数据库高并发如何解决

『壹』 mysql数据库怎么解决高并发问题

通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执内行容，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供，查询方法分别是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query
2、获取异步查询结果：mysqli::reap_async_query
使用mysql异步查询，需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。
使用MySQL异步查询，因为需要给所有查询都创建一个新的连接，而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理，如果创建的线程过多，则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询，然后获取mysql连接的socket，加入到epoll事件循环中，当数据库返回结果时会回调指定函数，这个过程是完全异步非阻塞的。

『贰』 如何使用mysql数据库解决高并发

使用mysql异步查询,需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。 使用MySQL异步... 如果创建的线程过多,则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其...

『叁』 如何处理数据库并发问题

想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。

什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。

在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？

第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

这四种隔离级别分别是：

读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？

脏读（dirty read）

当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。

不可重复读（unrepeatable read）

一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。

例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。

幻读（phantom problem）

一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。

例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。

那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？

“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。

“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。

“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。

最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。

还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。

当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。

当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。

『肆』 机器学习可以用来解决高并发、数据库搜索优化之类的问题吗

机器学习无法解决这些问题。高并发一般是用微服务架构来解决。数据库搜索优化，可以用增加索引、重构SQL等方式解决。

『伍』 如何解决高并发问题

使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。

2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。

解决方案：

1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）

2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。

Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。

『陆』 数据库高并发写入，怎么降低数据库的压力

主要通过架构设计来减少高并发对数据库的压力；
比如 在数据库和应用程序之间，增加 DAL层，通过代理，连接池等，保证数据库与业务程序由一定的缓冲和关系梳理；
在数据库前面，加一个缓存层，让大部分数据访问，都直接在缓存层获取数据，不用访问到后端的MySQL数据库；

『柒』 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

『捌』 怎么提高数据库高峰时访问的并发能力

1：首先需要有非常良好的网络带宽，若有上万人同时录入数据的普通的Web信息管理系统，至少需要10M左右的网络带宽，而且网通、电信的主干网都有接入比较好，否则全国各地的网络情况都不太一样，有的城市录入数据时可能会遇到网络非常缓慢的情况，甚至到无法忍受的程度。

2：须有一台牛X的Web服务器 + 一台牛X的数据库服务器(备注接近顶配的奢侈硬件服务器非个人PC)，由于是需要录入1000万条以上数据，最好采用Oracle数据库比较理想一些，经得起考验一些。

3：需要进行适当的内存缓存优化策略，不能所有的数据库都依靠SQL数据库的方式把压力放在数据库服务器上，尽量多使用内存的方式处理数据。

4：需要一个牛X的，经得起考验的数据库访问层，因为每秒都有可能成千上万的人在访问，若是质量不良好的数据库访问组件、或者不稳定的数据库访问组件，更容易导致系统崩溃、或者占用非常庞大的内存，最后容易导致整个系统的崩溃。

5：需要优化分页存取数据功能，应为有可能会有1000万条数据，若分页读取数据的功能没能优化到最高，也很容易导致系统的崩溃，因为上万人万一在同一时间，或者接近同一时间点了查询某页数据时，那系统就真崩溃了，分页存取数据一定需要做到极致才可以。

6：需要进行数据库索引优化，有索引和没索引的性能差距有时候会是100倍，大数据量时可能会有1000倍都有可能，数据库索引优化到极致了更容易得到运行顺畅的信息管理系统。

7：严谨高效的数据库事务处理，由于高并发，并且有些单据是需要同时写入多个表，需要保证数据库的一致性，要么全部成功，要么全部失败重新录入数据，所以需要一个高效的数据库事务处理机制的配合。

8：所有的系统的操作日志、异常信息都需要完整的记录下来，当系统发生一些故障时，可以快速排查问题，对正确诊断系统发生的故障的原因做分析参考用。

9：需要经常检测系统的各项指标、例如各服务器的内存使用情况、CPU使用情况、网络带宽使用情况，高峰时的各个参数是什么情况、系统不繁忙时的情况等，若服务器快承受不了压力了，就得马上增加负载均衡的服务器，网络带宽不够了需要增加等等，总不能等系统崩溃了再去做这些事情。

10：每个页面的HTML、JS都进行优化，若某个页面多余发了100个字符的垃圾HTML代码，那1万人每天获得100次，那得占用多少网络带宽，100×100×1万个字符的多余HTML被网络上传输了，要知道接入主干网的网络资源是多么宝贵，费用是多么昂贵。

11：HTML、JS等都可以考虑用压缩模式传输，那样网络传输效率会更高一些。

12：由于全国各地上万人，会有各种各样的人，这些人也未必全是好人，可能某些人心情不好，或者其他什么的，可能就会攻击我们的软件系统破坏数据，这些也可能是由于好奇心导致的，所以系统需要有严格的权限管理控制，不应该进入的页面绝对不能进入，不应该看的数据绝对不让看，不能操作的功能绝对不让多操作，一方面防止没必要的多余的麻烦，另一方面也可以减少系统被攻击破坏的可能性。

『玖』 关于MySQL高并发处理机制是如何实现

mysql的最大连接数默认是100, 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。

调节方法为：

1.linux服务器中：改my.cnf中的值就行了

2.Windows服务器中（我用的）:
在文件“my.ini”中找到段 [mysqld],在其中添加一行
max_connections=200 ### 200可以更改为想设置成的值.
然后重启"mysql"服务。

/mysqladmin所在路径/mysqladmin -uroot -p variables
输入root数据库账号的密码后可看到
| max_connections | 1000 |

其他需注意的：

在编程时，由于用mysql语句调用数据库时，在每次之执行语句前，会做一个临时的变量用来打开数据库，所以你在使用mysql语句的时候，记得在每次调用完mysql之后就关闭mysql临时变量。

另外对于访问量大的，可以考虑直接写到文本中，根据预测的访问量，先定义假若是100个文件文件名依次为1.txt,2.txt...100.txt。需要的时候，再对所有文本文件中的数据进行分析，再导入数据库。

『拾』 高并发处理的几种方法

一、将数据存到redis缓存
二、使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器.
三、使用Ngnix负载均衡