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:
1、服务器CPU及内存的配置。
2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。
扩展资料:
优化数据库结构:
组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销,将相关项保存在一起,并提前规划,以便随着数据量的增长,性能可以保持较高的水平。
设计数据表应尽量使其占用的空间最小化,表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表,主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的,因此如果有很多辅助索引,那么一个短的主键可以节省大量空间。
仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索,但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。
InnoDB的ChangeBuffering特性:
InnoDB提供了changebuffering的配置,可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O,以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时,InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目。
从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时,缓冲的更改将被合并,更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能,适用于MySQL5.5及更高版本。
参考资料来源:百度百科-MySQL数据库
mysql数据库超过并发量会pengding mysql数据库超过并发量会
主要是针对数据量很大,和并发访问量高的时候
经验一:
在开发过程中,我们经常会写
SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 0,10
这样的语句用来分页
在有完美索引的情况 对xxx建立索引
前面几页会很快,但如果数据量达到100万级以后,我们查询最后一页
SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10
这句执行就会很慢,同时有多人访问服务器就会掉 (这里不考虑缓存,因为内容更新太快,有时候缓存了达不到数据的更新的要求)
但如果我们把
SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx DESC LIMIT 999990,10
换成
SELECT * FROM table WHERE 1 ORDER BY xxx ASC LIMIT 0,10
这两个的MYSQL执行时间可是大大的不一样 当然要注意把这样取出来的结果用PHP重新排序一下
取得的一样是最后一页的数据,当然最中间的两页有部分数据一样
这时候最慢的只是最中间的部分,相对而言,访问最中间的人还是很少的
经验二:
例如论坛帖子列表的显示:
一般是SELECT * FROM table ORDER BY is_top DESC ,post_time DESC LIMIT 0,10这样的分页
两个order by 的执行是非常慢的,哪怕你有再好的索引,
我们的处理办法是 把is_top的数据CACHE住,毕竟is_top的数据量有限,更新这个缓存也容易
然后SQL一样是SELECT * FROM table ORDER BY post_time DESC LIMIT {$num},{$num2}
注意这个$num2 是减掉is_top的数量后的一个值,$num是is_top的数量
当然还要考虑is_top的数据量是不是有好几页,当前页的值是不是都在cache里面
经验三:
SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 100 这个ORDER BY RAND() 是非常慢的 能不用尽量不要用
处理办法是
1.用PHP生成数组后,然后用SELECT * FROM table WHERE id IN() WHERE IN 也比这个order by rand()快的多
2.如果数量信息不太重多,就用SELECT * FROM table WHERE 1 LIMIT 500 多取点数据,然后用php 处理数组
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。
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