{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
# Java 高并发自增编号的实现
在现代的应用开发中，当我们需要一个高并发的自增编号系统时，许多开发者可能会遇到挑战。这篇文章将向你介绍如何在 Java 中实现高并发自增编号。我们将分步骤地进行说明，确保你能理解每一个细节。
## 流程概述
在实现高并发自增编号之前，我们首先要理解整个流程。你可以想象一个系统中有多个线程同时请求一个自增点。为了确保编号的唯一性和顺序性，我们需要做如下步骤：
原创
2024-08-01 14:10:30
60阅读
初识Redis 一. 为什么在多线程并发情况下，以Redis实现的“自增ID工具”能保证ID按顺序自增长且不重复:此处的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每调用一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值为增加后的数值 , 故获取id的动作不会有重复值./**
* “自增ID工具”
* @description:
* @author: Jeff
* @
转载
2023-12-18 15:09:31
85阅读
# 实现MySQL并发自增的方法
## 1. 概述
MySQL是一种常用的关系型数据库，而并发自增是指在多个并发操作中，保证生成不重复的自增ID。本文将介绍如何通过MySQL实现并发自增的方法。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[查询最大ID]
B --> C[增加并发自增量]
C --> D[获取自增ID]
原创
2024-01-18 04:51:01
71阅读
在一般情况下，在新增领域对象后，都需要获取对应的主键值。使用应用层来维护主键，在一定程度上有利于程序性能的优化和应用移植性的提高。在采用数据库自增主键的方案里，如果JDBC驱动不能绑定新增记录对应的主键，就需要手工执行查询语句以获取对应的主键值，对于高并发的系统，这很容易返回错误的主键。通过带缓存的DataFieldMaxValueIncrementer，可以一次获取批量的主键值，供多次插入领域对
转载
精选
2011-09-15 12:36:34
2080阅读
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。
转载
2023-12-19 21:40:57
54阅读
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
转载
2023-12-27 17:12:58
51阅读
一、想办法减小查询次数1，页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。2，使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。3，使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要一次数据库访问就可以了。4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个
转载
2024-03-18 09:59:30
36阅读
1 什么是JPA用于对象持久化的 API到数据库 Java EE 5.0 平台标准的 ORM 规范，使得应用程序以统一的方式访问持久层2.JPA的hibernate区别JPA它是ORM的规范，hibernate是其中一个实现框架JDBC的缺点： 优点:操作数据库最底层,性能最高
转载
2024-07-05 20:44:12
27阅读
1、并发和同步并发：多个进程访问同一个对象同步：多个线程想修改这个对象 需要线程同步。2、例子买票public class MyThreadFour implements Runnable {
private int ticket = 10;
private Boolean flag = true;
@Override
public void run() {
转载
2023-09-20 10:27:19
45阅读
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
转载
2024-03-23 12:45:39
192阅读
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
转载
2024-01-08 13:53:52
19阅读
系统开发部分需求涉及到了多任务执行，而多任务执行过程中需要处理并发问题，都知道Golang本身是支持高并发的，其实很多语言都支持并发，像Java也可以创建多个线程（Thread），但是为什么要强调Golang支持高并发呢？那是因为Golang并发执行100w个协程。（coroutine）也不会觉得特别吃力，但是Java并发执行1w个线程（Thread）其性能下降就显而易见了，因此支持高并发也是Go
转载
2024-04-16 15:36:26
28阅读
1.异步 平台请求用异步。2.缓存 多用缓存技术，避免高频率和数据库交互3.分库分表 高并发插件：1、可以分表：横向分：如果某个表数据量大，就把该表根据一定规则分开存储，例如，根据主表ID结尾数字单双分表 纵向分表：某些表的字段过多，但是用不到，或者用到的地方很少，那就可以建立另外一张表存储，根据主外键关系去关联。 2、分库：横向：根据表年份
转载
2023-07-18 14:37:49
81阅读
1、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。（1）单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高.（2）大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间，这主要针对Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器等网络应用2、数据库集群 就是利用至少两台或者多
转载
2024-04-04 18:43:25
111阅读
# 高并发数据库与 NoSQL 的探索
在现代应用中，高并发访问是一个常见挑战，尤其是在处理大量用户请求的场景下。为了应对这一需求，NoSQL 数据库应运而生，并逐渐成为解决高并发数据存储问题的重要方案。本文将介绍 NoSQL 的基本概念，展示如何处理高并发，以及通过代码示例来具体说明。
## 什么是 NoSQL？
NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，旨在解决传统关系
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个
# 高并发数据库优化：使用Redis
在现代应用程序中，面对大量用户请求时，如何高效地管理数据是开发者需要面临的一大挑战。Redis 是一个高效的键值存储系统，常被用于缓存和数据存取，能帮助我们提高数据库的访问速度。本篇文章将指导你如何实现“高并发数据库与Redis结合”的方案。
## 流程概述
以下是实现高并发与Redis结合的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 03:13:24
30阅读
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
转载
2023-11-19 18:09:43
48阅读
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
