如何查看高并发下mysql数据库的性能

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。

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。

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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。

一种：使用行锁，SELECT `id` FROM `urls` ORDER BY `c_time` LIMIT 1 FOR UPDATE

坏处：进程阻塞

另外一种，使用更新队列（添加一张记录更新的时间队列表，执行更新前，去队列里查询最新的更新时间，所有针对这个id的访问都先把时间插入到时间队列表），队列可使用库，也可以使用缓存（redis等）

1，订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)

问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网络快慢等）

其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。

首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ： 锁 同步

同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。 锁也有2个层面，一个是java中谈到的对象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。

假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

hibernate中如何实现乐观锁：

前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型

原理：1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交

2）提交成功后，版本号version ++

实现很简单：在ormapping增加 一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段

<hibernate-mapping>

<class name="cominsigmastockABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">

2，股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的

首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×606 条记录，一月下来这个表记录数量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？

再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？ 把所有用于存在于一个表么？

所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）

1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推

2）利用oracle的表拆分机制做分表

3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等

3）此外，我们还得考虑缓存

这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。

简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架 比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。

521数据库的核心原理如下。

1、分布式架构521数据库采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，每个节点都可以独立地提供服务。这种架构可以提高数据库的可用性和扩展性，同时降低单点故障的风险。

2、存储引擎521数据库采用了新型的存储引擎，可以支持大规模数据存储和高并发访问。该存储引擎可以在多个节点之间进行数据同步，保证数据的一致性和可靠性。

3、事务管理521数据库采用了强一致性的事务管理机制，可以确保数据的准确性和可靠性。该机制可以自动处理分布式事务，并支持分布式锁等功能。

4、数据安全521数据库采用了多层次的数据安全机制，包括用户认证、数据加密、访问控制等措施，可以保护数据库中的数据不受未经授权的访问和攻击。

5、数据备份和恢复521数据库可以进行实时备份和恢复 *** 作，可以在出现故障时快速恢复数据。同时，该数据库还可以进行数据迁移和数据复制等 *** 作，方便用户进行数据管理和维护。

像分布式内存数据库RapidsDB，它主要是将数据存储在内存中，并以压缩格式备份到磁盘，因此RapidsDB只使用顺序I/O，并且事务日志的大小会小很多，这种I/O模式针对旋转磁盘和固态磁盘进行了优化，然后RapidsDB中的读取可以使用内存优化的无锁跳表和哈希表，这些都不会被在缓存池中管理。有帮助的话，可以给个大大的赞不。

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