服务贴心的mysql高并发，mysql 高并发环境解决方案

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一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

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。

MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。

mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。

此外，NineData还采用了先进的核心技术，如智能分片、表级行级并发、动态攒批等。这些技术能够有效地提高数据迁移的速度和效率，缩短迁移时间，提高迁移的稳定性和可靠性。

主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理，完毕后再插入数据库中。简而言之就 select - process - insert三个步骤。

MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。

高负载程序：运行高资源需求的软件可能导致CPU占用率高。这种情况下，您可以考虑关闭或最小化这些程序，或者等待它们完成工作。如果某个程序无法正常关闭，可以考虑强制结束任务或使用任务管理器终止进程。

如果处于说您数据库读取的数据来看，确实CPU跑满100%肯定是不正常的，您可以看一看是否还有其他的多重进程在占用资源。

大量并发查询，索引不合理。大量并发查询：当有大量并发查询时，MySQL服务器需要消耗大量的CPU资源来处理这些查询。索引不合理：表的索引不合理，会导致MySQL服务器进行大量的全表扫描，从而消耗大量的CPU资源。

[mysqld]tmp_table_size=200M 然后重启 MySQL 服务。CPU 占用有轻微下降，以前的CPU 占用波形图是 100% 一根直线，现在则在 97%~100%之间起伏。这表明调整 tmp_table_size 参数对 MYSQL 性能提升有改善作用。

一般是睡眠连接过多，严重消耗mysql服务器资源(主要是cpu，内存)，并可能导致mysql崩溃。解决办法：mysql的配置my.ini文件中，有一项：wait_timeout，即可设置睡眠连接超时秒数，如果某个连接超时，会被mysql自然终止。

1、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

2、选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

3、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

4、这也是高并发情境下的杀手锏，削峰填谷，将耗时的业务逻辑直接以队列的形式异步慢慢处理，防止请求过度积压，导致的服务器不可用。

5、MySQL服务器的最大并发连接数是16384。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置。网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

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。

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。

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。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。

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