一、关于TransferMySQL-Transefer(下称Transfer)是一个基于MySQL+patch后得到的主从同步工具。其主要目的是为了解决原生版本的主从同步里，从库是单线程apply主库的binlog，导致的延迟。最近完成测试的版本将multi-master (by P.Linux)合并到Transfer中并针对支付宝的应用需求做了定制性能改进。这里做一个已经完成的完整功能介绍。二、
一、缘起mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：从库使用【单线程】重放relaylog。 优化思路是什么？回答：使用单线程重放relaylog使得同步时间会比较久，导致主从延时很长，优化思路不难想到，可以【多线程并行】重放re
# 实现mysql多线程并行的步骤
## 1. 准备工作
在开始实现mysql多线程并行之前，需要进行一些准备工作。首先，你需要确保你的系统中已经安装了mysql数据库，并且你已经熟悉mysql的基本操作和语法。其次，你需要了解并掌握使用多线程编程的基本知识，并具备一定的编程经验。
## 2. 创建数据库和表
在开始使用多线程并行操作mysql之前，你需要先创建一个数据库和一张表。可以使用
原创
2023-09-12 13:38:17
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# 优化MySQL查询的30个线程很慢问题
在数据库应用中，经常会遇到MySQL查询过慢的问题，尤其是在并发量比较大的情况下，会出现30个线程同时执行查询导致性能下降的情况。为了解决这个问题，我们需要对查询进行优化，以提高数据库的响应速度。
## 问题分析
在MySQL中，当有大量的查询请求同时到达时，数据库可能无法及时处理这些请求，导致线程阻塞，进而影响查询的速度。为了解决这个问题，我们可
原创
2024-04-11 06:50:11
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最近flink已经变得比较流行了，所以大家要了解flink并且使用flink。现在最流行的实时计算应该就是flink了，它具有了流计算和批处理功能。它可以处理有界数据和无界数据，也就是可以处理永远生产的数据。具体的细节我们不讨论，我们直接搭建一个flink功能。总体的思路是source -> transform -> sink，即从source获取相应的数据来源，然后进行数据转换，
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2023-07-06 16:03:57
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# MySQL多线程并行读实现
## 1. 引言
MySQL作为一种关系型数据库管理系统，其读取数据的方式通常是单线程的，即一次只能处理一条SQL查询语句。然而，在实际应用中，我们经常需要处理大量的并发读取请求，如果仍然采用单线程的方式进行处理，将导致性能瓶颈。
为了解决这个问题，MySQL提供了一种多线程并行读的机制，可以同时处理多个读取请求，提高数据库的并发读取能力。本文将介绍如何实现M
原创
2023-08-29 04:28:37
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> 本文是基于MySQL-5.7.7-rc版本，未来可能 还会发生更多变化。## 1、支持多源复制(Multi-source replication)这对采用分库分表的同学绝对是个超级重磅福音。可以把多个MASTER的数据归并到一个实例上， 有助于提高SLAVE服务器的利用率。不过如果是同一个表的话，会存在主键和唯一索引冲突的风险，需要提前做好规划。### 新特性实践MySQL 5
Mysql 采用多线程进行复制是从 Mysql 5.6 开始支持的内容，但是 5.6 版本下有缺陷，虽然支持多线程，但是每个数据库只能一个线程，也就是说如果我们只有一个数据库，则主从复制时也只有一个线程在工作。相当于还是以前的单线程。 从 Mysql 5.7 开始支持同一数据库下并行主从复制。不过默认情况下，还是单数据库单个线程，如果需要使用多线程，需要在从节点进行配置。Mysql 5.7 对主从
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2023-08-09 13:26:51
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匿名用户1级2016-12-22 回答python的锁可以独立提取出来mutex = threading.Lock()
#锁的使用
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()概念好几个人问我给资源加锁是怎么回事，其实并不是给资源加锁, 而是用锁去锁定资源，你可以定义多个锁, 像下面的代
原理众所周知，MySQL的复制延迟是一直被诟病的问题之一，然而在MySQL 5.7+已经支持“真正”的并行复制功能，官方称为enhanced multi-threaded slave(简称MTS)，因此复制延迟问题已经得到了极大的改进。MySQL 5.6并行复制架构诚然，MySQL 5.6版本也支持所谓的并行复制，但是其并行只是基于schema的，也就是基于库的。如果用户的MySQL数据库实例中存
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2023-08-30 22:51:55
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常用高并发网络线程模型设计及mongodb线程模型优化实践关于作者前滴滴出行技术专家，现任OPPO文档数据库mongodb负责人，负责oppo千万级峰值TPS/十万亿级数据量文档数据库mongodb研发和运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》，Github账号地址:https://github.co
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2024-08-10 19:30:21
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高并发与多线程的关系、区别、高并发的技术方案什么是高并发？高并发（High Concurrency）是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求（例如：12306的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。高并发的处理指标？高并发相关常用的一些指标有:1.响应时间（
1 复制概述mysql支持三种方式的复制：基于行的复制和基于语句的复制。基于语句的复制也称为逻辑复制，这两种复制方式都是通过主库上记录二进制日志，在备库上重放来实现异步的数据复制MySQL 的从库（也称为备库或副本）在以下情况下会触发多线程运行机制：
当从库使用多线程复制功能时。MySQL 5.6 版本引入了多线程复制功能，它允许从库使用多个线程并行地复制来自主库的不同数据块。通过使用多线程复制功
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2023-07-28 14:27:55
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什么是Python中的并行和并发作者：Leah这篇文章将为大家详细讲解有关什么是Python中的并行和并发，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。x并行和并发无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。并发是伪并行，即看
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2023-08-09 17:38:04
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上图片是为计算机所运行的进程，而每个进程都至少有一个线程，而多线程就是比如我们在用网易云进行听歌的时候同时还可以进行对歌曲评论的查看。同时多线程可以在python爬虫中使用可以加快对信息的爬取，大大节省我们的时间。 &nb
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2023-07-13 16:21:22
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MySQL、Sphinx及许多数据库和搜索引擎中的查询是单线程的。比如说，在一台32个CPU核心、16个磁盘的R910服务器上执行一个查询，它最多只会用到一个核心和一个磁盘。没错，只会使用一个。如果查询是CPU密集型作业，那么会使用大约3%的整机CPU能力(以上述32核机器为例)。如果是磁盘密集型，则大约会使用6%的整机IO能力(也是与上例同样的配置，16个磁盘组成RAID10或RAID0)。我再
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2024-04-02 11:17:14
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Mysql如何使用多线程优化查询？MySQL可以通过以下方式利用多线程来提高查询速度：并发查询：MySQL支持多个查询同时执行，每个查询使用不同的线程。这可以通过在不同的连接上执行多个查询来实现。并行查询：MySQL可以将单个查询拆分为多个部分，并将这些部分并行执行。这可以通过启用查询优化器的并行执行功能来实现。并行复制：MySQL支持将复制操作拆分为多个线程执行，以提高复制速度。这可以通过启用复
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2023-07-27 20:09:18
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# 如何解释“mysql 单个线程查询很快 多线程就很慢”问题
## 一、整件事情的流程
为了让你更好地理解“mysql 单个线程查询很快 多线程就很慢”这个问题，我将会用一个表格来展示整个过程的步骤。接下来，我会一步步地告诉你每个步骤需要做什么，包括需要使用的每一条代码，并注释这些代码的意思。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-06-03 04:27:07
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概念 串行执行： 串行执行时候,sql语句由一个server process处理(既只运行在一个cpu上),所以sql语句所能使用的资源受cpu限制,除去异步i/o外server process 处理cpu操作时，不可访问disk。 并行处理： 就是多个slave process一起处理同一个sql语句 概念串行执行：串行执行时候,sql语句由一个server process
1、进程和线程的区别进程是资源的分配和调度的一个独立单元，而线程是CPU调度的基本单元。一个进程可以包括多个线程，并且线程共享整个进程的资源（寄存器、堆栈、上下文），一个进程至少包括一个线程。2、并发（concurrency）与并行（parallellism）（1）并行是指俩个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指俩个或多个事件在同一时间间隔发生。（2）并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一个
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2023-12-25 15:02:50
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