在当今互联网高并发应用中，如何有效解决数据库性能瓶颈一直是开发者们面临的挑战。对于高并发场景下的数据处理，一种常见的解决方案是使用缓存和分库分表。本文将介绍如何利用Redis缓存和MySQL水平分库来优化高并发应用的性能。
## Redis解决高并发
Redis是一个开源的高性能内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。在高并发场景下，我们可以使用Redis作为缓
原创
2024-02-23 07:08:54
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这两天刚刚写完几个工程，然后做后期维护修改的时候发现一个问题，就是这几个项目用的是一个获取第三方的token信息，由于当时着急开发没想太多，现在回头看过来想到一个问题就是token每天最多获取2000次，好在上线期间没出现问题，现在想想万一哪天token获取次数上限了，那么我这个就是一个bug了 随后我就开始进行改动，首先我是想将这个共同的toke
一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-08-15 18:41:57
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Redis压力测试 指令：./redis-benchmark -h 127.0.0.1Redis实现分表分库Redis数据压力如果mysql压力不够，使用mycat 如果tomcat压力不够，使用nginx 如果redis内存不够呢？ 这时我们可以使用分表分库。分库思路不管数据库还是客户的缓存都找代理(网关)对Key进行路由（这里是通过Key的长度取模）把数据存到相应Redis服务器代码解析 re
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2023-05-29 11:04:55
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Redis内存数据库随着互联网+大数据时代的来临，传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力，来解决系统性能上的瓶颈。数据库的发展历史1.在互联网+大数据时代来临之前，企业的一些内部信息管理系统，一个单个数据库实例就能满足系统的需求单数据库实例2.随着系统访问用户的增多，数据量的增大，单个数据库实例已经满足
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2023-08-15 19:16:01
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What？ 分库 由单个数据库实例拆分为多个数据库实例 分表 由单张表拆分为多张表Why？ 业务数据量和网站QPS的日益增高，单机版数据库在存储和并发上会出现瓶颈 1、NoSQL，减少对事务的支持和复杂语句的查询来提高性能 2、分库分表，分散单台设备负载How？ 拆分方式（垂直、水平） 垂直分库 基于表，根据业务逻辑拆分或集成公共模块拆分 –用户表和订单表，单点登录，鉴权模块 特点 1、每个库的表
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2024-03-05 07:01:13
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概要首先，我们来思考下面几个问题：1、分库分表的常见方案有哪些？2、基于什么维度来做分库分表？3、分库分表之后带来了什么新的问题？下面将基于上面的问题来进行分析：分库分表方案分库分表的目的是达到垂直或水平切分的目的，切分数据使其分布到不同的库或表上。最关键的点就是路由算法，把分片键（路由的key）按照指定的路由算法进行路由存放。1、范围法 - range范围范围法对分片键按照范围进行切分，将数据切
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2024-03-11 16:54:52
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分库拆表：
好处：
1. 数据库容量问题；
2. 解决性能压力的最优选择；
原则：
反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join 操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求；第二要点是适度冗余减少查询请求。
分库方案：
1. 安全
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2024-05-17 03:23:15
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一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-05-25 11:23:10
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阅读大约3分钟，建议收藏阅读 随着公司业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性
原创
2023-05-08 10:51:38
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随着公司业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。
原创
2022-02-17 11:42:09
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阅读大约3分钟，建议收藏阅读随着公司业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。方案1：通过提升服务器硬件能力来提高数据处理能力，比如增加存储容量 、
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2021-04-02 13:36:43
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随着公司业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，优化迫在眉睫。
原创
2021-06-21 17:24:12
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分库分表概述互联网系统需要处理大量用户的请求。比如微信日活用户破10亿，海量的用户每天产生海量的数量；美团外卖，每天都是几千万的订单，那这些系统的用户表、订单表、交易流水表等是如何处理呢？数据量只增不减，历史数据又必须要留存，非常容易成为性能的瓶颈，而要解决这样的数据库瓶颈问题，“读写分离”和缓存往往都不合适，目前比较普遍的方案就是使用NoSQL/NewSQL或者采用分库分表。使用分库分表时，主要
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2024-06-12 13:48:22
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基于FleaJPAQuery实现JPA分表查询引言1. JPA标准化查询2. 分表规则定义3. 分表查询实现4. 自测更新 引言本文采用 EclipseLink 的 JPA 实现，相关 FleaJPAQuery 的接入使用请移步我的 另外几篇博文。首先讨论一下，为了实现 JPA 分表查询，我们需要做哪些事情：分表规则定义（即从主表到分表的转换实现）分表查询实现（即JPA标准化查询组件根据分表规则
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2023-09-16 20:02:15
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# Redis 分库分表方案
在现代软件开发中，随着业务量的增加和数据量的激增，如何有效地管理和存储数据成为了开发者必须面对的问题。Redis 是一种高性能的内存数据库，常用于缓存和实时数据存储。然而，当数据量过大时，单一 Redis 实例可能无法满足性能和可用性需求，因此需要考虑分库分表的方案。
## 背景
假设我们有一个电商平台，用户和商品信息需要存储在 Redis 中。随着用户和商品数
原创
2024-08-22 05:55:20
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文章目录前言客户端分片三种普通方式一致性哈希客户端分片问题代理(Proxy)Redis Cluster聚合操作问题参考链接 前言数据分片是指将数据按某种方式存储到不同的服务上来解决单机服务容量不足的问题。本文围绕 Redis 讲述逻辑拆分、随机分配、哈希取模、一致性哈希等分片算法原理和使用场景。并在此基础上对比客户端分片、代理(Proxy) 和 Redis Cluster 各自的优缺点。客户端分
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2023-08-15 13:34:32
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Redis学习之路（五）一、Redis的发布订阅1、模型图 举例说明：Redis server相当于一个公众号，由消息发布者发布信息，然后公众号发布给订阅者，类似于消息队列，是一种消息通信模式2、相关命令 命令实现（需要多客户端）二、主从复制 实现读写分离，80%的操作都在读操作，为了减缓服务器操作，一个从节点只能有一个主节点，但是主节点可以有多个从节点。1、环境配置（一）复制三份配置文件；（二）
