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。

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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。

我觉得1万的数据并发量并不大，想oracle数据库，mysql承载这些并发是没有问题的

我觉得，主要的问题在于你GPS是一直在修改的，因为车辆在不断的行驶，这样的话，可能会影响数据库的性能

我觉得，你可以用一个内存行的数据库，比如，redis，用这个来存放GPS信息，redis是基于内存的，读写要比关系数据库速度快(忽略网络因素),你可能要问GPS入库怎么弄，可以做一个定时任务，每隔多少时间来将redis的数据写入到数据库中，当然，redis也支持一些算法，比如LRU，来设置何时将数据同步到数据库

最常用的技术是封锁技术，也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。具体的你可以去这个网址看看>

sqlserver

本身通过不同等级的锁处理并发控制。

有记录锁、页锁、表锁。

如果多个用户同时 *** 作一个记录，只有第一个能修改，后面的修改时处理等等状态。

但是在一般程序界面上，多个人同时打开了同一个记录要进行修改，数据库往往是保存最后一个修改的数据。可以在保存前做验证，如果发现打开的数据已改变（界面和数据库一不致了），则提示数据已改变，重新获取新数据，然后才能修改和保存。

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