处理高并发同时读、写数据库是一个复杂的问题，涉及到多个层面和策略。以下是一些常用的方法和最佳实践，用于优化高并发下的数据库读写性能：数据库优化：索引优化：确保经常查询的字段已经建立了合适的索引，以提高查询效率。查询优化：避免编写低效的SQL语句，比如复杂的JOIN操作或子查询。使用数据库执行计划来分析和优化查询。分区：对于非常大的表，考虑使用分区来提高查询性能和管理效率。读写分离读写：将读操作和写
# MySQL 高并发插入的实现
在现代应用中，高并发插入数据库（如 MySQL）是一个常见的需求，尤其是在处理用户数据时。对于刚入行的初学者来说，如何实现高效的高并发插入是一个重要的技能。本文将详细介绍如何实现这一目标，展示整个流程并提供必要的代码示例。
## 整体流程
为简单清晰起见，我们将整个流程分解成几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-07 03:44:09
161阅读
CatKang：数据库事务隔离发展历史zhuanlan.zhihu.com数据库事务隔离发展标准一文中，从标准制定的角度介绍了数据库的隔离级别，介绍了Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read、Serializable等隔离级别的定义。本文就来看看究竟有哪些常见的实现事务隔离的机制，称之为并发控制(Concurrency Control)。原理所
这篇文章源自Handling 1 Million Requests per Minute with Go。原文中的例子是一个HTTP服务器，将上传的Json文档写入亚马逊的简单存储服务（S3）。这是一个异步服务，不需要等到存储真正完成，收到请求后可以立刻返回。在这里我们用一个例子来类比上面的工作，有一条传送带（网络），源源不断的运来小球（来自客户端的请求），在远处有一个箱子（Amazon S3）。
在高并发的MySQL场景中，避免重复插入数据是设计数据库时必须考虑的重要问题。为了确保数据的一致性和完整性，我将记录解决“mysql高并发避免重复插入”问题的详细过程。
## 环境预检
在我们正式开始之前，确保我们的环境满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|------------------|-----------|
| MySQL
在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。
在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多
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2024-06-13 07:35:47
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MySQL常见面试总结并发事务带来哪些问题？脏读(Dirty read)：一个事务读到另一个事务未提交的更新数据。丢失修改(Lost to modify)：一个事务访问数据并对其修改时，另外一个事务也访问了该数据并进行了修改。第二次修改覆盖了第一次的修改，导致第一次修改的数据丢失。不可重复读(Unrepeatableread)：一个事务两次读取同一行数据，两次读到的数据不一样。（重点在于修改）幻读
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2023-12-07 08:59:01
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脏读： 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。简单来说就是：读取到事务还未提交的数据。不可重复读：
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2024-01-02 11:05:44
51阅读
# MongoDB 高并发插入指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知MongoDB在处理高并发插入时的挑战。在这篇文章中，我将向刚入行的小白们介绍如何实现MongoDB的高并发插入。以下是实现流程的详细步骤和代码示例。
## 1. 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个高并发插入的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MongoDB |
| 2
原创
2024-07-28 07:59:23
72阅读
Redis采用单线程处理高并发请求。之所以能高效处理源于两个主要方面：Redis使用Epoll多路复用，多路指多网络连接，复用指多连接复用一个线程。Redis属于NoSQL内存数据库，数据操作在内存。Redis能单机处理几十万并发请求，限制Redis的能力大小主要在内存大小而非CPU。对多核服务器，若要充分利用CPU资源，可以采用多进程Redis方式利用，即多个Redis程序部署在该多核服务器上。
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2023-05-30 14:07:55
232阅读
# MySQL8 高并发插入性能优化
MySQL 是一款广泛应用于互联网领域的关系型数据库管理系统，但在高并发插入数据的场景下，可能会出现性能瓶颈。本文将介绍如何通过优化来提高 MySQL8 的高并发插入性能。
## 1. 数据库设计优化
在进行高并发插入操作时，首先需要考虑数据库表的设计是否合理。以下是一些数据库设计优化的建议：
- 尽量减少索引的数量：索引虽然可以提高查询速度，但在插入
原创
2024-07-06 03:27:43
276阅读
# MyBatis 与 MySQL 高并发插入重复数据问题解析
在现代的互联网应用中，高并发是一个常见的问题。特别是在使用MyBatis与MySQL进行数据操作时，如何避免高并发情况下插入重复数据，成为了开发者需要面对的挑战。本文将介绍MyBatis与MySQL在高并发环境下插入数据时可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。
## 高并发插入重复数据的原因
在高并发环境下，多个请求可能同时到达
原创
2024-07-23 04:17:56
423阅读
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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图灵学院
2017-10-31 17:30
引言高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应
在部署 MySQL 数据库集群之前，我们先来搞清楚几个重要的概念和功能。1. MySQL 主从复制 MySQL 主从复制是指数据可以从一个 MySQL 数据库服务器（或数据库实例）主节点复制到一个或多个从节点。MySQL 默认采用异步复制方式，这样从节点不用一直访问主服务器来更新自己的数据，数据的更新可以在远程连接上进行，从节点可以复制主数据库中的所有数据库或者
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2023-07-29 17:59:06
478阅读
在写完高性能队列Disruptor在测试中应用和千万级日志回放引擎设计稿之后，我就一直在准备Java & Go 语言几种高性能消息队列的性能测试，其中选取了几种基准测试场景以及在性能测试中的应用场景。测试场景设计的思路参考的两个方面：消息体大小，我用的不同大小GET请求区分生产者和消费者线程数，Go语言中称协程goroutinePS：后续的文章中，Go语言文章中如果出现线程，均指gorou
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2024-07-05 17:07:18
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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 Mysql并发参数调整从实现上来说，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
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2023-07-11 00:39:29
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为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，
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2023-08-12 18:16:32
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这里写目录标题前言具体方式概念讲解主从同步复制有以下几种方式：MySQL实现主从复制、读写分离流程 前言对于高并发情况，我们一般会加入负载均衡（Nginx），将请求分发到分布式服务上，从而减轻各个服务器的压力。但是，因为所有的操作归根结底都是CRUD，所以也可以考虑下从数据库的角度进行解决。具体方式数据库实现分库分表 （也就是常说的主从同步、读写分离）概念讲解读写分离： 主（master）实现写
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2023-06-23 15:45:44
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目录１.MySQL简述２.MySQL数据库存在的问题３.redis非关系型数据库4.Nginx的工作方式5.Epull使用场景6.nginx内部模块七.小结１.MySQL简述MySQL的三种架构：MHA高可用，主从复制，读写分离。MySQL关系型数据库，依靠的是表和表之间的关联性来组成的，主要存储形式是，以字段位列，以记录为行，汇聚为表格的形式来存储的。LAMP中MySQL的定位方式。但是在生活中
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2023-07-28 14:05:33
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