数据库高并发解决方法总结

Developer 发布于2019-06-25 18:55 / 851人阅读

摘要：前言一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题本质很简单，一个是慢，一个是等。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。

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前言

一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题!

本质很简单，一个是慢，一个是等。

两者是相互关联的，因为慢，所以要等，因为等，所以慢，解决了慢，也就解决了等，解决了等，也就解决了慢。

关键是如何解决慢和等，

核心 一个是短，一个是少，一个是分流,最后一个是集群/横向扩张/读写分离/建立主从

短

是指路径要短

页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。

使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。

使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要一次数据库访问就可以了。

批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数

延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据，

使用索引 - 索引可以看作是特殊的缓存，尽量使用索引就要求where字句中精确的给出索引列的值。

少

是指查询的数据要少:

分表 - 把本来同一张表的内容，可以按照地区，类别等分成多张表，很简单的一个思路，但是要尽量避免分出来的多表关联查询。

分离活跃数据 - 例如登录用户业务，注册用户很多，但是活跃的登录用户很少，可以把活跃用户专门保存一张表，查询是先查询活跃表，没有的话再查总表，这也类似与缓存啦。

分块 - 数据库层面的优化，对程序是透明的，查询大数据只用找到相应块就行。

分流

集群 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。

分布式 - 分布式是把单次请求的多项业务逻辑分配到多个服务器上，这样可以同步处理很多逻辑，一般使用与特别复杂的业务请求。

CDN - 在域名解析层面的分流，例如将华南地区的用户请求分配到华南的服务器，华中地区的用户请求分配到华中的服务器。

分库分表 -

水平拆分【分表】：

对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说，首先要做的是减少单表的记录条数，以便减少数据查询所需的时间，提高数据库的吞吐，这就是所谓的分表【水平拆分】

垂直拆分【分库】：

是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库上，对数据库进行拆分，从而提高数据库写入能力，即分库【垂直拆分】

建立主从 - 读写分离就是只在主服务器上写，只在从服务器上读，基本原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理select查询，数据库复制被用于把事务性查询（增删改）导致的改变更新同步到集群中的从数据库。

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