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...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...-r -i 10 extended-status | egrep "Com_select | Com_insert|Com_update" 统计每十秒的查询 插入 更新次数 |Com_insert
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU，例如：可以使用两颗Intel Xeon 3.6GHz的CPU，现在我较推荐用4U的服务器来专门做数据库服务器，不仅仅是针对于mysql...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 在高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。...日志仍然会每秒刷新到磁盘中去，因此通常不会丢失每秒1-2次更新的消耗。如果设置 为 0 就快很多了，不过也相对不安全了 — MySQL服务器崩溃时就会丢失一些事务。...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。
所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大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，并发大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大的时候，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。）...B树结构，可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度，但会降低插入、更新、删除操作的性能，尤其是当填充因子（Fill Factor）较大时。...所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作，建表和索引时因设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。 索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。
踩坑一：先更新数据库，再更新缓存 如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。 ?...先更新数据库，再更新缓存 如上图的执行过程： （1）写请求1更新数据库，将 age 字段更新为18； （2）写请求2更新数据库，将 age 字段更新为20； （3）写请求2更新缓存，缓存 age 设置为...踩坑二：先删缓存，再更新数据库 如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。 ?...先更新数据库，再删除缓存 如上图的执行过程： （1）读请求先查询缓存，缓存未击中，查询数据库返回数据； （2）写请求更新数据库，删除缓存； （3）读请求回写缓存； 整个流程操作下来发现数据库age为20...缺点是缓存和数据库不是强一致性，对一致性要求高的系统慎用。 总结一下 学了这么多，相信大家对缓存更新的策略都已经有了清晰的认识。最后稍稍总结一下。
踩坑一：先更新数据库，再更新缓存 如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。...先更新数据库，再更新缓存 如上图的执行过程： （1）写请求1更新数据库，将 age 字段更新为18； （2）写请求2更新数据库，将 age 字段更新为20； （3）写请求2更新缓存，缓存 age 设置为...踩坑二：先删缓存，再更新数据库 如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。...先更新数据库，再删除缓存 如上图的执行过程： （1）读请求先查询缓存，缓存未击中，查询数据库返回数据； （2）写请求更新数据库，删除缓存； （3）读请求回写缓存； 整个流程操作下来发现数据库age为20...缺点是缓存和数据库不是强一致性，对一致性要求高的系统慎用。 总结一下 学了这么多，相信大家对缓存更新的策略都已经有了清晰的认识。最后稍稍总结一下。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。...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。
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...主从复制是异步的，存在一定的延时，所以select 可能读取不到刚更新的数据。
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Mysql 大数据量高并发的数据库优化 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，在高并发大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，并发大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大的时候，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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利用Mysql的锁来解决高并发的问题，先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL...php $pdo = new PDO('mysql:host=127.0.0.1;port=3306; dbname=storageorder', 'root', '123456'); $sql = "...> insert into storage values(2,10); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select * from storage;...| 1 | +----+--------+ 12 rows in set (0.00 sec) 得到了订单共有12个，而库存表的库存也减到了-2，这显然不符合实际逻辑的; 下面我们来看利用数据库行锁来解决这个问题...锁之后，对库存进行了有效的控制，很好的解决了第一段代码里面，因为并发引起的一些逻辑性的问题
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...但是如果是为了使sql达到最优而去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本大大增加，反而增加了数据库的内存的开销。 2、数据库字段的优化。...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，...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)。
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。...每行数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。...此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。 ? 看到这里，我相信很多人会想起 CAS 操作。
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...， 使用LVS，haproxy这样的代理方式 非共享架构，同样的数据分布在多台服务器上 增强了数据安全性 利用备库的备份来减少主库负载 复制并不能代替备份 实现数据库高可用和故障切换 实现数据在线升级...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 ?...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...如何实现高可用 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
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。...二、查询的优化 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数(可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理...first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数...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。
这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下。我不是淘宝技术人员，本文只是写自己的理解，所以肯定是会有一些出入的。...下单是在一个数据库事务中进行的，要提高数据库的事务并发数，最有效的办法是拆分，拆分有两种，一是对库进行拆分，另一种是在同一个库中对表进行拆分。...这里留个疑问，我先介绍淘宝拆分的规模，淘宝将订单表拆分到16个mysql库中，而在每个库中又将订单表横向拆分为64份，相当于将一个表拆分为1024份。...表做拆分可以大大的提高TPS，但是也会带来一些问题，需要通过可靠的消息通知机制通知其他模块做非核心处理的事情，需要通过高效的搜索系统保证搜索数据的及时更新。 以上是我个人对淘宝下单高并发设计的理解。...这是肤浅的，实际做的时候肯定还需要考虑更多的问题，比如数据库的调优，磁盘IO方式，服务器稳定性；方案的可测试性，可量化等等。
一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题! 本质很简单，一个是慢，一个是等。...要想短的话， 1，页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。 2，使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。...不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。 3，使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要一次数据库访问就可以了。...4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数 5，延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据...3， 分块 - 数据库层面的优化，对程序是透明的，查询大数据只用找到相应块就行。 分流三种: 1，集群 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
具体的upgrade脚本如下： 动态删除索引 DROP PROCEDURE IF EXISTS UPGRADE; DELIMITER $$ CREATE PR...
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