高并发 数据库操作比如插入,修改等解决办法
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一般沒有辦法就是直接操作 數據庫了,所以才 需要分布式mysq等,必須有事務。 但是如何并發太大還是不夠的, 解決方案: 原子計數器---技術-- redis/noSQL 記錄用戶行為消息--分布式MQ 消費消息并落地--- mysql 這樣可以抗很高的并發,但是成本太大了
運維成本和穩定型: NoSQL,MQ等 開發成本: 數據一致性,回滾方案等 冪等性難保證:重復秒殺問題 不適合新手的架構
為什么不用MySQL呢? 一般認為是mysql低效,其實不是 其實是因為 事務的關系,特別是操作2個表的時候 一個事務 里面 有更新又有插入數據的時候,那么 mysql就是 行級鎖啟動了,同一條數據就鎖著了。 一直到前一個操作的客戶 commit或者 回滾該條數據。 其他用戶想操作該條數據 是鎖著的,在等待。。 如果很多客戶那么就會等待太久了。 其中等待時間 包括了 網絡延遲 以及GC垃圾回收時間 串行化了
優化方向: 減少行級鎖持有時間 將客戶端的邏輯放在mysql 里面,避免網絡延遲和GC垃圾回收影響
如何放到mysql服務端: 定制SQL方案: update/+[auto_commit]/ ,需要修改mysql源碼 意思是,如何 更新成功的結果是1就自動提交,如果失敗就自動回滾,不提交給客戶端了,造成不必須有的時間影響。 使用存儲過程:整個事務在mysql 端完成。 存儲過程本身就是 為了 將整個事務在mysql 服務器端完成。 避免客戶端去完成事務造成的時間的干擾。 就是 事務競爭優化:減少事務鎖時間
比如一個例子: 一個事務,有更新和 插入的操作。 一般情況可能是 , 先執行更新,然后再執行插入 數據到其他表里面。 但是在高并發的情況下, 簡單優化 ; 是 這樣的, 先 執行插入, 然后 在去更新比較好。 因為 更新的情況下,數據庫會對那條數據 加一個 行級鎖,先插入呢,可以減少鎖的持有時間。 深度優化: 事務SQL在MySQL端執行(存儲過程) 存儲過程: 1, 存儲過程優化: 事務行級鎖持有的時間 2, 不要過度依賴存儲過程 3, 簡單的邏輯可言應用存儲過程 4, 這樣可以提供并發量,特別是秒殺并發
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總結
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