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1.怎么提升mysql并发性能

　　1、使用行级别锁，避免表级别或页级别锁
 尽量使用支持行级别锁的存储引擎，如InnoDB;只在读操作显著多于写作的场景中(如数据仓库类的应用)使用表级别锁的存储引擎，如MyISAM;。
 2、降低热巨锁(hot gaint lock)出现的可能性以尽可能避免全局互斥量
 临界区(仅允许单一线程访问的资源)会严重降低MySQL系统并发性;InnoDB缓冲池(buffer pool)、数据字典等都是常见的临界区;幸运的是，新版本的InnoDB已经能够较好的运行于多核处理器，支持使用 innodb_buffer_pool_instances服务器变量建立多个缓冲池实例，每个缓冲池实例分别自我管理空闲列表、列表刷写、LRU以及其它跟缓冲池相关的数据结构，并通过各自的互斥锁进行保护。
 3、并行运行多个I/O线程
 通过innodb_io_capacity服务器变量等增加磁盘I/O线程的数量可以提高前端操作(如SELECT)的性能，不过，磁盘I/O线程的数量不应该超过磁盘的IOPS(7200RPM的单块硬件的IOPS数量一般为100个左右)。
 此外，异步I/O也可以在一定程度上提高系统的并发能力，在Linux系统上，可以通过将MySQL的服务器变量innodb_use_native_aio的值设定为ON设定InnoDB可以使用Linux的异步I/O子系统。
 4、并行后端任务
 默认情况下，MySQL的清写(purge)操作(用于移除带删除标记的记录)由InnoDB的主线程完成，这可以降低内部资源竞争发生的概率，进而增强MySQL服务伸缩能力。不过，随着InnoDB内部各式各样的竞争越来越多，这种设置带来的性能优势已几乎不值一提，因此，生产环境中应该通过为innodb_purge_threads服务器变量设定为ON将主线程与清写线程分开运行。
 5、单线程复制模型中的SQL线程是一个热区
 在从服务器上并行运行多个SQL线程可有效提高MySQL从服务器性能，MySQL 5.6支持多线程复制(每库一个复制线程);

2.mysql 更新依赖查询 怎么保证并发

　　关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 
 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法： 
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
 select id from t where num is null 
 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 
 select id from t where num=0 
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 
 select id from t where num=10 or num=20 
 可以这样查询： 
 select id from t where num=10 
 union all 
 select id from t where num=20 
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号) 
 select id from t where name like ‘%c%’ 
 若要提高效率，可以考虑全文检索。 
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： 
 select id from t where num in(1,2,3) 
 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了： 
 select id from t where num between 1 and 3 
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描： 
 select id from t where num=@num 
 可以改为强制查询使用索引： 
 select id from t with(index(索引名)) where num=@num 
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
 select id from t where num/2=100 
 应改为: 
 select id from t where num=100*2 
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： 
 select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id 
 select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id 
 应改为: 
 select id from t where name like ‘abc%’ 
 select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′ 10、不要在="" where="" 子句中的“="”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。" 11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使="" 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。="" 12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：="" select="" col1,col2="" into="" #t="" from="" t="" where="" 1="0" 这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：="" create="" table="" #t(…)="" 13、很多时候用="" exists="" 代替="" in="" 是一个好的选择：="" select="" num="" from="" a="" where="" num="" in(select="" num="" from="" b)="" 用下面的语句替换：="" select="" num="" from="" a="" where="" exists(select="" 1="" from="" b="" where="" num="a.num)" 14、并不是所有索引对查询都有效，sql是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，sql查询可能不会去利用索引，如一表中有字段="" sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。="" 15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的="" select="" 的效率，但同时也降低了="" insert="" 及="" update="" 的效率，因为="" insert="" 或="" update="" 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有="" 必要。="" 16.应尽可能的避免更新="" clustered="" 索引数据列，因为="" clustered="" 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新="" clustered="" 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为="" clustered="" 索引。="" 17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会="" 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。="" 18、尽可能的使用="" varchar/nvarchar="" 代替="" char/nchar="" ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。="" 19、任何地方都不要使用="" select="" *="" from="" t="" ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。="" 20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。="" 21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。="" 22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使="" 用导出表。="" 23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用="" select="" into="" 代替="" create="" table，避免造成大量="" log="" ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create="" table，然后insert。="" 24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先="" truncate="" table="" ，然后="" drop="" table="" ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。="" 25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。="" 26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。="" 27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用="" fast_forward="" 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时="" 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。="" 28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置="" set="" nocount="" on="" ，在结束时设置="" set="" nocount="" off="" 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送="" done_in_proc="" 消息。="" 29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。=""></’2005-12-1′>

3.关于MySQL高并发处理机制是如何实现

　　限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。
　　漏桶算法
　　漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
　　图片来自网络
　　漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。
　　令牌桶算法
　　令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
　　图片来自网络
　　漏桶算法和令牌桶算法的选择
　　两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

4.mysql数据库怎么解决高并发问题

　　限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。
　　漏桶算法
　　漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
　　图片来自网络
　　漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。
　　令牌桶算法
　　令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
　　图片来自网络
　　漏桶算法和令牌桶算法的选择
　　两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

5.如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站？

　　大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化 
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 
2、图片服务器分离 
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列 
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。 
4、缓存 
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。 
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。 
5、镜像 
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。 
6、负载均衡 
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。 
硬件四层交换 
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。

6.如何解决mysql innodb高并发的问题

　　限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。
　　漏桶算法
　　漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
　　图片来自网络
　　漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。
　　令牌桶算法
　　令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
　　图片来自网络
　　漏桶算法和令牌桶算法的选择
　　两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

以上就是关于「mysql如何处理并发」的全部内容，本文讲解到这里啦，希望对大家有所帮助。如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站~

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