之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
随着丰巢业务系统快速增长，其核心系统的数据量，早就跨越了亿级别，而且每年增量仍然在飞速发展。整个核心系统随着数据量的压力增长，不但系统架构复杂度急剧增长，数据架构更加复杂，传统的单节点数据库，已经日渐不能满足丰巢的需求，当单表数量上亿的时候，Oracle 还能勉强抗住，而 MySQL 到单表千万级别的时候就难以支撑，需要进行分表分库。为此，一款高性能的分布式数据库，日渐成为刚需。
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
随着项目用户量的快速增长，前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当，大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时，出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库
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。
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。
作者简介 小丰，携程研发总监，专注于分布式数据库研究，大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。 背景 随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多，每个数据接口个性化的排期开发，因为没有标准化，从需求讨论，数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明，期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间，这个时间成本不得不依赖排期开发； 随着历史接口的迭代，已对外提供的700多数据接口中，其中500多个还在使用，并且每年的增量在100多，开发和维护成本高，特别是在追溯上游离线数据逻
前言 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。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动、定时领取红包等。
大型国有银行，整体核心的系统都是大机+DB2 这样的传统架构；针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求，传统的架构面临着比较大的挑战。
高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。
本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
当时的业务很相对简单，就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库，数据库也就是一个实例而已，无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是：应用层——>DAO层——>Mysql实例。
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由 28 位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件）的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
大型国有银行，整体核心的系统都是大机+DB2这样的传统架构；针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求，传统的架构面临着比较大的挑战，主要集中在四个方面：
岳毅，携程高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
「我们已经用起来了」，是我们最喜欢听到的话，简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始，我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享，从业务的角度，看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 助力微众银行金融核心场景的故事。
秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
对性能孜孜不倦的追求是互联网技术不断发展的根本驱动力，从最初的大型机到现在的微型机，在本质上也是为了性能而生。软件系统也存在类似的现象，一个系统从最初的少量访问请求到后期的大并发请求，这都需要我们对性能的提升提供一系列解决方案。像最初的淘宝，也仅仅是一个外包做出来的产品，随着业务的不断发展，淘宝的并发量指数级增加，同时对系统提出了严峻的挑战，这才逐步造就了现在淘宝这样可以支撑数千万人同时在线的高并发系统。
需求背景：有个 调用统计日志存储和统计需求 ，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于 直接入库并发太高，可能会把mysql干垮 。
场景：对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，
在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
蔡岳毅，携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。
昨天晚上，成都因为疫情又一次上了热搜，而这一次，热搜上的词条是一家软件公司的名字。
客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
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。
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。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
互联网二次革命的移动互联网时代，如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值，在激烈的竞争中脱颖而出，是各大电商的重要课题。通过各类大数据对用户进行研究，以数据驱动产品是解决这个课题的主要手段，携程的大数据团队也由此应运而生；经过几年的努力，大数据的相关技术为业务带来了惊人的提升与帮助。 以基础大数据的用户意图服务为例，通过将广告和栏位的“千人一面”变为“千人千面”，在提升用户便捷性，可用性，降低费力度的同时，其转化率也得到了数倍的提升，体现了大数据服务的真正价值。 在新形势下，传统应用架构不得不变为大数据及新
我承认我有赌的成分，点进去一看，果然是广告。说真的，内容看起来还是很有吸引力的，但是贫穷阻止了我消费的冲动。
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