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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# Redis并发写入性能实现
## 概述
在高并发场景下，如何实现Redis的并发写入是一个重要的问题。本文将介绍Redis并发写入性能的实现步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现Redis并发写入性能的步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Redis连接池 |
| 步骤2 | 启动并发写入任务 |
|
原创
2023-07-18 11:52:49
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1. Redis的优缺点优点：
具有优异的读写性能，读写速度分别为110000次/s和81000次/s。支持数据的持久化（AOF和RDB两种方式。支持事务，Redis不仅所有操作都是原子性，而且支持对几个操作合并后的原子性执行。数据结构丰富，String、hash、set、zset、list等数据结构。支持主从复制，可读写分离。缺点：
数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高
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2023-10-07 21:40:50
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在临近上线之前，我们系统做了一次压力测试，发现有一个接口在高并发情况下会出现一个死锁的情况。。首先申明…不是我写的，我只是帮忙排查下。随着对Mysql锁的深入了解，于是就准备写几篇文章来记录下Mysql各种事物和索引的情况下出现死锁的情况。今天就介绍下在并发插入的情况下，哪几种情况会出现死锁：INNODB下的各种锁在介绍锁的时候只会介绍跟本节相关的锁，而且只会讲述大概是什么，至于锁的更加详细的讲解
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2023-08-08 14:36:47
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HBase简介1、HBase是一个万亿行，百万列大表(Big Table)，数据存放在hdfs集群中；写操作使用MapReduce处理，将（增删改）处理结果放入HBase中，读就直接读HBase；HBase的并发量在1000左右，常用的关系型数据库MySql的并发量在300~500之间，之所以HBase的并发量比较大，原因在于HBase启用了缓存技术；HBase中的块的单位是64k，每次读取数据，
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2024-01-04 09:13:45
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Mysql有很多坑，对Mysql多线程支持这块不是很熟的话就会莫名其妙地发生一些诡异的问题。多线程线程并发操作时最容易产生死锁问题。所以很多大数据的操作一般都采用NoSQL数据库方案来处理，或者读写分离，只需要做好幂等设计即可。如何避免数据库并发1.通过数据库连接池做分发处理：设置何时的数据库连接池参数。如配置：线程池大小，空闲时间，超时时间等。2.永远不要手动开启线程插入数据：不要手动开启线程去
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2023-08-02 16:30:36
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【1. Redis概述】1. Redis是什么？优缺点是什么？Redis本质上一个key-vlaue类型的内存型数据库，Redis将整个数据库加载在内存当中操作，定期通过异步操作吧数据库中的数据flush到磁盘上进行保存。优点：1）读写性能极高，实现系统的高并发操作；2）支持数据持久化，支持RDB和AOF两种持久化方式；3）支持事务操作，Redis的所有操作都是原子性的，多个操作通过MULTI和E
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2023-10-11 17:13:50
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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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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 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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目录前言一、写-写情况二、写-读，读-写情况前言事务在并发是可能引发一致性问题的各种现象。并发事务访问相同的数据的情况有三种：读-读：两个事务同事进行读取。并发事务相继读取相同的记录。读取操作本身不会对记录有任何影响，不会引起什么问题，所以这是允许这种情况发生。写-写：两个事务一起在写写-读，读-写，当一个事务在读，一个事务在写的情况。一、写-写情况 &nbs
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2023-08-10 06:34:12
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项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况，造成这种情况的一种原因是访问量过高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力；另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小。先看下mysql的最大连接数：show variables like '%max_connections%';如果服务器
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2024-06-20 05:54:55
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并行复制相关线程在MySQL 5.6并行复制中，当设置set global slave_parallel_workers=2时，共有4个复制相关的线程，如下：+----+-------------+------+-------+---------+------+------------------------------------------------------------------+--
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2024-06-21 10:34:37
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MongoDB Write Concern，简称MongoDB写入安全机制，是一种客户端设置，用于控制写入安全的级别。Write Concern 描述了MongoDB写入到mongod单实例，副本集，以及分片集群时何时应答给客户端。默认情况下，mongoDB文档增删改都会一直等待数据库响应(确认写入是否成功)，然后才会继续执行。本文讲述了MongoDB 应答机制及相关参数。一、MongoDB应答机
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2024-02-23 11:17:04
61阅读
在数据库集群架构中，主数据库负责处理事务性查询（写入操作），而从数据库只负责处理select查询（读操作），这样可以提高数据库整体读写性能。主数据库另外一个功能就是负责将数据变更同步到从数据库中。读写分离的作用1）分摊服务器压力，提高机器的系统处理效率。2）当写入操作不变时，就可以大大分摊读取操作的压力，提高系统性能。另外，当读取操作的压力被分摊后，又间接提高了写入的性能。因此，数据库整体读写性能
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2024-04-20 21:31:25
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在数据库集群架构中，主数据库负责处理事务性查询（写入操作），而从数据库只负责处理select查询（读操作），这样可以提高数据库整体读写性能。主数据库另外一个功能就是负责将数据变更同步到从数据库中。读写分离的作用1）分摊服务器压力，提高机器的系统处理效率。2）当写入操作不变时，就可以大大分摊读取操作的压力，提高系统性能。另外，当读取操作的压力被分摊后，又间接提高了写入的性能。因此，数据库整体读写性能
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2024-08-16 19:19:35
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目录测试结果摘要测试环境Influxdb单行写入测试测试结果资源占用timescaledb单行写入测试测试结果资源占用结果对比测试结果摘要单行写入性能，timescaledb超过influxdb的2倍。不论单线程还是多线程。更详细的结果请看后文。线程平均速率（行/s）单线程2线程4线程8线程16线程32线程infuxdb422378398370341305timescaledb9128631018
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2024-05-14 16:07:29
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hbase在阿里在线场景有非常多的应用，HBase和传统数据库一样提供了事务的概念，只是HBase的事务是行级事务，可以保证行级数据的原子性、一致性、隔离性以及持久性，即通常所说的ACID特性。因为跨行比较难做，两行就有可能在不同的region，而不同的region就有可能跨regionserver，分布式事务即较高的一致性要求（C），必然要牺牲一定的可用性或者扩展能力，因此hbase只保证单行的
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2024-06-19 13:35:56
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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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先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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