch_square(5)) asyncio.ensure_future() 调度协程和 future # 以下函数并发执行...响应式编程 旨在打造出色的并发系统 响应速度快 伸缩性高,处理各种负载 富有弹性,应对故障 消息驱动,不阻塞 ReactiveX 是一个项目,实现了用于众多语言的响应式编程工具,RxPy 是其中一个库...python 语句时,获取一个锁,执行完毕后,释放锁 每次只有一个线程能够获得这个锁,其他线程就不能执行 python 语句了 虽然有 GIL 的问题,但是遇到耗时操作(I/O) 时,依然可以使用线程来实现并发...分布式处理 dask https://www.dask.org/ pyspark 用户提交任务,集群管理器自动将任务分派给空闲的执行器 mpi4py 科学计算 https://pypi.org/project
这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。...亦推荐如下处理: private static final ThreadLocal df = new ThreadLocal() { @Override...【强制】高并发时,同步调用应该去考量锁的性能损耗。 能用无锁数据结构,就不要用锁; 能锁区块,就不要锁整个方法体; 能用对象锁,就不要用类锁。...【强制】并发修改同一记录时,避免更新丢失,需要加锁。 要么在应用层加锁,要么在缓存加锁,要么在数据库层使用乐观锁,使用 version 作为更新依据。...【参考】HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链,导致 CPU 飙升,在开发过程中注意规避此风险。 19.
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购(初探) 但文章最后说并发超过500 就会出现超发,看了下代码,的确有这个问题 抽空简单完善了下,经压力测试后发现暂无超发现象, 下面为我的代码...;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理...欢迎指正 由于是在windows下测试,并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用,其实是因为已经完成请求的...感谢你的提问 说下处理逻辑:1.进入了请求队列,就有可能被请求到,而且这里是异步,就是说请求收到ok了,但后台逻辑完全可能还没处理 所以,在接收到OK后,前端应该发起一个类似倒计时页面,...提示系统正常处理中,同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时,跳转到下一步如付款操作界面,现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
这个包包含了使得开发java并发(多线程)应用程序更容易的一组类。在这个包被添加之前,你只能自己编写这样的并发编程工具类。...在这个juc系列中,我们将学习到一系列的并发编程工具类,最终,你将学会如何使用它们进行编程。我们将使用java8进行案例练习。...这篇文章不会介绍java并发编程的核心理论,核心理论将在其他的系列中进行介绍。 进行中的工作 此系列的内容还处于编写过程中,如果你发现缺少了某些类或接口,请耐心等待,后续有时间会加上去的。
2、多级缓存,包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。 3、分库分表和索引优化,以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。...8、并发处理,通过多线程将串行逻辑并行化。 9、预计算,比如抢红包场景,可以提前计算好红包金额缓存起来,发红包时直接使用即可。 10、缓存预热,通过异步任务提前预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。...2、非对等节点的故障转移,通过心跳检测并实施主备切换(比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等)。 3、接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。...---- 插播一条: 对吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)几个概念做下了解 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。...这是因为处理每个请求需要用到很多资源,由于每个请求的处理过程中有许多步骤难以并发执行,这导致在具体的一个时间点,所占资源往往并不多。
慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中...开启了慢查询日志只对当前数据库生效,如果MySQL重启后则会失效。...也就是说,在mysql源码里是判断大于long_query_time,而非大于等于。从MySQL 5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间,之前仅用秒为单位记录。...mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/mysql06_slow.log 得到访问次数最多的10个SQL mysqldumpslow -s c -t 10 /database.../mysql/mysql06_slow.log 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。
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