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MySQL数据并发优化配置

可以通过在MySQL控制台观察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常,则表明经常出现缓冲不够的 情况;如果Qcache_hits的值非常,则表明查询缓冲使用非常频繁,如果该值较小反而会影响效率...,那么可以考虑不用查询缓 冲;Qcache_free_blocks,如果该值非常,则表明缓冲区中碎片很多。...的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项!...innodb_log_file_size 在写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高,但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB,跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大,那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。

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并发 MySQL 优化指南

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Mysql优化的分享——《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并发可用海量数据处理架构的能力。...Kafka原理及应用 涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计,以及Kafka安装和应用等内容 设计模式 涉及常见的23种经典设计模式 Spring

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数据库进阶2 Mysql并发优化

所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在并发数据量的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。...(例如:对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况,并发数据量的的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下,不会发生问题,但是当日期临界时的访问量相当的时候,在做这一判断的时候,会出现多次条件成立,则数据库里会被插入多条当前日期的记录,从而造成数据错误。)...18.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。...游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段,一般使用游标逐行遍历数据,根据取出的数据不同条件进行不同的操作。尤其对多表和表定义的游标(数据集合)循环很容易使程序进入一个漫长的等特甚至死机。

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异步化,并发杀器

4.异步非阻塞:异步非阻塞这也是现在并发编程的一个核心,也是今天主要讲的一个核心。好比你去商店买衣服,衣服没了,你只需要给老板说这是我的电话,衣服到了就打。...一般我们的业务中有两处比较耗时: cpu: cpu耗时指的是我们的一般的业务处理逻辑,比如一些数据的运算,对象的序列化。这些异步化是不能解决的,得需要靠一些算法的优化,或者一些高性能框架。...,也就是当有数据准备好的时候就可以打电话发送数据了。...5.2数据库调用异步化 对于数据库调用一般的框架并没有提供异步化的方法,这里推荐自己封装或者使用网上开源的,这里我们公司有个开源的 https://github.com/ainilife/zebra-dao.../blob/master/README_ZH.md 能很好的支持异步化 6.最后 异步化并不是并发的银弹,但是有了异步化的确能提高你机器的qps,吞吐量等等。

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Mysql数据并发数据库优化

Mysql数据并发数据库优化 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。...所 以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在并发数据量的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。...(例如:对外统计系统在7月16日出现 的数据异常的情况,并发数据量的的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下,不会发生问题,但是当日期临界时的访问量相当的时候,在做这一判断的时 候,会出现多次条件成立,则数据库里会被插入多条当前日期的记录,从而造成数据错误。)...18.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。

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mysql如何处理并发(转)

mysql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。...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。...在表数据非常的情况下,可以解决无法一次载入内存,以及数据维护等问题。 5、垂直拆分将表按列拆成多表,常见于将主表的扩展数据独立开,文本数据独立开,降低磁盘io的压力。...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(一个非常的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。

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MySQL并发处理技术MVCC

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《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。...其实程序世界里的很多东西都是类似的,如果你看过《UNIX网络编程》你会发现,Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简,我想起了我前面有文章中写过这些话。...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。

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并发系统三利器之降级

引言 这是并发系统三利器的最后一篇文章了,前面两篇如果没看的话可以先去看下前面的文章《并发系统三利器之限流》《并发系统三利器之缓存》。...雪崩效应产生的几种场景 「突增流量」:比如一波爬虫,或者黑客攻击等。 「程序bug」:代码死循环,或者资源未释放等。 「硬件原因」:机器宕机、机房断电、光纤被挖断等。...「终表现类似」:对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用; 「粒度一般都是服务级别」:当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改); 「自治性要求很高

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并发系统三利器之缓存

分布式缓存的应用在并发的环境下,比如春节抢票大战,一到放票的时间节点,分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306,这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存,大量读的请求涌入到数据库...解决这个问题可以从以下方面入手: 保证缓存的可用。使用redis的集群模式,即使个别redis节点下线,缓存还是可以用。一般稍微大点的公司还可能会在多个机房部署Redis。...缓存穿透 指查询一个不存在的数据,每次通过接口或者去查询数据库都查不到这个数据,比如黑客的恶意攻击,比如知道一个订单号后,然后就伪造一些不存在的订单号,然后并发来请求你这个订单详情。...针对于这一个key有大量并发请求过来然后都会同时去数据库请求数据,瞬间对数据库造成巨大的压力。 这个的话可以用缓存雪崩的几种解决方法来避免: 缓存永不过期。...展示的话是可以允许实时性要求没那么。总的来说需要开具体的业务,没有通用的方案。看你的业务需求的容忍度,毕竟脱离了业务来谈技术都是耍流氓,是业务驱动技术。

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并发系统三利器之降级

引言 这是并发系统三利器的最后一篇文章了,前面两篇如果没看的话可以先去看下前面的文章《并发系统三利器之限流》《并发系统三利器之缓存》。说到服务降级,大多数人可能会认为熔断和降级是一样的。...[在这里插入图片描述] 雪崩效应产生的几种场景 **突增流量**:比如一波爬虫,或者黑客攻击等。 **程序bug**:代码死循环,或者资源未释放等。...**终表现类似**:对于两者来说,最终让用户体验到的是某些功能暂时不可达或不可用; **粒度一般都是服务级别**:当然,业界也有不少更细粒度的做法,比如做到数据持久层(允许查询,不允许增删改); **自治性要求很高

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并发系统三利器之缓存

分布式缓存的应用 在并发的环境下,比如春节抢票大战,一到放票的时间节点,分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306,这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存,大量读的请求涌入到数据库...解决这个问题可以从以下方面入手: 保证缓存的可用。使用redis的集群模式,即使个别redis节点下线,缓存还是可以用。一般稍微大点的公司还可能会在多个机房部署Redis。...缓存穿透 指查询一个不存在的数据,每次通过接口或者去查询数据库都查不到这个数据,比如黑客的恶意攻击,比如知道一个订单号后,然后就伪造一些不存在的订单号,然后并发来请求你这个订单详情。...针对于这一个key有大量并发请求过来然后都会同时去数据库请求数据,瞬间对数据库造成巨大的压力。这个的话可以用缓存雪崩的几种解决方法来避免: 缓存永不过期。...展示的话是可以允许实时性要求没那么。总的来说需要开具体的业务,没有通用的方案。看你的业务需求的容忍度,毕竟脱离了业务来谈技术都是耍流氓,是业务驱动技术。

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mysql可用架构设计,处理并发,大流量!

主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、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...实现数据可用和故障切换 实现数据在线升级 mysql二进制日志 mysql服务层日志 二进制日志 慢查日志 通用日志 mysql存储引擎层日志 innodb日志 重做日志 回滚日志 记录了所有对mysql...版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...mysql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 可用框架 什么是可用 可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作...如何实现可用 避免导致系统不可用的因素,减少系统不可用的时间 建立完善的监控及报警系统 对备份数据进行恢复测试 正确配置数据库环境 对不需要的数据进行归档和清理 增加系统冗余,保证发生系统不可用时可以尽快恢复

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分布式并发mysql数据库读写分离

也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改查业务的生产服务器;第二台数据库服务器,仅仅接收来自第一台服务器的备份数据(注意,不同数据库产品,第一台数据库服务器,向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同...当第一台数据库崩溃后,第二台数据库服务器,可以立即上线来代替第一台数据库服务器,并且,在第一台数据库服务器崩溃后,宝贵的数据,依然会存在于第二台数据库服务器里(根据目前业界的备份数据发送方式来看,当第一台数据库崩溃后...读写 分离 MySQL读写分离基本原理是让master数据库处理写操作,slave数据库处理读操作。master将写操作的变更同步到各个slave节点。...master直接写是并发的,slave通过主库发送来的binlog恢复数据是异步。 slave可以单独设置一些参数来提升其读的性能。 实现 方法1....1.1存 在的问题 当一个事务中先执行update,后执行select时,MySQLProxy 存在一个问题,由于它只是简单的将update打到master,select打到slave,由于mysql

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性能调优之MYSQL并发优化

一、数据库结构的设计 表的设计具体注意的问题: 1、数据行的长度不要超过8020字节,如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片,降低查询效率。...在设计字段的时候可以灵活选择,例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR,对于评论等长度变化的字段可以选择VARCHAR。...15.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create...18.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。...数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。

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并行化:你的并发杀器

3.应用中的并行 一说起让你的服务高性能的手段,那么异步化,并行化这些肯定会第一时间在你脑海中显现出来,在之前的文章:《异步化,你的并发杀器》中已经介绍过了异步化的优化手段,有兴趣的朋友可以看看。...这里简单介绍一下CountDownLatch,可以将其看成是一个计数器,await()方法可以阻塞至超时或者计数器减至0,其他线程当完成自己目标的时候可以减少1,利用这个机制我们可以将其用来做并发。...System.out.println("主线程:"+ Thread.currentThread().getName()); } } 建立一个线程池(具体配置根据具体业务,具体机器配置),进行并发的执行我们的任务...我们将每个任务的计算完成的结果都用CompletableFuture来表示,利用CompletableFuture.allOf汇聚成一个的CompletableFuture,那么利用get()方法就可以阻塞...integer); }); System.out.println(sum); } } parallelStream中底层使用的那一套也是Fork/Join的那一套,默认的并发程度是可用

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