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并发 MySQL 优化指南

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MySQL;后面出现性能瓶颈的时候,我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案,暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营,我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》,4天时间下来,你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点,集训四天,吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间,通过这个课程: 让你对并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解,深度掌握Mysql底层优化原理...,快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型并发可用海量数据处理架构的能力。...、Kafka消费者并发设计,以及Kafka安装和应用等内容 设计模式 涉及常见的23种经典设计模式 Spring原理及应用  涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC

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    mysql如何处理并发(转)

    mysql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。...并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度,降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表,结果还是一张表,只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆,水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据,为什么要拆,仅对单表做做优化也是可以的;再如果没有太大的并发量,分区表也一般能够满足。所以,一般情况下,水平拆分是最后的选择,在设计时还是需要一步一步走。

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    MySQL并发处理技术MVCC

    最近五一放假,除了带小孩到处转转外,还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《可用MySQL》,这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道,在 MySQL 中有非常多的锁。比如:共享锁,排它锁;表锁,行锁;读锁,写锁等。这些锁在处理数据时,往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统,只有读读之间可以并发,读写,写读,写写都要阻塞。引入多版本之后,只有写写之间相互阻塞,其他三种操作都可以并行,这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...其实程序世界里的很多东西都是类似的,如果你看过《UNIX网络编程》你会发现,Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简,我想起了我前面有文章中写过这些话。...INSERT 时,保存当前事务版本号为行的创建版本号 DELETE 时,保存当前事务版本号为行的删除版本号 UPDATE 时,插入一条新纪录,保存当前事务版本号为行创建版本号,同时保存当前事务版本号到原来删除的行

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    mysql insert into as_mysql insert into select使用方法详解

    mysql insert into select使用方法详解2017-11-22 15:47 我们先来看看mysql insert into select的语法规则。...DELAYED被忽略INSERT … SELECT。 该INSERT语句的目标表可能出现在查询部分的FROM子句中SELECT。但是,不能插入到表中并从子查询中的同一个表中进行选择。...在从同一个表中选择并插入时,MySQL创建一个内部临时表来存放来自这些表的行SELECT,然后将这些行插入到目标表中。...为确保二进制日志可用于重新创建原始表,MySQL不允许并发插入INSERT … SELECT语句。...由于这个问题,在MySQL 5.5.18中, INSERT…SELECT ON DUPLICATE KEY UPDATE和INSERT IGNORE… SELECT语句被标记为不安全的基于语句的复制。

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    mysql可用架构设计,处理并发,大流量!

    主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布...轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy这样的代理方式 非共享架构,同样的数据分布在多台服务器上 增强了数据安全性 利用备库的备份来减少主库负载 复制并不能代替备份 实现数据库可用和故障切换...版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...主库写入二进制日志的时间 解决方法:控制主库的事务大小,分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法:使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程,主上并发的修改在从上变成了串行...复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 可用框架 什么是可用 可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划

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    MySQL数据库并发优化配置

    在Apache, PHP, mysql的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接 影响到论坛的速度和承载量!...下面我们了解一下MySQL优化的一些基础,MySQL的优化我分为两个部分,一是服务器物理硬件的优化,二是MySQL自身(my.cnf)的优化。...二、 MySQL自身因素 当解决了上述服务器硬件制约因素后,让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对MySQL自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf中的各项参数进行优化调整。...innodb_log_file_size 在写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高,但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB,跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大,那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。

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    故障分析 | 从 Insert 并发死锁分析 Insert 加锁源码逻辑

    一、前言 死锁,作为数据库一个常见的并发问题。...基于解决死锁问题存在的难点,本文以MySQL数据库一则并发Insert导致的死锁为例,从发现问题、重现问题、根因分析、解决问题4个步骤,期望能提供一套关于死锁的科学有效方案,供读者朋友参考。...建议读者朋友思考1分钟,如何进一步分析 1、尝试解决 本着解决问题优先的原则,在唯一索引ua并发时产生的,那是否可以将唯一索引改为普通索引?如果不可以,是否可以降低并发(或者直接改为单并发)?...图片 2、最终死锁过程 以时间维度,结合以上的mysql加锁逻辑进行分析: A. T1、T2开启了一个事务,随后T1执行了插入(26,10)的insert语句 B....原因2在并发场景下,控制起来较为复杂。原因1该场景为并发批量插入逻辑,可以在执行插入时,避免插入重复的uname。随后,研发同学进行逻辑优化后,问题不再发生。

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    mysql update,insert常用

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77984451 本文主要内容: update更新,batch批量更新 insert 数据到表中...,将表中数据插入到另一个表中 insert ignore忽略重复数据插入报错问题 ---- update更新,batch批量更新 ---- set sql_safe_updates=0; # 常规update...insert 数据到表中,将表中数据插入到另一个表中 ---- 基本插入示例: INSERT INTO tb_name(col1, col2) VALUES ("hyq","M"); # 例如 insert...into teacher(name, age) values('jack ma', 32); 工作中,往往我们要把一个表中的数据插入到另一张表中: INSERT INTO tb_al_sample...---- 当表中存在唯一索引时,如果插入相同的值,mysql会报错,所以我们一般使用: insert ignore into tb_name (title, introduction) VALUES

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    没有预热,不叫并发,叫并发

    大家都知道,并发系统有三把斧子:缓存、熔断和限流。但还有一把斧子,经常被遗忘在角落里,郁郁不得志,那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象,只能在并发的系统中出现。...一、DB重启后,瞬间死亡 一个并发环境下的DB,进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间,上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量,然后load疯狂飙升,直至再无响应。...当服务重新加入集群时,却发生了大量耗时的请求,在请求量的情况下,甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于: 1、服务启动后,jvm并未完全准备完毕,JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下,流量突然增加时,直接把系统拉升到水位可能瞬间把系统压垮。

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