mysql怎么应对高并发 高并发场景下如何使mysql高效运行

如何解决秒杀的性能问题和超卖的讨论_MySQL

1、我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

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2、可见第二种CAS是失败重试，并无加锁。应该比第一种加锁效率要高很多。 类似于Java中的Synchronize和CAS 。

3、如果出现“超卖”现象，伊衫风尚的商品没有办法满足给每个人，所以买家们可以申请退货，把自己的钱收回来即可。

4、使用MySQL乐观锁解决超卖问题 在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难点。

5、第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

数据库高并发写入,怎么降低数据库的压力?

1、：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、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。

3、因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。

4、推荐使用DELL R710，E5620 @40GHz(4 core)* 2或跟这个处理能力差不多的也行。 ３、物理内存，物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存。

5、批量读取和延迟修改： 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。读写分离： 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6、其实这种观点有一点的局限性，如果不好好的利用已经建立好的数据库索引，有时反倒给数据库增加更大的处理压力。

如何设计和实现高可用的MySQL

1、使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。在7以后的版本中，由于lossless replication、logical多线程复制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步复制更加可靠。

2、keepalived+双主复制： 两台MySQL互为主从关系，即双主模式，通过Keepalived配置虚拟IP，实现当其中的一台数据库故障时，自动切换VIP到另外一台MySQL数据库，备机快速接管业务来保证数据库的高可用。

3、就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

4、第三范式3Nf：所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。

5、tar.gz上传四台需要安装的服务器解压。然后新建一个yum文件，指向解压的目录。(4) 安装MHA，在3台mysql上安装node，在管理节点安装manager。在主库和从库上观察ip发现，vip已经自动漂移到从库上。至此高可用完成。

如何解决网站大规模高并发访问?

1、参数方面：适度连接超时，读超时，写超时，重试，降级。切记：不同流量阶段做不同的室，切勿为了高并发而并发。

2、如果有静态资源，还可以通过cdn服务来做cache加速访问。同样，后端如果有数据库，也需要做好主备和容灾，以及加一级缓存，可以通过redis或者memcache做。

3、首先音乐网站通过增加服务器数量和配置来提高网站的负载能力，从而应对高并发的访问量。

4、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

mysql表如何保证每秒1000次的并发访问速度

mysql并发访问 我写了个服务，使用Java写的，发布在Tomcat上。发布Tomcat的服务器，如何保证高并发访问？我是需要提高机器的cpu还是内存呢？MySQL数据库如何设置呢？希望有经验的人给我指点一下，多谢大家。

在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

使用行级别锁，避免表级别或页级别锁 尽量使用支持行级别锁的存储引擎，如InnoDB；只在读操作显著多于写作的场景中(如数据仓库类的应用)使用表级别锁的存储引擎，如MyISAM；。

当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。

假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

php怎样应对高并发

●可阻塞：在没有获得锁之前，只能阻塞等待直至获得锁；●高可用：哪怕发生程序故障、机器损坏，锁仍然能够得到被获取、被释放；●高性能：获取、释放锁的操作消耗小。

php高性能接口怎么设计php接口设计要考虑性能，这样才能有效面对高并发的情况，下面来说说PHP接口优化提高性能的几条技巧。

PHP程序员仅需处理事件回调即可，无需关心底层。与Nginx/Tornado/Node.js等全异步的框架不同，Swoole既支持全异步，也支持同步。

swoole介绍swoole是PHP的一个扩展。简单理解：swoole=异步I/O+网络通信PHPer可以基于swoole去实现过去PHP无法实现的功能。

包括广被大家所诟病的PHP-FPM的启动方式，也可以使用swoole等方式来替代。因此，在这个项目中，会将更多的把精力集中于数据库这一块，可以尝试使用Redis来解决，当然，在具体代码中，也需要提前准备好一定数量的数据连接池。

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