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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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
一般没有办法就是直接操作 数据库了，所以才 需要分布式mysq等，必须有事务。 但是如何并发太大还是不够的， 解决方案： 原子计数器---技术-- redis/noSQL 记录用户行为消息--分布式MQ 消费消息并落地--- mysql 这样可以抗很高的并发，但是成本太大了运维成本和稳定型： NoSQL,MQ等 开发成本： 数据一致性，回滚方案等 幂等性难保证：重复秒杀问题 不适合新手的架构为什么
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2023-07-28 09:14:56
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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
## 高并发下MySQL会不会出现重复插入问题
### 1. 整体流程
为了理解高并发下MySQL会不会出现重复插入问题，我们首先需要了解整个流程。下面的表格展示了在高并发情况下，MySQL出现重复插入的可能性及解决方案。
| 步骤 | 描述 | 可能出现的问题 | 解决方案 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 检测是否存在相同记录 | 数据库中同时存
原创
2023-09-29 17:08:53
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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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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 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
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
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
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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一，常见的下单途径Web网站下单手机Wap下单打电话到呼叫中心下单(少见)如果采用常见的单数据库来存储的话，随着订单量的增加，单库的写压力增大，造成数据库服务器性能降低，一般会采用分库来缓解数据库服务器的压力，分库就分成不同的几个订单数据库，Web来源订单，存入Web订单库；手机Wap来源，存入Wap订单库等。最后再将这几种类型的数据库同步到订单主库中。在同步到订单主库的时候，首先电商网站一般用订
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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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
Python2、7任何处理高并发的好方法什么python高级web框架python百万并发服务器。python不能考虑高并发gevent焦作还有py tornado惊喜，42 w 7IP理解自然，内存占用内存是10K/Conn。请上帝帮助编写windos下的python socket服务器。多线程高并发，超过300、python2、7环境。多线程高并发性并不容易。python线程虽然是真的，但有G
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2023-10-09 16:52:10
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1、锁基本概念 java并发为了线程安全需要对线程进行加锁，从而保证各线程安全地访问共享数据。但是加锁安全之后，又想提高加锁的效率。出现了共享锁和排它锁。共享锁：同一资源允许多个线程对其进行操作，而且不会引起数据不安全（如脏数据、幻读等现象）排它锁：同一资源允许一个线程对其进行操作，而且不会引起数据不安全综上，共享锁的效率比排它锁高，但并不是所有场景都适用于共享锁。读写锁就是在某一场景下使用的；如
