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數據庫高并發解決方法總結

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摘要：前言一個項目剛開始的時候是為了實現基本功能，隨著版本和功能的迭代，大數據和高并發成了軟件設計必須考慮的問題本質很簡單，一個是慢，一個是等。不過需要有機制維持緩存和數據庫的一致性。

[TOC]

前言

一個項目剛開始的時候是為了實現基本功能，隨著版本和功能的迭代，大數據和高并發成了軟件設計必須考慮的問題!

本質很簡單，一個是慢，一個是等。

兩者是相互關聯的，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。

關鍵是如何解決慢和等，

核心 一個是短，一個是少，一個是分流,最后一個是集群/橫向擴張/讀寫分離/建立主從

短 
是指路徑要短

頁面靜態化- 用戶可以直接獲取頁面，不用走那么多流程，比較適用于頁面不頻繁更新。

使用緩存- 第一次獲取數據從數據庫準提取，然后保存在緩存中，以后就可以直接從緩存提取數據。不過需要有機制維持緩存和數據庫的一致性。

使用儲存過程-那些處理一次請求需要多次訪問數據庫的操作，可以把操作整合到儲存過程，這樣只要一次數據庫訪問就可以了。

批量讀取 - 高并發情況下，可以把多個請求的查詢合并到一次進行，以減少數據庫的訪問次數

延遲修改 - 高并發情況下，可以把多次修改請求，先保存在緩存中，然后定時將緩存中的數據保存到數據庫中，風險是可能會斷電丟失緩存中的數據，

使用索引 - 索引可以看作是特殊的緩存，盡量使用索引就要求where字句中精確的給出索引列的值。

少 
是指查詢的數據要少:

分表 - 把本來同一張表的內容，可以按照地區，類別等分成多張表，很簡單的一個思路，但是要盡量避免分出來的多表關聯查詢。

分離活躍數據 - 例如登錄用戶業務，注冊用戶很多，但是活躍的登錄用戶很少，可以把活躍用戶專門保存一張表，查詢是先查詢活躍表，沒有的話再查總表，這也類似與緩存啦。

分塊 - 數據庫層面的優化，對程序是透明的，查詢大數據只用找到相應塊就行。

分流

集群 - 將并發請求分配到不同的服務器上，可以是業務服務器，也可以是數據庫服務器。

分布式 - 分布式是把單次請求的多項業務邏輯分配到多個服務器上，這樣可以同步處理很多邏輯，一般使用與特別復雜的業務請求。

CDN - 在域名解析層面的分流，例如將華南地區的用戶請求分配到華南的服務器，華中地區的用戶請求分配到華中的服務器。

分庫分表 -

水平拆分【分表】：

對于訪問極為頻繁且數據量巨大的單表來說，首先要做的是減少單表的記錄條數，以便減少數據查詢所需的時間，提高數據庫的吞吐，這就是所謂的分表【水平拆分】

垂直拆分【分庫】：

是根據業務耦合性，將關聯度低的不同表存儲在不同的數據庫上，對數據庫進行拆分，從而提高數據庫寫入能力，即分庫【垂直拆分】

建立主從 - 讀寫分離就是只在主服務器上寫，只在從服務器上讀，基本原理是讓主數據庫處理事務性查詢，而從數據庫處理select查詢，數據庫復制被用于把事務性查詢（增刪改）導致的改變更新同步到集群中的從數據庫。

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