1.异步 平台请求用异步。2.缓存 多用缓存技术，避免高频率和数据库交互3.分库分表 高并发插件：1、可以分表：横向分：如果某个表数据量大，就把该表根据一定规则分开存储，例如，根据主表ID结尾数字单双分表 纵向分表：某些表的字段过多，但是用不到，或者用到的地方很少，那就可以建立另外一张表存储，根据主外键关系去关联。 2、分库：横向：根据表年份
三种并发策略：1.什么都不做，任由并发产生，以最终提交结果为准。2.开放式并发，冲突产生时，告诉用户当前资源被占用。3.保守式并发，强制加锁，只有当前用户更新提交完毕才能被下一个用户占用。 保守式并发 保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。 在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存
转自链接：https://zhidao.baidu.com/question/2056521203295428667.htmlJava使用mysql-jdbc连接MySQL出现如下警告： Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MyS
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2021-07-06 17:23:26
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ablishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MyS
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2022-03-02 10:20:25
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firebird数据库在有resin web服务器连接的时候，再用命令行isql去连接数据库，则只能select 不能更新或插入（在commit的时候不成功）。
比如关闭resin或停止java进程才可以。
原创
2009-03-05 11:05:12
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一、前言很多小伙伴反馈说，高并发学了那么久，但是在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，让大家学以致用。二、电商系统架构在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓
《Java EE 互联网轻量级框架整合开发》 学习笔记
1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案先删除缓存，再修改数据库，如果修改数据库的时候，别的线程查到旧数据并更新缓存，缓存中是旧数据，数据出现不一致。 先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存成功了修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致，因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。 2、并发下数据缓存不一致问题分析问题： 第一个请求数据发生
一、Java进程和线程进程是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 独立性（每个进程都有自己独立私有的一块内存空间）、动态性、并发性（多个进程可在单处理器上并发执行）并发是指在同一时间点只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果。并行指在同一时间点，有多条指令在多个处理器上同时执行线程 包含在进程中。一个进程可以包含多个线程。不同的进程使
并发事务和程序是两个概念
在关系数据库中，一个事务可以是一条 SQL 语句，一组SQL 语句或整个程序一个程序通常包含多个事务事务是恢复和并发控制的基本单位一个事务的执行不能被其他事务干扰
一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的并发执行的各个事务之间不能互相干扰事务内部更多的故障是非预期的，是不能由应用程序处理的。
运算溢出并发事务发生死锁而被选中撤销该事务违反了某
大数据和高并发没有必然的关系大数据 分库分表分表，纵向分，例如织梦，把关键的分一个表，大数据的一个表横向分 把数据，分到两个表内，可以按权，按余数等等方法高并发 流量级别前推，扩充数据处理能力（分散，多库）分库：多端口配置文件mysqld_
原创
2021-11-30 16:27:40
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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从
在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中，数据库的访问压力也不断的增加，数据库的架构在访问量...
依旧主要参考沈剑大佬的多篇博文，以及数位网友的优秀分享，文末是完
sphinx
lucense
sphinx对中文支持不好 并且每次新增数据 就要去重新简历索引
原创
2013-02-19 15:53:20
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# Android高并发写数据库实现指南
## 1. 简介
在Android开发中，高并发写数据库是一个常见的需求。本文将介绍实现Android高并发写数据库的流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 实现流程
下表展示了实现Android高并发写数据库的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建数据库 |
| 步骤2 | 创建表 |
| 步骤3
先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。 从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。为了减少数据不一致的情况，更新缓存和数据库的机制显得尤为重要。1、Cache asideCache aside也就是旁路缓存，是比较常用的缓存策略。（1）读请求常见流程应用首先会判断缓存是否有该数据，缓存命中直接返回数据，缓存未命中即缓存穿透到数据库，从数据库查询数据然后回写
总体一句话，分库分表，负载均衡，sql优化，采用缓存中间件1.高访问量 缓解数据库压力方案：采用数据库集群（如：PXC），添加集群数据库节点。采用Nginx负载均衡降低数据库访问压力
2.慢查询解决方案：
a.表中数据量大导致的慢查询，有两种解决方案：
一数据分表：如果数据表中历史比较久，访问概率比较低的数据拆分到一张表，数据比较新，访问量频繁的放在另外一张表。
二是表结构拆分：如果数据库中的表字
