在这一篇文章中，我们将深入探讨“mysql 支持的并发量”问题，帮助你提升MySQL在高并发情况下的表现。通过系统化的步骤，配置优化，测试验证，我们将一步一步解决这个挑战。
## 环境准备
首先，确保你的环境具备必要的前置依赖。在这部分，我们将列出需要安装的软件和工具，以及它们的安装步骤。
1. **操作系统**: Linux (Ubuntu 20.04 或 CentOS 7)
2. **M
1.1按操作类型分类a.读锁（共享锁）： 对同一个数据（衣服），多个读操作可以同时进行，互不干扰。 b.写锁（互斥锁）： 如果当前写操作没有完毕（买衣服的一系列操作），则无法进行其他的读操作、写操作1.2按操作范围分类a.表锁 ：一次性对一张表整体加锁。如MyISAM存储引擎使用表锁，开销小、加锁快；无死锁；但锁的范围大，容易发生锁冲突、并发度低。 b.行锁 ：一次性对一条数据加锁。如InnoDB
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2024-01-08 16:34:45
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1. 调优策略1.1 系统参数调优1.1.1 limits.conf参数调优该文件（/etc/security/limit.conf）可以修改最大进程数以及最大打开文件限制,打开limits.conf后，下面四行可以调整修改（如果没有可以直接追加到最后），一般修改最大打开文件数肯定要超过预期连接数，这个可以稍微大一点。*表示对所有用户有效,soft指的是当前系统生效的设置；hard表明系统中所能设
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2023-10-27 22:41:43
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现在的最火的小视频、直播等APP火得已经不能再火了，一个直播间就多则几百万人少则你自导自演，哈哈。那么问题来了，几百万人在线，还有那么多的互动，并发量，高可用怎么解决？单单数据库就能解决，那显然是不能的，数据库哪有那么大的能力支撑，但是也别小看数据库的能力。下面我们用MYSQL做个试验测试一下，MYSQL能力到底有多强？
实际测试客户端与MySQL建立
100,000个连接
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2023-08-04 19:28:15
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可扩展性
架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长，也就没有必要做高可扩展性的架构，这里对可扩展性进行简单介绍一下，常用的扩展手段有以下两种：
Scale-up : 纵向扩展，通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力
Scale-out : 横向扩展, 通过加节点（机器）来实现伸缩，提升服务能力
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2024-08-13 10:03:26
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文章标题：MySQL并发写入能支持多大并发？
## 引言
在现代的互联网应用中，高并发写入是一个非常常见的需求。而MySQL作为一种常用的关系型数据库，也需要处理大量的并发写入操作。本文将介绍MySQL并发写入的能力，并通过代码示例来说明MySQL的并发写入能支持多大并发。
## MySQL并发写入能力
MySQL是一种非常强大的关系型数据库，其并发写入能力取决于多个因素，包括硬件性能、数
原创
2023-09-07 14:40:59
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要将redis运用到工程项目中，只使用一台redis是万万不能的，原因如下：
（1）从结构上，单个redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大。
（2）从容量上，单个redis服务器内存容量有限，就算一台redis服务器内存容量为256g，也不能将所有内容都用作redis存储内存，一般情况下，单台redis最大使用内存不应该超过20g
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2023-05-25 09:14:44
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MySQL的MVCC机制 1、MVCC简介1.1 MVCC是什么？MVCC，Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问；1.2 MVCC是为了解决什么？大多数的MYSQL事务型存储引擎,如,InnoDB，Falcon以及PBXT都不使用一种简单的行锁机制.事实上,他们都
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2024-08-05 12:47:23
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1. Redis简介Redis是一个开源的，基于内存的，高性能的键值型数据库。它支持多种数据结构，包含五种基本类型 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三种特殊类型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps（位图），可以满足各种应用场景的需求。Redis还提供了多种特性，如持久化、
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2023-05-25 14:11:49
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redis中的并发问题自己总结：get命令本身是不存在并发的与set命令本身是不存在的并发问题的。但是先get出来再set连起来用，就会出现问题。可以使用incr或者incrby来解决这个问题。类似java里面 i++不能保证并发问题一样的。下面内容转载来自：https://www.gxlcms.com/redis-350423.html使用redis作为缓存已经很久了，redis是以单进程的形式
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2023-08-15 19:45:01
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为什么要加锁多核计算机的出现,计算机实现真正并行计算,可以在同一时刻,执行多个任务。在多线程编程中，因为线程执行顺序不可控导致的数据错误。比如，多线程的理想状态是这样的但是实际情况是这样的:在网络编程中，在同一时刻，多个客户端同时请求同一个资源，如果不做控制，也会带来数据错误。比如在同一时间有10000人去抢10张火车票，10张火车票有可能会买给100个人，这显然是不符合要求的。在多线程编程中,为
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2024-04-24 16:41:46
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第5章 商品搜索学习目标Elasticsearch安装docker安装Elasticsearch
系统参数问题
跨域操作IK分词器配置Kibana的使用->DSL语句Kibana->DSL语句操作->ElasticsearchES导入商品搜索数据Sku数据导入到Elasticsearch
Map数据类型->Object关键词搜索->能够实现搜索流程代码的编写分类统计搜
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2024-03-26 09:49:09
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# MySQL能支持多大的访问量？
在当今数据驱动的时代，MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，发挥着无可替代的作用。无论是小型网站还是大型企业级应用，它都以其高效的性能和灵活性受到欢迎。那么，MySQL能支持多大的访问量呢？在本文中，我们将探讨相关的因素及最佳实践，同时提供一些代码示例，帮助大家更好地理解MySQL的承载能力。
## 一、MySQL的性能因素
MySQL的访问量
分布式缓存技术-redis缓存的用途高性能：redis是基于内存进行操作的，性能较高，前端发送请求后，后端会查询数据库，中间加入redis后可以将数据先存在redis中，下次读取的时候会直接读取redis的数据性能就会提高高并发：mysql的数据库每秒查询率（QPS）是2000，redis的上限就比较大，单点下系统吞吐量（TPS）是8W/S ，每秒查询率（QPS）是10W ，redis集群情况下根
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2023-06-14 17:11:08
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# Yarn 并发量支持科普文章
在现代软件开发中，尤其是在大型分布式系统与大数据处理领域，提高并发能力是一个关键因素。Apache Hadoop的Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理层，支持多种计算框架在同一集群上运行，其并发量支持值得深入研究。本文将详细探讨Yarn的并发量支持，并提供相关代码示例。
## Yarn 基础概念
（一）redis技术的使用：redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类
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2023-09-18 23:08:04
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内容并发抢购系统注意事项高并发架构设计描述程序端核心代码实现订单流程mysql 端并发解决方案注意事项(1)高并发环境下,对于服务器cup、内存、网络宽带使用率会瞬间暴涨，需要注意对同服务器上其他应用的影响。(项目解耦,高并发应用独立部署)(2)服务器高负载运行，容易出现死机，重启服务器场景，要提前考虑内存(redis)数据备份与恢复，防止用户抢购数据丢失.(3)高并发应用首先要注重稳定性,其次是
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2023-09-15 11:01:07
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# 实现“redis 能够支持的并发量”教程
## 整体流程
首先，我们需要了解 Redis 的并发量是如何运作的。在 Redis 中，可以通过设置连接池和使用多线程来实现并发操作。下面是实现这一功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 Redis 连接池 |
| 2 | 编写多线程程序 |
| 3 | 测试并发量 |
## 具体操作步骤
#
原创
2024-03-13 06:30:38
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第一章 并发概述1.1 竞争条件永远不要用time.Sleep来保证你程序运行的逻辑性，这不是一种优雅的方式，更不是一种正确的方式，还可能会给你的程序留下可能潜伏许久的难以调试的bug。我们应该使用正确的协程间通信的方式来处理资源竞争的状况。1.2 原子性当某些东西被定义为原子的，或具有原子性的。那在它的运行过程中，它是不可分割的或不可中断的，即使异常。原子性的程序在并发环境中是安全的。（通常叫做
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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