输出结果： f1 f2 f2f1 f2 f1 … 实际上使用Django(一个Python Web 框架)测试，即使一个请求执行了while True这样的代码，它还是可以处理别的请求（支持并发...总结一下： while True也不能一直持有CPU资源，它也是执行一会歇一会，这就给了其他进程机会，这里面有两个关键点： 如何抢到这把锁 如何释放锁 抢锁，排队。...以上分析 说明Python支持并发，但是由于无法利用多核处理器优势，对于大量并发下的计算密集型应用 不适合使用Python。
扩展就像调大电力按钮一样简单。...灵活性 & 峰值处理能力 在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。...Kafka主要特点： 同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。 可进行持久化操作。...支持online和offline的场景。 Kafka的架构： Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。
由于本机是32位操作系统，因此单个服务实例只支持GridFS的文件容量大小为0.9G左右，由于采用了两台Shard服务实例，可以支持存储的文件总容量大小为1.8G左右，如果是64位操作系统就没有此限制。...本文主要测试GridFS采用循环插入大容量文件的性能和分片容量大小,测试结果，如下图5所示。...，可见MongoDB在大容量文件存储方面拥有非常高的性能。...图5 GridFS大容量文件测试结果 图6 GridFS大容量文件分片信息 4 结论 随着企业和个人数据的不断扩大，随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求...，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求，而作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储
本文和大家分享一下EasyNVR新内核版本查看系统并发量的功能。...文件，找到http_api的端口： 然后返回浏览器上面输入http://ip:8089/api/list后就能到内核里面了，这个里面能看到EasyNVR的内核信息，可以在group_count里面找到并发数
Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。...所 以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...（例如：对外统计系统在7月16日出现 的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时 候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。）...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
把DDL单独出来, 剩下的insert再均匀分给多个文件, 让多个进程去并发导入.(时间关系, 来不及拆分索引了....本次演示数据量就20GB就行....be insecure.real0m6.355suser0m0.009ssys0m0.004s[root@VM-32-21-centos t20231202]# 导入DDL还是挺快的.就6秒.并发导入数据现在该并发导入了...-rw-r----- 1 mysql mysql 25G Dec 2 14:57 sbtest1.ibd算下来时间就是15分钟, 也就是15分钟导入完20GB的.sql文件....尽量不要使用mysqldump备份数据量较大的数据库, 备份倒是快. 但恢复就慢了. 可以使用xtrbackup之类的工具备份.2. 导入的时候尽量放后台运行.
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。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次载入内存，以及大表数据维护等问题。 5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
（3）隔离性：各个事务的执行互不干扰，任意一个事务的内部操作对其他并发的事务，都是隔离的。也就是说：并发执行的事务之间不能看到对方的中间状态，并发执行的事务之间不能相互影响。...（说白了就是一条道跑到黑） MySQL如何支持事务？...MYSQL的事务处理主要有两种方法 1.用begin,rollback,commit来实现 begin开始一个事务 rollback事务回滚 commit 事务确认 ...2.直接用set来改变mysql的自动提交模式 mysql默认是自动提交的，也就是你提交一个query，就直接执行！
本文源自 公-众-号 IT老哥 的分享 IT老哥，一个在大厂做高级Java开发的程序员，每天分享技术干货文章 mysql 如何快速生成百万测试数据 实现思路 1、创建内存表和普通表 2、创建函数及存储过程...创建生成n个随机数字的函数 创建生成号码函数 创建随机字符串函数 创建插入内存表数据的存储过程 创建内存表数据插入普通表的存储过程 3、调用存储过程插入数据 修改mysql内存表存储大小的值 调用我写的另一个存储过程...#循环从内存表获取数据插入普通表 #参数描述 n表示循环调用几次；count表示每次插入内存表和普通表的数据量 DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE `add_test_user_memory_to_outside...如果想调用一次存储过程插入普通表十万或百万的数据要如何实现呢？...这里有两种方案 修改mysql内存表存储大小的值 1、通过执行mysql命令修改 SET GLOBAL tmp_table_size=2147483648; SET GLOBAL max_heap_table_size
随即我找了一下问题，发现有人已经遇到过了如下： https://developer.aliyun.com/article/223320 https://bugs.mysql.com/bug.php?...三、read view的分配和select的类型 read view对于select 语句来讲非常的重要，其主要是用于判定数据的可见性，如果不可见还要联动undo，因此对于大查询比如select很久的语句...加锁情况大概为： A：释放，分配都不需要 B：释放不需要，分配需要 C：释放，分配都需要 而真正当session断开后A和B的read view 可能才真正释放掉（trx_disconnect_from_mysql...可能的情况如下： 大并发的小select语句不断的访问，而DML不多那么就可能这样，出现情况A大量的复用read view。...UT_LIST_ADD_LAST(m_free, view); 加入到free中 view = NULL; 清理view指针 trx_disconnect_from_mysql
背景：之所以会以前端高并发这一主题入手，一来是本人曾负责过一些超高并发量的业务（手Q红包），在这方面算是有些经验。...首先，普遍的优化思路是基础，我们先来看看在普遍的优化思路下，基本的前端高并发策略是怎么样的？ 二 分析本质痛点 高并发场景，与普通场景的核心区别是并行的访问量激增。...因此，前端高并发策略本质要解决的是由访问量激增带来的问题。那访问量激增带来的是什么问题呢？ 我们先来看一张H5正常的访问流图： ?...虽然用户并发量很大，但在前端高并发策略下，两端失衡这一痛点得到了解决。那这些高并发策略都有哪些呢？我们来一个个地寻找。...这使得在一些超高并发的H5活动中（活动类与业务类H5不同，活动类H5大部分是第一次访问的用户），缓存带来的效果并没有想象中大。 这是在纯前端技术层面无法解决的。
某日，尼古拉斯赵四 crud 完后，突发奇想： MySQL大in查询技术还能优化吗?还是只能业务优化？。 注意，in里面的数据随用户选择类型成递增。 x团：可以试试 in 分批查！...x节：不妨提升下问题维度，解决大 in 才是！ 赵四：哈雷？业务上解决吗？ x里@x节：分表并发是嘛？ xx@x节：加字段就行嘛。 x60 突然插话：in 多了就会全表扫描了。...其实不同业务不同处理，大家遇到这种问题，又是如何解决的呢？
删除物理文件 切记大的物理文件不可直接删除,直接操作会导致磁盘IO和CPU利用率升高,影响线上业务可使用truncate来进行删除操作。
但是我的数据量比这个大很多，而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。...这个建议还是不要用了，翻了下mysql 的doc，40%的误差概率，碰上就有点大了呀。 TABLE_ROWS The number of rows....在并发系统中，看看我们用redis，我们看看会出现什么样的一致性问题： 时间 A processor B processor T1 插入数据 T2...由于事务，innoDB不支持像MyISAM准确计数，解铃还须系铃人，所以我们建一个计数表（count_table）+事务，解这个问题了。...结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ? 建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
一、DTLE 项目介绍 爱可生开源社区的 DTLE ，自开源起一直定位于一款针对 MySQL 使用特点、支持多种使用场景的数据传输组件，希望能够解决当前 MySQL 应用中保障数据传输质量、能够适配复杂场景...二、更新列表 Release Notes 新功能 / 增强 增量：支持批量插入，显著提升特定场景性能 (#829) 增量：减少无用的query构造 增量：减少重复发送的ColumnMapTo (#994...) 增量: 增加了执行SQL数量的监控 (#998) Oracle-MySQL : 支持全量同步 (#953) 修复 修复大事务重发时的复制停顿 (#1000) 修复gob register types.MyDecimal
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...④receive_time 字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql 就会使用到该索引。...FROM arrival_record WHERE id<@need_delete_max_id LIMIT 20000; select ROW_COUNT(); #程序睡眠0.5s 总结 表数据量太大时...对大表进行 DDL 操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的 DDL 变更方式。 对大数据量表进行 delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟。...结语 如果这篇文章对您有所帮助，或者有所启发的话，求一键三连：点赞、评论、收藏➕关注，您的支持是我坚持写作最大的动力。
而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。...BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引 支持延迟更新索引，极大提升写入性能 对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用 InnoDB InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引...，它的特点是： 支持行锁，采用MVCC来支持高并发 支持事务 支持外键 支持崩溃后的安全恢复 不支持全文索引 总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE...表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。...如此多的方案，如何进行选择？可以按以下思路来考虑： 确定是使用代理架构还是客户端架构。
随着用户数量的激增和业务规模的扩大，如何确保应用在高并发场景下依然能够稳定运行、快速响应，成为了所有开发者和技术团队必须面对的重要课题。...然而，尽管K8s为应用的高并发处理提供了强有力的支持，但其复杂的配置和管理流程仍然对开发者的技术能力提出了较高的要求。为了降低这一门槛，让更多的开发者能够充分利用K8s的优势，低代码平台应运而生。...因此，本文将深入探讨低代码平台如何与K8s结合，以支持并实现高并发的应用。 K8s 简介 早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。...接下来将进入到本文主要的部分，介绍如何使用低代码集成K8s实现负载均衡，应对高并发的应用场景。...低代码支持 K8s 实现高并发的具体步骤 介绍完基础概念之后，我们就可以介绍如何使用低代码平台去集成k8s实现负载均衡了，市面上有许多的代码开发平台，那此次就以企业级低代码开发平台——活字格为例，介绍活字格
一般来说，并发量大，吞吐量大的互联网分层架构是怎么样的？ 数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。...该分层架构，如何应对数据量的暴增？ 随着数据量的增大，数据库要进行水平切分，分库后将数据分布到不同的数据库实例（甚至物理机器）上，以达到降低数据量，增强性能的扩容目的。...新的问题来了，分成n个库后，随着数据量的增加，要增加到2*n个库，数据库如何扩容，数据能否平滑迁移，能够持续对外提供服务，保证服务的可用性？ 画外音：你遇到过类似的问题么？...缺点： （1）需要停止服务，方案不高可用； （2）技术同学压力大，所有工作要在规定时间内完成，根据经验，压力越大越容易出错； 画外音：这一点很致命。...再次看一眼扩容前的架构，分两个库，假设每个库1亿数据量，如何平滑扩容，增加实例数，降低单库数据量呢？三个简单步骤搞定。 步骤一：修改配置。
那么SQL语句是如何执行的呢？MySQL的逻辑架构图如下所示 详细结构如为 「当我们想更新某条数据的时候，难道是从磁盘中加载出来这条数据，更新后再持久化到磁盘中吗？」...既然都打算说rodolog了，索性一块说说mysql中的三种日志undolog，rodolog，binlog undolog：如何让更新的数据可以回滚？...当我们的系统能支持的并发比较低时，可以看看对应的redo log是不是设置的太小了。...binlog：主从库之间如何同步数据？ 当我们把mysql主库的数据同步到从库，或者其他数据源时，如es，bi库时，只需要订阅主库的binlog即可。...数据库支持的并发度不高」 在一些并发要求高的系统中，可以调高Buffer Pool和redo log，这样可以避免频繁的刷脏页，提高并发 「2.
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