事故描述在一次项目中，上线了一新功能之后，陆陆续续的有客服向我们反应，有用户的个别道具数量高达42亿，但是当时一直没有到证据表示这是，确实存在，并且直觉告诉我们，这是不可能的，就一直没有在意，直到后来真的发现了一个用户确实是42亿，当时我们整个公司都震惊了，如果有大量用户是这样的情况，公司要亏损几十万，我们的老大告诉我们，肯定是什么地方数据溢出的，最后我们一帮人，疯了似的查代码，发现……如果按照正
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2024-08-08 11:11:33
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目录MySQL高可用群集简介MHA实战演练 初始化环境 修改节点的主机名 主从同步 &n
概述数据库系统一般采用WAL(write ahead log)技术来实现原子性和持久性，MYSQL也不例外。WAL中记录事务的更新内容，通过WAL将随机的脏页写入变成顺序的日志刷盘，可极大提升数据库写入性能，因此，WAL的写入能力决定了数据库整体性能的上限，尤其是在高并发时。在MYSQL 8以前，写日志被保护在一把大锁之下，本来并行事务日志写入被人为串行化处理。虽简化了逻辑，但也极大
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2023-10-26 14:27:38
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MySQL 并发控制 前一节已经说过了，MySQL是多线程应用，并且共享存储数据，很显然，当两个及以上线程对同一块数据进行写将会发生数据不一致等各种问题，比如，同时对一个表增加一条记录，后一个增加的记录可能会覆盖前一条，造成数据丢失。若仅仅是读不会发生错误，但是当读写一同，就有可能发生读错误，所以，对读也是需要必要的控制。 关于数据读写错误的会有哪几种情况，可以参考：事务隔离级别。
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2023-08-28 13:26:58
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一句话总结：使用官方Mysql Innodb Cluster集群方案实现Mysql冗余备份，无单点故障的高可用性。项目背景：腾讯数据中心网络的SDN控制器，项目业务对数据的要求如下：1、对数据可用性要求高，要求多节点冗余备份，Mysql单点故障后可以切换到其他节点2、对数据准确性要求高，对Mysql写数据时，需要强一致性备份，不能是异步的备份3、并发请求低业内方案：方案优点缺点主备或一主多备，默认
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2023-08-10 17:06:56
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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(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、方法1个方法2是最简单，也是提升
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2024-07-23 21:33:41
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解决数据库高并发的常见方案:1) 缓存式的 Web 应用程序架构:在 Web 层和 DB(数据库)层之间加一层 cache 层，主要目的:减少数据库读取负担，提高数 据读取速度。cache 存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的 cache 层，这样更容易破除内存容量 的限制，同时增加了灵活性。 2) 增加 Redis 缓存数据库： 把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在
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2024-09-11 18:06:07
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查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料，在这记录一下。高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理，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6、垂直拆分，解耦模块7、水平切分 点评：1、方法1&方法2是最简单，也是提升效率最快的方式。也许有人说这两点你已
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2023-07-03 17:19:22
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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
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2024-06-12 23:49:44
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一、MySQL架构与历史A.并发控制1.共享锁（shared lock，读锁）：共享的，相互不阻塞的2.排他锁（exclusive lock，写锁）：排他的，一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁B.事务1.事务ACID原子性（atomicity）一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作一致性（con
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2024-06-23 05:44:15
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一、MySQL架构锁什么是锁？当多个连接并发地存取MySQL数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。 加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
作者：zhuzhuba0081、用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话，那么根据你的业务场景来，如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来，一次性写入es，那么就尽量采用bulk的方式，每次批量写个几百条这样子。bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多。但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小，需要对单个es node的单个shard做压测。先bul
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2024-06-10 01:44:52
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## MySQL高并发写入慢问题的解决步骤
### 1. 问题背景
在高并发写入的情况下，MySQL数据库可能会出现写入慢的问题。这种情况通常是由于各种因素导致的，包括硬件性能、数据库配置、SQL语句优化等。在解决这个问题之前，我们首先需要了解整个处理流程。
### 2. 处理流程
下表展示了解决MySQL高并发写入慢问题的处理流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2023-08-01 06:28:10
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文章目录一、读写分离1.读写分离的由来（高可用、高并发、高吞吐）2.读写分离的目的3.什么时候进行读写分离4.读写分离的优点二、读写分离具体在django项目中的应用第一步：settings中配置数据库第二步：模型同步第三步：配置读写分离① 在项目的主目录中创建一个脚本文件，自定义数据库路由② 在settings中配置③使用三、 配置一主多从1. 一主多从概念2. 随机选择slave库处理第一步
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2024-09-29 23:10:04
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mysql主从读写分离场景mysql主从复制的常见使用场景，当我们的读写流量过大的情况下，尤其是读流量过大的情况下，mysql主从读写分离就很有必要了。我们使用主库写入，读取从库来分离读写流量，而这时候读流量不断增加，那我们只需要扩展从库就可以了。主从复制的原理数据库是怎么完成主从复制的呢，这里就要说到binlog了，这是存储数据库行为的二进制日志文件。从库会有一个io线程来读取这个binlog，
展开全部限流算法目前e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333433663032程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。漏桶算法漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而
# Python与MySQL高并发写入的探索
在现代应用开发中，高并发写入数据库是一个常见且重要的需求。尤其在互联网、金融、游戏等领域，对数据处理速度和可靠性提出了更高的要求。本篇文章将重点探讨如何使用Python与MySQL实现高并发写入，并提供一些实用的代码示例。
## 1. 理解高并发写入
高并发写入指的是在同一时间内，有大量的请求要写入数据库。为了保证数据的安全和完整性，数据库的设计
# Java与MySQL高并发写入指南
在处理高并发写入MySQL的场景中，我们需要合理设计应用架构并优化代码。在本文中，我们将详细介绍实现Java与MySQL高并发写入的流程和示例代码，使初学者亦能轻松理解。
## 1. 实现流程
下面是实现Java MySQL高并发写入的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
# MySQL高并发写入与删除
在现代应用中，数据库的高并发写入与删除是一个普遍的挑战。尤其是对于大规模用户的应用程序，如何确保在高并发情况下的读写效率，成为了许多工程师的研究重点。本文将探讨 MySQL 高并发写入与删除的基本原理以及提供一些代码示例，帮助大家更好地理解这个问题。
## 高并发的挑战
在高并发环境中，多个线程可能会同时对同一条记录进行写入或删除操作。这可能会导致数据的不一致
原创
2024-08-24 06:21:10
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解决方式： 水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。 集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。 读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力 什么是数据库切分 举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志 文章（article）表有如下字段： article_id(int),title(varchar(128
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2023-06-09 22:56:38
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