# MySQL数据库高并发事务性能分析与优化
在现代的互联网应用中，高并发访问已成为常态，尤其是在电商、社交和游戏等领域。然而，随着并发量的增加，MySQL数据库的事务处理性能往往会受到影响，导致卡顿、慢查询等问题。本文将探讨高并发事务在MySQL中的表现，分析其原因，并提供一些优化建议和示例代码。
## 什么是高并发事务？
在数据库中，"事务"是一组操作的集合，这些操作要么全部完成，要么全
一、前言MySQL从5.5.8开始，Innodb就是默认的存储引擎，Innodb最大的特点是：支持事务、支持行级锁。既然支持事务，那么就会有处理并发事务带来的问题：更新丢失、脏读、不可重复读、幻读。相应的为了解决这四个问题，就产生了事务隔离级别：读未提交（Read uncommitted），读已提交(Read committed)，可重复读(Repeatable read)，串行化(Seriali
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2023-10-28 11:59:30
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一、背景MongoDB 提供了非常强大的性能分析及监控的命令，诸如 mongostat、mongotop 可以让我们对数据库的运行态性能了如指掌。然而，这次我们在性能环境上就遇到一个非常棘手的问题：某服务接口在 1-5分钟内偶现超时导致业务失败！在接口调用上返回超时属于前端的判断，通常是设置的一个阈值(比如 3s)。由于问题是偶现，且没办法发现有明显的规律，很难直接判断出原因。而平台在做了微服务拆
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2024-07-09 22:52:33
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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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2024-06-24 21:28:35
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一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题! 本质很简单，一个是慢，一个是等。两者是相互关联的，因为慢，所以要等，因为等，所以慢，解决了慢，也就解决了等，解决了等，也就解决了慢。关键是如何解决慢和等，核心一个是短，一个是少，一个是分流,最后一个是集群/横向扩张/读写分离/建立主从。 短是指路径要短:典型的mvc结构
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2023-08-22 16:57:58
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# MySQL并发高时事务慢：问题解析与优化策略
在现代应用中，数据库往往需要处理大量的并发事务。然而，当并发需求增加时，MySQL的事务性能却可能出现明显下降，这是一个普遍存在的问题。本文将探讨这一问题的成因、表现，并提供相应的优化策略。
## 问题的根源
MySQL通过锁机制来处理并发事务。锁的种类多种多样，包括行级锁、表级锁等，过多的锁竞争会导致性能下降。主要原因包括：
1. **锁
一、现 象业务侧反馈连接数据库异常，报错 connection is not avaliavle二、分 析1）在数据库的error日志中没有发现异常，在数据库监控数据中发现当时数据库连接短时间内激增， 但是 活动会话没有明显波动。并且问题时间段产生了一个2GB大小的binlog（max\_binlog\_size 配置为 1GB），说明这个时间段执行了一个大事务。解析binlog日志进行确认：事务
mysql的事务及并发事务的ACID并发事务的影响一、事务及其ACID概念： 事务是一组sql语句组成的逻辑单元。ACID属性： 1、原子性(Atomicity): 事务是一个原子操作单元，其对数据得分修改，要么全都执行，要么全都不执行。 2、一致性(Consistent): 在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态，这意味着所有相关的数据都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，
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2023-10-27 04:53:51
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数据库慢，如何排查？相信这个问题是所有DBA在工作中常遇到的一个问题。以下是总结的一些思路。数据库应用，常见两种类型：CPU密集型和I/O密集型。因此，我们在排查数据库问题时，通常是从这两方面入手的。CPU密集型的数据库，性能问题有以下几种： 1.复杂的查询语句、存储过程、触发器、自定义函数等；2.锁竞争问题；3.并发量大。解决问题的思路：1.
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2023-09-21 08:51:56
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目录一、前言二、MVCC解决了什么问题三、MVCC核心 Undo Log 和 Read View 介绍3.1、Undo Log（日志版本链）3.2、Read View（一致性视图）3.2.1、设计思路3.2.2、ReadView判断规则四、数据准备五、举例探究MVCC机制5.1、例子执行流程5.2、关键步骤分析5.2.1、第6步 #select 1中查询id为1的数据底层处理5.2.2、第10步
三种并发策略：1.什么都不做，任由并发产生，以最终提交结果为准。2.开放式并发，冲突产生时，告诉用户当前资源被占用。3.保守式并发，强制加锁，只有当前用户更新提交完毕才能被下一个用户占用。 保守式并发 保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。 在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存
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2023-11-19 18:09:43
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数据库学习：高并发数据库设计随着乐视硬件抢购的不断升级，乐视集团支付面临的请求压力百倍乃至千倍的暴增。作为商品购买的最后一环，保证用户快速稳定的完成支付尤为重要。所以在15年11月，我们对整个支付系统进行了全面的架构升级，使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力。为乐视生态各种形式的抢购秒杀活动提供了强有力的支撑。一、库分表在Redis，memcached等缓存系统盛行的互联网时代，构建一个支撑每秒
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2023-12-27 17:12:58
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一、库分表在redis，memcached等缓存系统盛行的互联网时代，构建一个支撑每秒十万只读的系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。支付系统要处理每秒十万笔订单，需要的是每秒数十万的数据库更新操作（insert加update），这在任何一个独立数据库上都是不可能完成的任务，所以我们首先要做的是对订单表（简称order）进行分库与分表。在进行数据库操作时，一般都会
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2024-01-08 13:53:52
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高并发完毕数据库设计是要结合不同的应用场景的，本文主要涉及到一下问题：1、对数据库表的字段訪问比較均衡，业务导向明显（网上商城，多条业务线）；2、对数据库表的字段訪问比較均衡，业务导向不明显（对单一应用的高并发訪问）；3、对数据库表的单一字段訪问比較集中（秒杀、大量用户对同一账户操作）只是对于一般的小型站点的应用，并发高的话 採用读写分离基本上就能解决这个问题，本文主要是针对大型站点高并发数据库设
谈到数据库不得不提到事务的问题，事务具有4个特性ACID，但是在数据高并发的情况下可能会出现脏读 、不可重复读 、幻读 这几类问题。1.脏读：脏读就是指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这个数据，然后使用了这个数据。2.不可重复读：是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事
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2024-01-10 16:26:29
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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，梳理了一些基础的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。一、基础规范数据库字符集默认使用utf8mb4，兼容utf8，并支持存储emoji表情等四字节内容禁止在线上生产环境做数据库压力测试禁止从测试环境、开发环境、个人电脑直连线上生产数据库
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2024-05-09 10:29:30
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Django中的数据更新机制众所周知，在Django使用ORM机制来对SQL语句做封装，从而实现简单、统一的数据查询机制，并且通过Queryset机制极大程度减少频繁的数据库存取。但是，在我们当前的项目中，会用到高并发的定时任务，并且存在对同一条数据的字段修改的情景，这就造成了可能的脏写、甚至数据库死锁。好在Django已经存在对类似问题的解决办法，那就是使用事务 + select_for_upd
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2023-12-27 21:43:40
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关于查询缓存 默认关闭状态 query_cache_size太大,锁争用问题导致查询变慢(毫秒级)注意: 如果将query_cache_size的大小设置为0,也不会用到查询缓存. query_cache_limit太大,只是增加能够被缓存的数量"如果查询缓存中有许多查询,缓存失效就会需要很长的时间并且延续整个系统的工作.因为查询缓存有一个全局锁,它会阻塞所有查询缓存的查询." # 没有用到查询
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2024-04-27 08:44:48
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# 高并发写数据MySQL慢解决方案
在数据库应用中，高并发写数据是一个常见的挑战。当多个客户端同时对数据库进行写入操作时，可能会导致数据库性能下降，甚至出现写入阻塞的情况。在MySQL中，处理高并发写数据的性能问题是一个重要的问题。本文将介绍一些解决高并发写数据MySQL慢的方法，并给出相应的代码示例。
## 问题分析
在面对高并发写数据时，可能出现以下问题：
1. 数据库写入性能下降：
原创
2024-04-26 07:45:33
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说一些很基础的（深的我也不懂）首先，所有的表经常被搜索的数据都要建立索引，如果是惟一值就创建UNIQUE KEY。 正常情况下，一个表肯定有一个唯一索引，查询的时候也走唯一索引，可以提高数据库的效率。第二，数据库要小。数据库越大，数据的内容越多，走一遍查询的耗费就越巨大。 按照逻辑上来说，只要科学建表常用索引就会提高效率，多大的表都能查。但是实际上：表格的大小还是严重影响了执行SQL语句的速度。
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2023-12-19 21:40:57
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