下面小编就为大家带来一篇php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
隔离性是事务的基本特性之一，它可以防止数据库在并发处理时出现数据不一致的情况。最严格的情况下，我们可以采用串行化的方式来执行每一个事务，这就意味着事务之间是相互独立的，不存在并发的情况。然而在实际生产环境下，考虑到随着用户量的增多，会存在大规模并发访问的情况，这就要求数据库有更高的吞吐能力，这个时候串行化的方式就无法满足数据库高并发访问的需求，我们还需要降低数据库的隔离标准，来换取事务之间的并发能力。
优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。
事情的发生时这样的，在很久很久以前，SQL SERVER 有一个字段类型叫timestamp， 对比其他数据库都没有的 row version 自动化管理的东西。这个东西厉害的地方，虽然看上去可能是一个时间字段，但实际上不是，只要你对SQL SERVER 表的任意一行进行变动，那你放心那个字段的值一定会自动变化，这样你就可以通过这个字段，在程序里面先将这行的 timestamp值取出来，然后根据业务逻辑，如果需要过段时间你再去这一行变化或曾经变化过吗？之间与现在的timestamp字段值进行比对，那妥妥的能告诉你，这行的数据任意字段是否变化过，有人说MYSQL也有timestamp ，那个字段是通过时间来update 只要这个行变动过就触发timestamp 更改时间就可以了，当然datetime也行，早期版本不行。
最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
引言：每个程序员学习数据库离不开MySQL,而学习MySQL就必学事务,今天我们就来一起学习一下MySQL的事务;
背景 如果，初次配置完成了 MySQL 数据库的读写分离操作 那么，后面遇到稍大流量访问时； 首先遭遇到的便是 “主从同步延迟” 造成的后果 环境 Linux系统： CentOS7.2 mySQL版本： mySQL5.7.32 MySQL 数据库主从同步延迟原理 (摘抄经验) 推荐参考—— 【MySQL主从数据库同步延迟问题解决】 📷 DDL : 数据定义语言, DML :数据操纵语言 MySQL的主从复制都是单线程的操作， 主库对所有 DDL 和 DML 产生的日志写进 binlog，由于 b
简介：本文部分 TPC 观点，使用 ChatGPT 生成。拉到最后，可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
当用户AA向用户BB转账，就需要执行两个SQL语句，一个是用户AA减少100，另一个是用户BB增加100，SQL如下：
了解mysql数据库压测 本测试在4c8g的虚拟机实例中的MYSQL容器中测试 测试mysql启动方式 docker run -d --name mysql --restart=always -e MYSQL_ROOT_PASSOWRD=admin123 -p 3306:3306 -v /data/mysql_data:/var/lib/mysql mysql:5.6 单节点的数据库压力测试 单条数据库查询语句测试 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap -uroot -p --aut
举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。 下面我们就来看看一些比较重要的参数： --defaults-file，配置文件存放位置 --create-schema，测试的schema，MySQL中schema也就是database --concurrency，并发数 --engines，测试引擎，可以有多个，用分隔符隔开。 --iterations，迭代的实验次数 --socket，socket，文件位置 --debug-info，打印内存和CPU的信息 --only-print，只打印测试语句而不实际执行 --auto-generate-sql，自动产生测试SQL --auto-generate-sql-load-type，测试SQL的类型。类型有mixed，update，write，key，read。 --number-of-queries，执行的SQL总数量 --number-int-cols，表内int列的数量--number-char-cols，表内char列的数量 --query=name，使用自定义脚本执行测试，例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。 下面我们就来看看一些比较重要的参数： --defaults-file，配置文件存放位置 --create-schema，测试的schema，MySQL中schema也就是database --concurrency，并发数 --engines，测试引擎，可以有多个，用分隔符隔开。 --iterations，迭代的
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
上一期的读者这个话题的读者浏览量不是太多,有点可惜了, 实际上这就是传统企业在使用MYSQL时的问题. 解决方案很多,作为上一期的续集,我想从几点来阐述一下传统企业使用MYSQL的一些问题. 1 不少传统企业的软件开发是外包性质的,外包企业都是有一些成熟的架构的,大部分企业支持的数据库的列表都包含MYSQL ,并且MYSQL也是大部分企业使用的开源数据库之一. 那问题在哪里
mysqlslap 可以用于模拟服务器的负载，并输出计时信息。测试时，可以指定并发连接数，可以指定 SQL 语句。如果没有指定 SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询 schema 的 SELECT 语句。但是可能会报错
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
第一种，简单实现 <?php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!$conn){ echo "connect faile
在MySql的生产环境中，由于单台MySql不能满足高可用性需求，一般通过主从复制（Master-Slave）方式同步数据，再通过读写分离（MySql-Proxy）来提升数据库并发负载能力。
因为是复刻Java系的Mybatis，因此框架暂命名 Rbatis。小部分功能还在进行中。github链接https://github.com/rbatis/rbatis
在MySQL中，读操作可以分成两类：快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读，读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本)，不用加锁。当前读，读取的是记录的最新版本，并且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在开发NestJS的时候，就很好奇，当某个接口有并发请求的时候，表现是怎样的，接下来做下验证
上述这个错误，接触 MySQL 的同学或多或少应该都遇到过，专业一点来说，这个报错我们称之为锁等待超时。
此时我们需要使用游标，通过游标的方式来遍历select查询的结果集，然后对每行数据进行处理。
mysqlslap 是 mysql 自带的压测工具，可以模拟多个客户端同时向服务器发起请求。
事务由单独单元的一个或多个SQL语句组成，在这 个单元中，每个MySQL语句是相互依赖的。而整个单独单 元作为一个不可分割的整体，如果单元中某条SQL语句一 旦执行失败或产生错误，整个单元将会回滚。所有受到影 响的数据将返回到事物开始以前的状态；如果单元中的所 有SQL语句均执行成功，则事物被顺利执行。
上面的查询语句中，我们使用了select…for update的方式，这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。
MySQL注定会被多个客户端进行访问的，这个是肯定的，存储的都是数据，数据在上层可能有一个线程在用，另一个线程也想从数据库中获取，还有其他的客户端也想获取数据，数据被所有人共享，所以mysqld服务会有多个请求过来让我们进行数据的CURD操作，MySQL内部是采用多线程的方式实现数据的存储的相关操作，所以会有对数据的并发访问的场景。所以关系型数据库提供了事务，MySQL一般设置的更完善一些。
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Web服务器，配置MaxClients为500个（表示服务器的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS） 在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间
本来不打算写这个题目的，因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的，它很多功能非常强大，但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因，还是得把这个拾起来。
如果在执行一个业务操作的时候，需要执行多条SQL语句，必须保证所有的SQL语句都执行成功。只要其中有一条执行失败，则所有的SQL语句都要进行回滚
我们自己通过Sql语句模拟场景来验证Mysql InnoDB引擎事务各级隔离级别对应封锁协议的工作机制。在开始实践之前我们需要做一些准备工作。 准备工作 ①准备测试表和测试数据 需要建立一个测试数据表，建表语句： create table users ( id int auto_increment not null primary key, name char(10) not null, state int not null ); 然后插入一条测试数据： insert into u
本文涉及：MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines：代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开 --iterations：代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql ：代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
为避免影响业务，应尽可能避免修改线上数据库的字段，因为这可能导致锁表并可能导致死锁。
某天下午组里有一个对外提供创建租户的接口突然产生了MySQL死锁的报警。 该服务是一个老服务，至少有一年没有人改动过该接口，并且租户这个场景只支持创建和查询，其他能力都不支持。收到报警的一刻，内心充满了疑惑："这也能死锁?"
见识了智能合约以及以太坊的工作方式，现在我们就尝试将它部署到两种测试网络里面。
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后，作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查，作为公司的核心资产，数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
希望这期不要掉粉，因为在说SQL SERVER 但实际上这期如果你放到所有的数据库上去看，也是有营养的，虽然放到了一般不会发文的周六，也没想有多少观众，就当自己对某些东西的回顾和反思。
我们自己通过Sql语句模拟场景来验证Mysql InnoDB引擎事务各级隔离级别对应封锁协议的工作机制。在开始实践之前我们需要做一些准备工作。
在项目初期，我们是没有将读写表分离的，而是基于一个主库完成读写操作。在业务量逐渐增大的时候，我们偶尔会收到系统的异常报警信息，DBA 通知我们数据库出现了死锁异常。
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
MySQL有ACID四大特性，本文着重讲解MySQL不同事务之间的隔离性的概念，以及MySQL如何实现隔离性。下面先罗列一下MySQL的四种事务隔离级别，以及不同隔离级别可能会存在的问题。事务隔离级别越高，多个事务在并发访问数据库时互相产生数据干扰的可能性越低，但是并发访问的性能就越差。（相当于牺牲了一定的性能去保证数据的安全性）
数据库往往是系统中的性能瓶颈，所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制，以避免频繁访问数据库。另外，数据库由于其重要性，高可用要求也是避免不了的，因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
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