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  • 防止在大并发情况下数据库的瓶颈出现,解决的思路是凡是有需要更新、插入数据库的需求,必须按规定封装成JSON数据,然后存放到REDIS的队列中,由数据库写入队列监控程序进行监视,发现后串行写入到数据库中。...

    在新项目中,我们要求每一个写入数据库的操作不允许直接写入到MYSQL数据库中,防止在大并发情况下数据库的瓶颈出现,解决的思路是凡是有需要更新、插入数据库的需求,必须按规定封装成JSON数据,然后存放到REDIS的队列中,由数据库写入队列监控程序进行监视,发现后串行写入到数据库中。如果JAVA项目有在写入数据库的同时修改缓存的需要,那么自行修改缓存,数据库写入程序不负责修改缓存数据。

    下面以一个有代表性的写入动作为例,进行说明:

    学生表

    CREATE TABLE `t_base_student` (

    `ID`int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学生表主键,自增长',

    `STUDENT_GUID`char(36) DEFAULT NULL COMMENT '学生的GUID编号',

    `STUDENT_NAME` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '学生姓名',

    `XB`char(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',

    `BYXX` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '毕业学校',

    PRIMARY KEY (`ID`)

    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

    插入一条测试数据

    INSERT INTO `t_base_student` VALUES ('1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '黄海', '男', '东北师范大学');

    家长表

    CREATE TABLE `t_base_parent` (

    `PARENT_ID`int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '家长的编号',

    `PARENT_GUID`char(36) DEFAULT NULL COMMENT '家长的GUID号',

    `PARENT_NAME` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '家长的姓名',

    `STUDENT_ID`int(11) DEFAULT NULL COMMENT '学生号',

    `STUDENT_GUID`char(36) DEFAULT NULL COMMENT '学生GUID号',

    `PARENT_TYPE`int(11) DEFAULT NULL COMMENT '家长的类型',

    PRIMARY KEY (`PARENT_ID`)

    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

    插入两条测试数据

    INSERT INTO `t_base_parent` VALUES ('1', 'f1af5347-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '黄章', '1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '1');

    INSERT INTO `t_base_parent` VALUES ('2', '0f517382-b934-11e3-8d96-7427eab28b71', '王云', '1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '2');

    最终确定使用存储过程来解决这个问题:

    -- 删除存储过程

    drop PROCEDURE sp_addstudent;

    -- 清空测试数据表

    TRUNCATE TABLE a;

    TRUNCATE TABLE t_base_parent;

    TRUNCATE TABLE t_base_student;

    -- 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71','黄海','男','东北师范大学'

    CREATE PROCEDURE sp_addstudent (IN V_STUDENT_GUID CHAR (36),IN V_STUDENT_NAME VARCHAR (20),V_XB CHAR (2),V_BYXX VARCHAR (50))

    BEGIN

    DECLAREv_student_id INT;

    START TRANSACTION;

    INSERT INTO t_base_student (STUDENT_GUID,STUDENT_NAME,XB,BYXX)VALUES(V_STUDENT_GUID,V_STUDENT_NAME,V_XB,V_BYXX);

    SELECTLAST_INSERT_ID() INTO v_student_id;

    INSERT INTO a VALUES(v_student_id);

    COMMIT;

    END;

    通过lpush命令写入到REDIS缓存中,串行写入数据库系统通过rrange命令读取,执行写入到MYSQL数据库。并执行rpop弹出这个指令。

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  • MySQL 数据库瓶颈对 DBA 程序员而言,是非常棘手的问题。要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?下面小编将从数据库数据库性能优化的目标和方法两方面阐述如何...

    MySQL 数据库瓶颈对 DBA 程序员而言,是非常棘手的问题。要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?下面小编将从数据库数据库性能优化的目标和方法两方面阐述如何通过性能调优突破 MySQL 数据库性能瓶颈。

    35f1b8e2a71de2447b1cf5252772b209.png

    一、优化目标

    1. 减少 IO 次数

    IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。

    2. 降低 CPU 计算

    除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标。

    二、优化方法

    1. 改变 SQL 执行计划

    明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标

    2. order by 一定需要排序操作

    我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。

    实际上,利用索引来优化有排序需求的 SQL,是一个非常重要的优化手段

    3. 尽量少 join

    MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

    4. 尽量少排序

    排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。

    对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如:

    通过利用索引来排序的方式进行优化:减少参与排序的记录条数,非必要不对数据进行排序

    避免使用耗费资源的操作,带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行,耗费资源的排序(SORT)功能。DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排

    如何通过性能调优突破 MySQL 数据库性能瓶颈?

    5. 尽量用 join 代替子查询

    虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题,虽然这个问题已经存在多年,但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在,一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题,并且承诺尽快解决,但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。

    6. 尽量少 or

    当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

    7. 尽量用 union all 代替 union

    union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。

    8. 尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain

    优化 SQL,需要做到心中有数,知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。

    如何通过性能调优突破 MySQL 数据库性能瓶颈?

    9. 优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL

    对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。

    10. 从全局出发优化,而不是片面调整

    SQL 优化不能是单独针对某一个进行,而应充分考虑系统中所有的 SQL,尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。

    三、总结

    对于MySQL数据库进行性能优化非常重要,一方面可以提升资源使用率,另一方面可以提升业务访问速度提升用户体验。除此之外为了保障业务正常稳定的运行,同样重要的是能够及时的发现数据库存在的性能瓶颈,例如:数据库 IOPS 使用率过高,数据库存在存在慢查询等...

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  • 1、单表多个线程写入的时候,总会因为写入log或单文件写入速度的限制,导致IO提到不了成为入库的瓶颈;为了提到入库IO速度,我们采取分表策略,一次性拆分到一个ENB为单元的物理表; 2、修改批量入库方案:从监控IO...

    目前先后做了以下调整:

    1、单表多个线程写入的时候,总会因为写入log或单文件写入速度的限制,导致IO提到不了成为入库的瓶颈;为了提到入库IO速度,我们采取分表策略,一次性拆分到一个ENB为单元的物理表;

    2、修改批量入库方案:从监控IO来看,IO的写入速度确实有提高,但是同时写入多个表过程是单线程批量写入单个表,后来修改为并行写入多个表。但是依然存在内存居高不下的情况,这样的一个enb往往会造成内存居高不下,以至于内存资源成为瓶颈;

    3、为了解决内存成为瓶颈,在内存处理时,每当表记录到达50w,就批量入库一次,以便用来清理内存信息;

    4、基于以上方案,如果集中遇到大文件时,依然会出现内存不足,一个enb读取解析,入库都占用时长过长,而有小文件时,就不会出现占用时间过长的问题,所以针对任务采取控制同时运行的任务大文件不超过两个;

    5、之前一次读取enb的下的所有文件,拆分为一次性只读取一个文件,就解析入库,缩短每个线程占用时长,避免因为单个线程占用时长过长进而对cpu调度造成压力,避免线程给后置的情况发生;而且改为小文件为一个单独线程来处理后,每个线程占用的内存会降低,会增加同时入库同一个物理表的线程数增加,进而有可能提到IO利用率,进而提高入库性能。

        拆分为一个文件已入库,就会涉及到并行入库同一个或多个物理表的情况,而此时表结构是主子表结构,主表与字表之间通过一个oid来关联,必须要维护这个oid,以保证主表与字表之间的关联关系,如果并行插入单个表就常常会出现同一个oid已被占用的异常情况,我们采用一个GlobalMaxOID,来占坑每个物理表已经被占用的OID。

        在处理OID占坑策略时遇到了一下问题:

    并行处理一个ENB内部文件\\17x.xx.x.xx\xx\FTP2\xx\20160513\xx\Txxx.xml.gz时抛出异常
    事务(进程 ID 69)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务。

    后来发现从数据方面来解决希望不大,从程序的角度做了一下调整:

     1 /****** Object:  StoredProcedure [dbo].[GetGlobalMaxOID]    Script Date: 07/13/2016 23:50:04 ******/
     2 DROP PROCEDURE [dbo].[GetGlobalMaxOID]
     3 GO
     4 /****** Object:  Table [dbo].[GlobalMaxOID]    Script Date: 07/13/2016 23:50:03 ******/
     5 DROP TABLE [dbo].[GlobalMaxOID]
     6 GO
     7 /****** Object:  Table [dbo].[GlobalMaxOID]    Script Date: 07/13/2016 23:50:03 ******/
     8 SET ANSI_NULLS ON
     9 GO
    10 SET QUOTED_IDENTIFIER ON
    11 GO
    12 CREATE TABLE [dbo].[GlobalMaxOID](
    13     [ENodeBID] [int] NOT NULL,
    14     [TableName] [nvarchar](64) NOT NULL,
    15     [MaxOID] [bigint] NOT NULL,
    16     [Flag] [int] NOT NULL
    17 ) ON [PRIMARY]
    18 GO
    19 /****** Object:  StoredProcedure [dbo].[GetGlobalMaxOID]    Script Date: 07/13/2016 23:50:04 ******/
    20 SET ANSI_NULLS ON
    21 GO
    22 SET QUOTED_IDENTIFIER ON
    23 GO
    24 -- =============================================
    25 -- Author:        tommy duan
    26 -- Create date: 2016-07-12
    27 -- Description: OID 占坑
    28 -- =============================================
    29 CREATE PROCEDURE [dbo].[GetGlobalMaxOID]
    30     @ENodeBID int,
    31     @TableName nvarchar(64),
    32     @TempCount int
    33 AS
    34 BEGIN
    35     SET NOCOUNT ON;
    36     
    37     Declare @MaxOID bigint;
    38     
    39     Set XACT_ABORT ON;
    40     Begin Transaction    
    41         if not exists(Select ENodeBID From dbo.GlobalMaxOID Where ENodeBID=@ENodeBID and TableName=@TableName) begin
    42             insert into dbo.GlobalMaxOID(ENodeBID,TableName,MaxOID,Flag)VALUES(@ENodeBID,@TableName,0,0);
    43         end
    44         
    45         Update dbo.GlobalMaxOID Set Flag=1 Where ENodeBID=@ENodeBID and TableName=@TableName;
    46     
    47         Select @MaxOID=MaxOID From dbo.GlobalMaxOID Where ENodeBID=@ENodeBID and TableName=@TableName;
    48                     
    49         Update dbo.GlobalMaxOID Set MaxOID=(@MaxOID+@TempCount),Flag=0 Where ENodeBID=@ENodeBID and TableName=@TableName;
    50     Commit Transaction;    
    51     
    52     Select @MaxOID;    
    53 END
    54 GO

    使用lock:

     1 using System;
     2 using System.Collections.Generic;
     3 using System.Linq;
     4 using System.Text;
     5 using System.Data.SqlClient;
     6 using System.Threading.Tasks;
     7 using System.Configuration;
     8 
     9 namespace TestGlobalMaxOID
    10 {
    11     class Task
    12     {
    13         public int ENodeBID { get; set; }
    14         public int TempCount { get; set; }
    15         public string ConnectionString { get; set; }
    16     }
    17 
    18     class Program
    19     {
    20         static object locker = new object();
    21 
    22         static void Main(string[] args)
    23         {
    24             string tableName = string.Empty;
    25 
    26             Parallel.For(10000, 10100, new ParallelOptions() { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, (int enodebid) =>
    27             {
    28                 List<Task> tasks = new List<Task>();
    29                 for (int i = 0; i < 100; i++)
    30                 {
    31                     tasks.Add(new Task() { ENodeBID = enodebid, TempCount = 1000000, ConnectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString });
    32                 }
    33 
    34                 Parallel.ForEach(tasks, new ParallelOptions() { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, (Task task) =>
    35                 {
    36                     Console.WriteLine(GetMaxOIDByTableNameAndENodeBID(task.ConnectionString, "MRO", task.ENodeBID, task.TempCount));
    37                 });
    38             });
    39 
    40 
    41             Console.WriteLine("Complete!");
    42             Console.ReadKey();
    43 
    44         }
    45 
    46         static long GetMaxOIDByTableNameAndENodeBID(string connectionString, string tableName, int eNodeBId, int tempCount)
    47         {
    48             lock (locker)
    49             {
    50                 using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))
    51                 {
    52                     using (SqlCommand command = new SqlCommand())
    53                     {
    54                         connection.Open();
    55 
    56                         command.Connection = connection;
    57                         command.CommandText = "[dbo].[GetGlobalMaxOID]";
    58                         command.CommandType = System.Data.CommandType.StoredProcedure;
    59 
    60                         command.Parameters.Add(new SqlParameter("@ENodeBID", eNodeBId));
    61                         command.Parameters.Add(new SqlParameter("@TableName", tableName));
    62                         command.Parameters.Add(new SqlParameter("@TempCount", tempCount));
    63 
    64                         object obj = command.ExecuteScalar();
    65 
    66                         return Convert.ToInt64(obj);
    67                     }
    68                 }
    69             }
    70         }
    71 
    72     }
    73 }

     

    展开全文
  • 防止在大并发情况下数据库的瓶颈出现,解决的思路是凡是有需要更新、插入数据库的需求,必须按规定封装成JSON数据,然后存放到REDIS的队列中,由数据库写入队列监控程序进行监视,发现后串行写入到数据库中。...

    在新项目中,我们要求每一个写入数据库的操作不允许直接写入到MYSQL数据库中,防止在大并发情况下数据库的瓶颈出现,解决的思路是凡是有需要更新、插入数据库的需求,必须按规定封装成JSON数据,然后存放到REDIS的队列中,由数据库写入队列监控程序进行监视,发现后串行写入到数据库中。如果JAVA项目有在写入数据库的同时修改缓存的需要,那么自行修改缓存,数据库写入程序不负责修改缓存数据。

     

    下面以一个有代表性的写入动作为例,进行说明:

    学生表

    CREATE TABLE `t_base_student` (
      `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学生表主键,自增长',
      `STUDENT_GUID` char(36) DEFAULT NULL COMMENT '学生的GUID编号',
      `STUDENT_NAME` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '学生姓名',
      `XB` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
      `BYXX` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '毕业学校',
      PRIMARY KEY (`ID`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

    插入一条测试数据

    INSERT INTO `t_base_student` VALUES ('1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '黄海', '', '东北师范大学');

     

    家长表

    CREATE TABLE `t_base_parent` (
      `PARENT_ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '家长的编号',
      `PARENT_GUID` char(36) DEFAULT NULL COMMENT '家长的GUID号',
      `PARENT_NAME` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '家长的姓名',
      `STUDENT_ID` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '学生号',
      `STUDENT_GUID` char(36) DEFAULT NULL COMMENT '学生GUID号',
      `PARENT_TYPE` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '家长的类型',
      PRIMARY KEY (`PARENT_ID`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

     插入两条测试数据

    INSERT INTO `t_base_parent` VALUES ('1', 'f1af5347-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '黄章', '1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '1');
    INSERT INTO `t_base_parent` VALUES ('2', '0f517382-b934-11e3-8d96-7427eab28b71', '王云', '1', 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71', '2');

     最终确定使用存储过程来解决这个问题:

     

    -- 删除存储过程
    drop PROCEDURE sp_addstudent;

    -- 清空测试数据表
    TRUNCATE TABLE a;
    TRUNCATE TABLE t_base_parent;
    TRUNCATE TABLE t_base_student;

    -- 'bd81eb89-b933-11e3-8d96-7427eab28b71','黄海','男','东北师范大学'

    CREATE PROCEDURE sp_addstudent (IN V_STUDENT_GUID CHAR (36),IN V_STUDENT_NAME VARCHAR (20),V_XB CHAR (2),V_BYXX VARCHAR (50))
    BEGIN

    DECLARE v_student_id INT;

    START TRANSACTION;
    INSERT INTO t_base_student (STUDENT_GUID,STUDENT_NAME,XB,BYXX)VALUES(V_STUDENT_GUID,V_STUDENT_NAME,V_XB,V_BYXX);
    SELECT LAST_INSERT_ID() INTO v_student_id;
    INSERT INTO a VALUES(v_student_id);
    COMMIT;

    END;

     

    通过lpush命令写入到REDIS缓存中,串行写入数据库系统通过rrange命令读取,执行写入到MYSQL数据库。并执行rpop弹出这个指令。

    后期可以考虑使用更加安全的队列形态,比如rpoplpush,可以参考:http://www.cnblogs.com/youxin/p/3585867.html

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/littlehb/p/3637514.html

    展开全文
  • 使用一个死循环insert into测试数据库最大写入速度: use [iTest]; declare @index int; set @index=0; while @index>=0 begin set @index=@index+1; INSERT into [g].[MR] ...
  • 正常的操作会导致初始化了一张表 ,其他的都木有能初始化,这个时候就会导致用户表里的用户信息已经执行插入,导致提示注册失败,但是用户已经注册了部分信息,这个时候需要程序员去数据库删除相应...
  • 数据库高性能写入

    千次阅读 2013-06-27 22:02:13
    在开发过程中,我们不时会遇到系统性能瓶颈问题,而引起这一问题原因可以很多,有可能是代码不够高效、有可能是硬件或网络问题,也有可能是数据库设计的问题。 本篇博文将针对一些常用的数据库性能调休方法进行...
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  • 《PHP从memcache读取数据再批量写入MysqL的方法》要点:本文介绍了PHP从...具体分析如下:PHP和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万拜访量...
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  • 而写操作是次都要向数据库写入数据。所以当写操作的时候,对于数据库的访问便成为了瓶颈。  因为这次活动的QPS要求并没有达到上限,因此目前这个方案可以应付目前的活动,但是如果下次碰到更高要求的业务场景...
  • 数据库水平拆分

    2020-03-10 09:45:20
    由于默认主从同步是单线程的,因此数据库写入量上涨后,可能会存在主从延迟,如果对组从的不一致无法容忍,将会存在问题。因此主从架构主要缓解了单个数据库在流量上涨到一定阶段后的性能问题。 当然主从架构也解.....
  • 数据库疑点

    2020-12-17 17:43:27
    大规模数据如何检索? 思考 1.用什么数据库好?(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase…) ...对于关系型数据,我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈: 解决要点: 1.通过主从备份
  • 关系型数据库的主要瓶颈不是搜索卡慢,是普通一个搜索负载和并发太弱了,优化好了搜索速度倒是不慢,但是一个搜索占的资源太多了(比如一个千万级别的表即使搜索索引内存和CPU等资源也瞬间大量占用,而文档型数据库...
  • 交易性能瓶颈分析 交易验证完全依赖于数据库 库存行锁(修改库存时对item_id值所在行加行锁) <!-- 库存扣减操作--> <update id="decreaseStock"> update item_stock set stock = stock - .
  • 一、数据库架构原则高可用高性能一致性扩展性二、常见的架构方案方案一:主备架构,只有主库提供读写服务,备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种...
  • 前言通过MySQLReplication功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时 候,我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候,我们就必须许找其他技术手段来...
  • mysql数据库切分

    2019-03-11 11:07:31
    一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,非常难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈。这时候,我们就必须许找其它技术手段来解决这个瓶颈,那就是我们这一章所要介绍恶的数据切分技术。 何谓数据...
  • 初步判断是数据库瓶颈,查看了慢查询 发现在做该业务并发时慢查询文档里不断写入数据,应该是该表没做索引造成。 查看数据库里该表,确实索引没做,添加索引后TPS由42上升到了490,基本提升了10倍,数据库服务器...
  • 数据库优化

    2012-10-30 10:10:17
    数据库优化   1.主要性能瓶颈  A.磁盘I/O  B.内存  C.网络占用  B.CPU处理 2.造成瓶颈的可能性有哪些  连接次数  磁盘读取量  磁盘写入量  传输数据块大小  存储量大小  响应时间快慢 3....

空空如也

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数据库写入瓶颈