对于Web来说，并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况：
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
在 MySQL架构（二）SQL 更新语句是如何执行的？中，小鱼介绍了SQL 更新语句的执行流程，文章中考虑初次介绍MySQL 架构，涉及到服务层的流程并没有展开介绍。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践，总结了在数据库优化方面的经验，包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
假设你有个操作，一个请求过来，各种操作MySQL，半天查出来一个结果，耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？
这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
假设一个请求，各种操作MySQL，半天才查出来一个结果，但这结果可能接下来几个小时都不会再变，或变了也可不用立即返给用户。
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
大家好，我是Coder哥，我们继续来聊分布式思想，今天我们来聊一下分布式缓存一致性的问题。这篇比较全面，记得收藏哟！！！如果觉得有帮助点个赞也不是不可以的，^_^
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
作为程序员的你，数据库作为一门必修课，而MySQL数据库毫无疑问已经是最常用的数据库了。系统的稳定、高效、高并发等指标，很大程度上取决于数据库性能是否够优，可见性能优化的重要性，这也就不难理解各位在任何一场面试中都会被问及到数据库调优相关的问题。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
最近，五一小长假的放假时间调整了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
中秋小长假快来了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一，而MySQL作为一个开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。在高并发的环境下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的行锁和表锁，以及如何使用它们来提高数据库的并发性能。
高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11、双12、京东618，就会产生高并发。如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样。那伤害你懂得，如果你看懂了，这个说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝！
既然要优化数据库，我们就首先要知道，优化的是什么，或者说：什么因素影响了数据库的性能。
其实啊，这个内容本来不打算写了，网上讲这一块的内容实在是太多了。不过呢，本着学习还是要全面的原则，而且还要让自己多多巩固复习的原则，咱还是来写一道吧。
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
行锁变表锁，是福还是坑？如果你不清楚MySQL加锁的原理，你会被它整的很惨！不知坑在何方？没事，我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容，带你学习MySQL的行锁，表锁，两种锁的优缺点，行锁变表锁的原因，以及开发中需要注意的事项。还在等啥？经验等你来拿！
在如今数据库管理中，应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战，尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当，可能会造成数据库系统崩溃。
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
数据库事务是访问可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部成功，要么全部失败。提起事务，大家都知道ACID属性，这些特性在前边的文章里都有详细的讲解，感兴趣的可以通过历史文章查看。在Java中有并发编程，可以多线程并发执行，并发可以提高程序执行的效率，也会带来线程安全的。数据库事务和多线程一样，为了提高数据库处理事务的吞吐量，数据库也支持并发事务，在并发处理数据的过程中，也存在着安全问题。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
在MySQL的世界里，InnoDB存储引擎就像心脏一样，为数据库的稳定运行提供了强大的动力。今天，我们将深入探讨InnoDB存储引擎的默认性、使用原因、运行原理、应用场景以及源码分析。如果你对数据库的内部机制感兴趣，或者正在寻找提高数据库性能的秘诀，那么这篇文章绝对不容错过！
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
常用的数据库应用设计优化方法 水平拆分，分库分表 增加缓存层，减少数据库的访问次数，大部分的查询访问ckv，更新操作异步更新到db 读写分离，实现在线访问和离线访问的隔离，避免相互影响，需要注意实例间同步时延的问题 表结构设计优化 主键设计：使用自增id主键 推荐使用自增id主键的原因： InnoDB数据是按照主键聚簇的，数据在物理上按照主键大小顺序存储，使用其他列或者组合无法保证顺序插入，随机IO导致插入性能下降 所有二级索引都存储了主键的，采用二级索引查询，首先找到的主键，然后通过主键定位数据
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题在实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题再实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
在MySQL中，悲观锁依赖数据库提供的锁机制来实现。在InnoDB引擎中，使用悲观锁需要先关闭MySQL数据库的自动提交属性，然后通过select ... for update来进行加锁。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
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