Mysql数据库并发控制相关问题事务：数据库管理系统运行的基本单位是事务事务的特性（ACID特性）原子性(Atomicity) ：事务是一个原子，不可分割的操作序列一致性(Consistency) ：一个一致性状态到另一个一致性状态隔离性(Isolation) : 不能被其他事务干扰持久性(Durability) : 提交后持续化存储事务中包括的所有操作要么都做，要么都不做（就效果而言）。事务不应
mysql在并发的情况下，会引起脏读，幻读，不可重复读等一系列的问题，为解决这些问题，引入了mvcc的机制。本文就详细看看mvcc是怎么解决脏读，幻读等问题的。1、 数据库事务1.1 事务事务是操作数据库的最小单元，将【多个任务作为单个逻辑工作单元】执行的一系列数据库操作，他们作为一个整体一起向数据库提交，要么都执行、要么都不执行。大白话解释：事务就是当要完成一件事件，这件事又包含多个任务的时候，
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2024-01-26 10:21:12
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# 教你理解和实现“单机 MySQL 并发量”
在现代应用中，数据库的性能对于整体系统的表现至关重要。尤其是在评估单机 MySQL 的并发能力时，了解如何进行性能测试是入门开发者所必须掌握的一项技能。本文将引导你如何实现“单机 MySQL 并发量”的测试，步骤清晰，易于理解。
## 流程概述
为了测试单机 MySQL 的并发量，整个过程可以分成以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 05:03:48
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MySQL并发参数调整1 max_connections2 back_log3 table_open_cache4 thread_cache_size5 innodb_lock_wait_timeout 从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_
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2023-09-04 17:36:33
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# 实现 MongoDB 单机并发量的指南
在实现 MongoDB 单机并发量时，了解每个步骤的具体内容是非常重要的。以下是我们将要进行的主要步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 MongoDB |
| 2 | 创建测试数据库和集合 |
| 3 | 实现并发数据插入 |
| 4 | 测试并发量 |
| 5 | 性能监
原创
2024-09-01 05:54:29
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# 教你实现单机MongoDB并发量
在现代开发中，MongoDB因其灵活的结构和高效的数据处理能力而被广泛使用。对于初学者来说，理解如何衡量和优化MongoDB的并发性能是至关重要的。本文将指导你如何在单机环境下测试MongoDB的并发量。我将提供必要的步骤、代码示例以及可视化示例，以帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概览
以下是实现MongoDB并发量的主要步骤：
| 步骤编号 |
原创
2024-08-29 08:45:00
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Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。一、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示： 那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘
内容概要：1、为什么要限流2、分布式限流解决方案3、Guava实现令牌限流和漏桶限流4、SpringBoot结合Redis实现分布式限流5、SpringCloud GateWay网关限流---微服务SprignCloud 6、Nginx限流 1 为什么要限流目标学习在项目开发中为什么要使用限流技术，以及限流的作用。概述在分布式领
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2024-07-25 11:12:46
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在处理“单机 Redis 每秒并发量”问题时，我们需要一系列步骤来提高 Redis 的性能，使其能够承受更高的并发请求。在本文中，我将详细描述解决这一问题的过程，其中包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与性能优化等。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境与 Redis 及其客户端库的兼容性。以下是我们技术栈的兼容性展示。
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# 如何实现Java单机接口并发量
在现代软件开发中，处理并发请求是一个需要认真对待的问题。作为一名初入行的开发者，你需要理解如何在Java中实现一个单机网络接口的并发处理。下面我们将通过一个简单的实例来帮助你理解这一概念，并提供具体的代码和执行步骤。
## 流程概述
以下是实现Java单机接口并发处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
文章目录1.概述2.CountDownLatch代码演示源码分析3.CyclicBarrier代码演示源码分析4.Exchanger代码演示5.Semaphore代码演示源码分析 1.概述java并发编程系列博客前面6篇，介绍了synchronized和ReentrantLock的使用和实现原理。博客地址如下：synchronized你用对了吗？synchronized锁升级就是这么的简单wai
第1章 走入并行世界1 并发(Concurrency)和并行(Parallelism)都可以表示两个或多个任务一起执行。但并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行。并行是真正意义上的“同时执行”。2 有关并行的两个重要定律。Amdahl定律强调当串行比例一定时，加速比是有上限的。Gustafson定律关心的是如果可被并行化的代码所占比重足够多，那么加速比就能随着CPU的数量线性增长
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2024-01-10 21:38:54
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并发控制无论何时，只要不止一个查询同时修改数据，都会产生并发控制问题--并发读和并发写。读锁（Read Lock）/写锁（Write Lock）锁系统是用于处理并发读或并发写时出现的数据不一致等问题。也称为共享锁（Share Lock)和排他锁(Exclusive Lock)。锁的概念：某一资源上的读锁是共享的，或者说是互不阻塞的。在同一时间，多个用户可以读取同一资源，而互不干扰。另一方
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2023-10-05 16:28:22
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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。首先，首先我们来看下mysql的最大连接数：show variables like ‘%max_connections%
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2024-07-22 21:29:53
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多少akka单机并发？什么是独立并发的独立负载一直说高并发，有多少QPS是高并发？首先，无状态前端机不足以承载请求流，需要进行横向扩展，一般QPS上千级。 然后关系数据库不能承载读写高峰，需要水平扩展或引入数据库nosql，通常是数千万。 然后有单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般10万到百万QPS。php 单机1万并发架构。最后，很难扩展nosql，例如在微博客上引入多级缓存体系
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2023-06-27 21:42:12
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单例对象（Singleton）是一种常用的设计模式。在Java应用中，单例对象能保证在一个JVM中，该对象只有一个实例存在。这样的模式有几个好处：
1、某些类创建比较频繁，对于一些大型的对象，这是一笔很大的系统开销。
2、省去了new操作符，降低了系统内存的使用频率，减轻GC压力。
3、有些类如交易所的核心交易引擎，控制着交易流程，如果该类可以创建多个的话，系统完全乱了。（比如一个军队出现了
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2023-07-20 17:31:05
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目录一、问题概述在持续十分钟的压力测试中，单机QPS从8000陆续降低至3000的过程中发现的内存泄漏。首先看一下压测计算的数据：被压测的机器：机器配置：4核8G单机预计QPS：8000左右，不超过9000平均响应时间：12~13ms发起压测的执行机：设置单机并发数：60执行机数量：2台由此可以计算出进行压测的QPS数据：平均响应时间为12ms，单机60的并发数，则单机的最高QPS为 60/0.0
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2023-09-03 08:25:03
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公司最近在做一个IM的项目，使用NIO底层通讯，要求单台机子可容纳20w用户量。程序是写出来了，但测试成了问题，我们找不到方法模拟20w并发！最开始使用java模拟，并发不够，而且开销巨大，这里整理的是java模拟并发前的JVM Thread生产数量。首先，需要了解影响java并发线程数的参数： -Xmsintial java heap size-Xmxmaximum java heap size
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2024-02-02 08:43:59
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# 实现单机Redis查询并发量是多少
## 一、流程图
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title 实现单机Redis查询并发量是多少流程图
section 整体流程
获取Redis查询并发量数据 :a1, 2022-01-01, 3d
解析并分析数据 :after a1, 2d
绘制报告
原创
2024-06-17 05:12:55
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# Golang 单机 MySQL 事务操作详解
在现代应用开发中，数据库操作是必不可少的。为了确保数据库的一致性和完整性，事务（Transaction）在数据库中扮演了一个重要角色。本文将探讨如何在 Go 语言中使用 MySQL 进行单机事务操作，包括基本概念、代码示例及事务的序列图展示。
## 事务的概念
在数据库中，事务是一系列操作的逻辑单元。事务具有四个特性，通常称作 ACID 特性
