最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
下面小编就为大家带来一篇php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
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 。
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，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
为什么要分表和分区？ 日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的，现在我们说另外一个处理方式，利用Mysql的锁来解决高并发的问题
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
我们在设计表结构的时候，经常会对某一列设置自增长的值，它的作用是可以帮助我们自动递增某一列的值，自增长的属性经常被设置在主键列上，原因是主键必须具有唯一性，而自动增长可以避免重复，二者结合恰到好处。除此之外，自增长的属性还可以避免在数据插入的时候，出现大量的数据页分裂操作，关于这一点，后面说到索引的时候，会着重介绍，现在我们只需要知道，主键一般设置成自增长的即可。
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）
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
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。
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。
对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。
「数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据」。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引、锁等功能。许多数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。
因为有大量的并发访问，为了预防死锁，一般应用中推荐使用一次封锁法，就是在方法的开始阶段，已经预先知道会用到哪些数据，然后全部锁住，在方法运行之后，再全部解锁。这种方式可以有效的避免循环死锁，但在数据库中却不适用，因为在事务开始阶段，数据库并不知道会用到哪些数据。
前几天有粉丝和我聊到他找工作面试大厂时被问的问题，因为现在疫情期间，找工作也特别难找。他说面试的题目也比较难，都偏向于一两年的工作经验的面试题。
在前面我们了解了server层调用存储引擎层接口来完成sql的执行，使用存储引擎的好处是：每个存储引擎都有各自的特点，能够根据具体的应用建立不同存储引擎表。
这样的操作乍一看没有什么问题，但是仔细分析分析，还是有些瓶颈的，目前来看，我能分析到的瓶颈有两个，
最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
MySQL数据库，InnoDB存储引擎，为了提高并发，使用MVCC机制，在并发事务时，通过读取数据行的历史数据版本，不加锁，来提高并发的一种不加锁一致性读(Consistent Nonlocking Read)。
举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
有童鞋在后台留言： 沈老师，MyISAM只支持表锁，但网上文章却说，在并发插入量比较大的时候，比较适合使用MyISAM，这矛盾吗？ 这个问题，涉及MySQL表锁的一些细节，借着这个问题，系统性说下表锁的“所以然”。 画外音：网上不少文章只说结论，不说为什么，容易让人蒙圈。 MySQL表锁知识系统性梳理。 哪些存储引擎使用表锁？ MySQL，除InnoDB支持行锁外，MySQL的其他存储引擎均只使用表锁，例如：MyISAM, MEMORY, MERGE等。 表锁有什么好处？ （1）表锁占用内存少很多，行锁的数
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
背景：在分布式系统中是如何处理高并发的。！ 由于在高并发的环境下，来不及同步处理用户发送的请求，则会导致请求发生阻塞。比如说，大量的insert，update之类的请求同时到达数据库MYSQL，直接导致无数的行锁表锁，甚至会导致请求堆积很多。从而触发too many connections错误。使用消息队列可以解决【异步通信】
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Web服务器，配置MaxClients为500个（表示服务器的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS） 在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
—1— 前言 在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数
当操作积分用户表时，如果accountId在表中没有数据，那么我们新增一条数据，设置用户积分。如果accountId在表中有数据，我们需要更新用户积分。
来源：https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发，cache，锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
事务，大家所熟悉的事务（Transcation），基本上会就往Spring事务靠。其实Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础，是掌握Spring事务管理的基础。这篇总结下数据库事务。
最近说来惭愧，有开始说mysql 5.6 的问题了，是在是无奈有一个项目古老且XX，大批的在用MySQL 5.6 这个版本的数据库，之前并未进行管理，但基于Enterprise 的数据库都管理的还可以，所以这个项目也就到了手里，然后我们提出从5,6升级数据库版本的问题，并提出升级后的各种利好，但在升级过程中，我们遇到了升级后，又降级回去的问题，这里和各位说说为什么，以及我们疏忽了什么。
比如有10件商品要秒杀，可以放到缓存中，读写时不要加锁。 当并发量大的时候，可能有25个人秒杀成功，这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
1、InnoDB是MySQL默认的存储引擎，如果需要其不支持的特性，则考虑使用其他存储发动机。
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。
《InnoDB行锁，如何锁住一条不存在的记录？》埋了一个坑，没想到评论反响剧烈，大家都希望深挖下去。原计划写写InnoDB的锁结束这个case，既然呼声这么高，干脆全盘系统性的写写InnoDB的并发控制，锁，事务模型好了。
如何通过HibernateDaoSupport将Spring和Hibernate结合起来？
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
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。
先看程序报错： 2017-06-12 21:18:40.856 [ForkJoinPool.commonPool-worker-12] ERROR com.jd.gms.maindata.accurate.service.impl.FixServiceImpl[51] - FixServiceImpl.fixSkuAttribute error java.lang.RuntimeException: org.springframework.dao.DeadlockLoserDataAcces
利用Mysql的锁来解决高并发的问题，先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何解决热点更新导致的雪崩效应。 本期分享是一个真实的现网故障案例，而且在最近几个月内多个客户都出现了相似的故障，对于迪B哥来说更是印象深刻，在刚刚从事DBA工作的前几年，也处理过类似的问题，接下来的分享内容将会从真实案例的复盘为切入点，深入剖析故障原因，为大家提供
主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
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！
隔离是什么？看到“隔离”这个字眼，估计大部分人的第一反应就是“WC，阳了”，那么“隔离你”就是为了保证其他人的安全。
计划今年将数据库服务器的os 从centos 6 升级到centos 7,根据惯例,升级之前我们要进行一次性能压测。本文分享一下我们的压测记录和结果。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
