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。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布...对执行的sql有一定得限制 选择复制模式要考虑的问题 所使用的mysql版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...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...复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划
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。
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+
解决方案 ❇ 高性能的实践方案 ❇ 高可用的实践方案 ❇ 高扩展的实践方案 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 QPS（每秒查询率） 并发数...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。...高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。...---- 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。
最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程： 让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。...课程中分享的大厂内部项目、618亿级数据优化实践、国内顶级电商数据处理架构……让你积累到可用于面试和工作的经验。
php高并发处理 处理方法 （1）应用程序与静态资源的分离 在专用服务器上放置静态资源(js,css，图片等)。 （2）页面缓存 使用由应用程序生成的页面缓存，可以节省大量cpu资源。...如果部分页面需要频繁转换数据，可以使用ajax进行处理。 （3）群集和分布 群集、多个服务器功能相同，主要起分流作用。...将不同的业务分散到不同的服务器上，处理一个请求可能需要多个服务器，这样就可以提高一个请求的处理速度。并将其划分为静态资源集群和应用集群。后一种方法比较复杂，常常需要考虑session同步。...随着科技的进步，我们在处理一些访问时产生了新的名词，即高并发。一般来说，如果一个时间段有很多人访问，服务器肯定是有很大的压力的。 说明 网络时代的并发，高并发通常指的是并发访问。...以上就是php高并发处理的方法，在面对具体的问题时，我们可以分为不同的情况进行选择，大家学会后也可以尝试下相关的用法。
分析：当多个线程访问myThread的run方法时，以排队的方式进行处理（这里排对是按照CPU分配的先后顺序而定的），一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码：1 尝试获得锁 2 如果拿到锁...并发类容器 ? ? ? 并发Queue: ? ? ? Futuer模式 ? ? Master-Worker模式 ?
先来熟悉几个关于高并发的关键参数！ QPS:每秒处理的请求数量！ 响应时间:处理一个请求需要的时间！ 吞吐量:单位时间内的处理请求数量！ 最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！...一般来说有下面这些常规办法: 1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！...3，优化代码:尽量避免多层循环，避免多次访问数据库，使用多线程提高cpu使用率和执行速度，使用java8的流式处理和并行处理提高速度！...4，数据库:采用分库分表，mysql5.7之后，据说可以支持秒级百万级数据查询。速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！...6，负载均衡:使用nginx等负载均衡中间件，将请求分布到不同的机器上，避免单个应用持续的处理引起血崩！
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协程：协程是线程的进一步划分，一个线程中运行多个协程；在线程不进行切换的前提下，使用协程就可以完成并发运算的操作。相对于线程切换实现的并发，协程更加轻量，且效率更高。...例如，在python中实现url并发下载： async def download_url(url, session=None) : fail = True file_name = basename
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache； 访问ip限制； 限制大文件下载； 前端资源缓存
问题：功能为链接的点击计数，其他两个计数更新 还有两个内容表的插入，只插入链接对应的id，分4个库，共128个表，mysql每天有5000万次插入和5000万次更新操作，压力负载过大，需要想方案，对计数更新做合并处理...目前有batch处理程序，使用java.sql包原生类，但执行一段后就出现 java.sql.BatchUpdateException: Deadlock found when trying to get...解决步骤 show global status like 'Com%' 查询当前db的crud次数 mysqladmin -htestdb -P3306 -utest -p -S /tmp/mysql.sock
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 ...二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是...四：高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离 大家知道，对于Web 服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略...五：高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，...在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过
当我看到这个话题的时候，突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了，所以即兴发挥，在这里简单总结和分享下服务端相关，欢迎指正和补充。...正文 读操作 关于读，我们一般遵循如下优先级： 优先级 技术方案 说明 示例 最高 尽可能静态化 对实时性要求不高的数据，尽可能全走CDN 例如获取基础商品信息 高 就近使用内存 优先级服务器内存、远程内存服务...从简单到复杂: 简单程度 技术方案 最简单 百分比流量拒绝(随机、没有先到先得不够公平) 简单 原子操作限流(优先级使用服务器内存、其次远程内存服务) 稍麻烦 队列限流(先到先得，公平) 服务稳定性 在高并发的场景...武器 “工欲善其事，必先利其器”，处理高并发我们当然少不了好的武器。...以下是高并发“三剑客”： 技术名词 说明 异步 例如nodejs，层层回调似灾难(Promise也是很臃肿的链式代码) epoll IO多路复用，nginx/redis方案 协程 轻量，用户态调度高并发能力
众所周知现在连市场卖菜的大妈都快知道高并发了，哈哈，那么我们生活中是否接触过高并发呢。当然了哈哈，比如你给你女朋友抢秒杀的化妆品什么的了。秒杀最棘手的问题就是解决并发带来的问题。下面我们一起聊聊喽。...首先我们来说下问题：秒杀高并发带来的最大问题，就是库存超卖。...而秒杀问题就是请求量大并发高。那怎么办？继续看小老弟说咯。...哈哈我就是要和你说高并发下这种情况出现很正常。所以呢，我们要防止，怎么防止呢？...这也就是江湖中传闻的江湖秘诀，双重校验锁，哈哈，其实关于秒杀啊高并发的问题还有很多，这类问题每一行代码都是要考虑很多情况的，希望我再这里能给大家一个抛砖引玉的作用。
不考虑并发性，正常的逻辑如下： ServiceImpl.java @Override public JSONObject signupActivity(Integer actId, String userId...json.put(CommonConst.MESSAGE, "活动报名成功"); return json; } 但是，在高并发下，这段代码就会有问题。...问题解决：synchronized 关键字 因为 synchronized 关键字可以修饰代码块，所以第一次我就把函数里面会出现并发问题的代码包含在 synchronized 里，用法如下： synchronized...上网一查，在代码块中加入 synchronized 还是不能完全解决高并发问题。...HashMap reqData) { return participationService.signupActivity(actId, userId); // 包含并发操作的上面那个函数
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