工作中进行SQL优化的情况下，常常有这样的问题，SQL已经全部利用索引，请求的数据量较小， 总的数据量不大的情况下，仍有很多慢查询的出现（我们规定是>20ms）。这个时候就要关注我们的并发量，事务锁，的情况。
对于游戏来说，DB存在大量的insert 、update 可谓玩家的很多动作都会与
原创
2012-11-04 23:28:05
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cqrs框架 如今，交易处理无处不在，从使用关系数据库处理购买的各个零售网站到每秒处理10万多个订单的实时交易系统。 Reveno是基于CQRS和事件源模式的基于JVM的无锁事务处理新框架。 尽管它是一个简单而强大的工具，但不会影响性能。 所有事务都保留在只读日记帐中，并且只需按顺序重播这些事件即可恢复域模型的最新状态。 所有运行时操作都是在内存中执行的，因此吞吐量可以达到每秒数百万个事务的数量
简单库存场景的数据库实现一般来说，从数据库层面讲，库存业务会分为两步，第一步是插入一条记录到扣减明细表inventory_detail，第二步是对库存扣减表inventory的一条记录进行扣减，这两步往往是在一个事务中实现的。 数据库业务架构图如下，所有的请求均发往同一个Database。从上文的架构图不难看出，所有的商品的库存信息都存在单一的表和库里，当商品种类繁多或者业务
# 高并发下MySQL调优
在高并发场景下，MySQL数据库经常成为系统性能的瓶颈。为了提高系统的性能和稳定性，需要对MySQL进行调优。本文将介绍一些针对高并发场景下MySQL的调优方法，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[收集性能数据]
B --> C[分析性能瓶颈]
C --> D[优化配
做业务，要懂基本的SQL语句；做性能优化，要懂索引，懂引擎；做分库分表，要懂主从，懂读写分离...数据库的使用，是开发人员的基本功，对它掌握越清晰越深入，你能做的事情就越多。 今天我们用10分钟，重点梳理一遍以下几方面：数据库知识点汇总；数据库事务特性和隔离级别；详解关系型数据库、索引与锁机制；数据库调优与最佳实践；面试考察点及加分项。 一、数据库的不同类型&nbs
1、缓冲区优化将数据保存在内存中，保证从内存读取数据设置足够大的innodb_buffer_pool_size ，将数据读取到内存中。1. InnoDB使用操作在服务器启动时为整个缓冲池分配内存。 innodb_buffer_pool_size 系统变量定义缓冲池大小。通常，建议的innodb_buffer_pool_size值为系统内存的 50%&nbs
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2023-08-05 16:19:29
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1 比较运算符能用 “=”就不用“<>”“=”增加了索引的使用几率。2 明知只有一条查询结果，那请使用 “LIMIT 1”“LIMIT 1”可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。3 为列选择合适的数据类型能用TINYINT就不用SMALLINT，能用SMALLINT就不用INT，道理你懂的，磁盘和内存消耗越小越好嘛。4 将大的DELETE，UPDATE or INSERT
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2023-10-17 05:53:58
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无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题。在处理并发读或者写的时候，可以通过实现一个由两种类型的锁组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁和排他锁，也叫读锁和写锁。读锁是共享的，或者说是相互不阻塞的。多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不互相干扰。写锁是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，这是出于安全策略的考虑，只有这样才能保证在给定时
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2023-11-02 10:59:35
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高并发下MySQL数据库的优化.ppt高负载下MySQL数据库的优化 金凯声 2009-12-24 优化重点 运维角度优化 硬件优化 升级硬件 优化硬件驱动配置 Mysql优化 配置优化 编译参数优化 部署方案优化 系统及应用级优化更有效 高负载判断 硬件相关 服务器系统Load超过经验阀值(top) 查看磁盘IO，繁忙引发cpu高占用(iostat ) 查看服务器连接数超过预设值 (netsta
一、HashMap 基本实现（JDK 8 之前）
HashMap 通常会用一个指针数组（假设为 table[]）来做分散所有的 key，当一个 key 被加入时，会通过 Hash 算法通过 key 算出这个数组的下标 i，然后就把这个 <key, value> 插到 table[i] 中，如果有两个不同的 key 被算在了同一个 i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在 t
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2023-10-31 20:31:18
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1.术语定义术语英文解释哈希算法hash algorithm是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式，其输出被称为哈希值。哈希表hash table根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。2.线程不安全的HashMap &
文章目录出现场景解决方案数据库设置字段为无符号型悲观锁乐观锁通过redis队列解决分布式锁+分段缓存(推荐方案)Redis原子操作(Redis incr)+乐观锁LUA脚本保持库存原子性 出现场景在并发的场景下，比如商城售卖商品中，一件商品的销售数量＞库存数量的问题，称为超卖问题。主要原因是在并发场景下，请求几乎同时到达，对库存资源进行竞争，由于没有适当的并发控制策略导致的错误。例如简单的下单操
文章目录1 读写锁2 锁粒度2.1 表锁（table lock）2.2 行级锁（row lock）3 事务3.1 原子性（atomicity）3.2 一致性（consistency）3.3 隔离线（isolation）3.4 持久性（durability）4 隔离级别4.1 READ UNCOMMITED(未提交读)4.2 READ COMMITED(提交读)4.3 REPEATABLE REA
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2023-09-22 22:05:56
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高并发网站集群场景下如何优化MySQL数据库发布时间：2020-06-05 16:50:46阅读：136作者：三月栏目：数据库本篇文章给大家主要讲的是关于高并发网站集群场景下如何优化MySQL数据库的内容，感兴趣的话就一起来看看这篇文章吧，相信看完高并发网站集群场景下如何优化MySQL数据库对大家多少有点参考价值吧。1、硬件层面优化1.1数据库物理机a.CPU:64位，服务器2-16个CPU,2-
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2023-09-25 08:28:14
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高并发下出现超卖问题我在做秒杀项目过程中对超卖问题的一些总结1、增加库存表判断： 并发情况下，库存判断与减库存的过程有线程安全问题，所以在最终进行减库存的时候，要多增加一个判断机制，判断当前库存是否小于0，因为Update操作会有行锁，所以可却确保线程安全，这样就可以防止库存出现负数情况。2、订单表设置联合唯一键： 防止了库存为负数的情况，还需要防止一个用户重复秒杀商品的情况，可能用户同时发出多个
一、数据库结构的设计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。2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。3、对于不可变字符类型char和可变字符类型var
转载自： http://www.cnblogs.com/youge-OneSQL/p/5947727.html51cto 博客抽风了，原文贴过来报错405.
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2017-07-05 13:49:32
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玻璃猫 程序员小灰 上一期我们介绍了HashMap的基本原理，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接：漫画：什么是HashMap？这一期我们来讲解高并发环境下，HashMap可能出现的致命问题。HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入，使得HashMap达到一定饱和度时，Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候，HashMap需要扩展它的长度，也就是进行Resize。影响发生Resiz
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2021-05-30 22:20:00
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2021-09-06 11:27:32
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高并发能帮支持快速处理大量执行任务，提高代码的执行效率，以下是在日常开发中常见的高并发方式多线程（Threading） Python 的 threading 模块可以非常容易地创建和管理线程。线程共享内存空间，这意味着它们可以更高效的进行I/O操作。但是，由于Python的全局解释器锁（GIL），同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。因此，多线程在CPU密集型任务上效果不佳，但适用于I/O
