回答:所謂并發(fā),從概念可以看出其并不是并行,在用戶(hù)的角度來(lái)看有一種同時(shí)執(zhí)行的錯(cuò)覺(jué),但在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部確實(shí)串行的,或者說(shuō)在某種粒度是串行的。以更新表中某一行數(shù)據(jù)為例,在更新時(shí)會(huì)對(duì)改行數(shù)據(jù)加鎖,避免其它進(jìn)程對(duì)該行的訪問(wèn),從而避免數(shù)據(jù)沖突。除此以外,還有其它各種鎖來(lái)適應(yīng)不同的場(chǎng)景。所以,我們所謂的并發(fā)場(chǎng)景下,并不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題。
回答:個(gè)人的觀點(diǎn),這種大表的優(yōu)化,不一定上來(lái)就要分庫(kù)分表,因?yàn)楸硪坏┍徊鸱?,開(kāi)發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會(huì)直線上升,而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬(wàn)甚至小幾千萬(wàn)的表,先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個(gè)角度出發(fā):表分區(qū):MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù),用戶(hù)需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù);分區(qū)表底層由多個(gè)物理子表組成,但是對(duì)于代碼來(lái)...
回答:以mysql為列:1:支撐高并發(fā)系統(tǒng),一定會(huì)涉及事務(wù),所以數(shù)據(jù)庫(kù)引擎必選innodb,innodb支持事務(wù),事務(wù)級(jí)別根據(jù)業(yè)務(wù)而定,如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高,事務(wù)就開(kāi)啟序列化級(jí)別,這樣就完全隔離事務(wù),但是會(huì)導(dǎo)致鎖資源競(jìng)爭(zhēng)加劇。mysql的性能有一定的降低。2:讀寫(xiě)分離,數(shù)據(jù)庫(kù)分成主庫(kù)和從庫(kù),主庫(kù)負(fù)責(zé)寫(xiě)數(shù)據(jù),叢庫(kù)負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。3:冷熱數(shù)據(jù)分離,美團(tuán),餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
回答:當(dāng)一張表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別的時(shí)候,任何對(duì)表的操作都得小心翼翼。核心點(diǎn)在于避免全表掃描、避免鎖表、避免產(chǎn)生大量行鎖。本質(zhì)上是讓每一次sql的執(zhí)行都更快的完成,避免過(guò)長(zhǎng)時(shí)間占用數(shù)據(jù)庫(kù)連接,讓連接能夠迅速的釋放回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)連接池,提供更多穩(wěn)定的服務(wù)。一旦產(chǎn)生大量的行鎖甚至表鎖,將會(huì)帶來(lái)連接瞬間被打滿(mǎn)、數(shù)據(jù)庫(kù)資源耗盡、服務(wù)宕機(jī)的災(zāi)難性后果。所以如何避免以上問(wèn)題的發(fā)生才是最重要的,絕不能等問(wèn)題發(fā)生之后再去解決...
回答:我是做JAVA后臺(tái)開(kāi)發(fā)的,目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)!數(shù)據(jù)不算特別多,但是也算是經(jīng)歷過(guò)焦頭爛額,下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的?后臺(tái)架構(gòu):前置部門(mén):負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù),因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式,使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地,把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端,讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的,保證數(shù)據(jù)的一致性!核心處理:使用了spr...
回答:1、這個(gè)題目問(wèn)得不那么準(zhǔn)確,你必須要精準(zhǔn)計(jì)算出每秒查詢(xún)時(shí)間(QPS)和事務(wù)時(shí)間(TPS),好比你感冒了,你說(shuō)要配什么藥,醫(yī)生只能憑經(jīng)驗(yàn),你如果去抽象化驗(yàn),知道是病毒還是細(xì)菌感染,數(shù)量是多少后,才能進(jìn)一步診斷和配置服務(wù)器硬件。2、接下來(lái),你要了解常用發(fā)中間件和數(shù)據(jù)庫(kù)的極限并發(fā)量。比如redis一般是11w左右(純粹內(nèi)存讀寫(xiě))、mysql每秒寫(xiě)8w左右,讀10來(lái)萬(wàn)(單表,多表就不一定,得看SQL的寫(xiě)法...
...據(jù)是否實(shí)時(shí)更新:否 二、常見(jiàn)潛在解決方案及優(yōu)劣(1)數(shù)據(jù)庫(kù)搜索法具體方法:將標(biāo)題數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中,使用like來(lái)檢索優(yōu)點(diǎn):方案簡(jiǎn)單缺點(diǎn):不能實(shí)現(xiàn)分詞,并發(fā)量扛不住 (2)數(shù)據(jù)庫(kù)全文檢索法具體方法:將標(biāo)題數(shù)據(jù)存...
...首發(fā)于 github blog 做過(guò)爬蟲(chóng)的都知道,要控制爬蟲(chóng)的請(qǐng)求并發(fā)量,其實(shí)也就是控制其爬取頻率,以免被封IP,還有的就是以此來(lái)控制爬蟲(chóng)應(yīng)用運(yùn)行內(nèi)存,否則一下子處理N個(gè)請(qǐng)求,內(nèi)存分分鐘會(huì)爆。 而 python爬蟲(chóng)一般用多線程來(lái)控...
...率 資源利用率(CPU、內(nèi)存和磁盤(pán)等) ? 其中有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)資源占用的性能監(jiān)控指標(biāo)包括: 讀寫(xiě)頁(yè)面的使用情況 超出共享內(nèi)存緩沖區(qū)的操作數(shù) 上一輪詢(xún)期間作業(yè)等待緩沖區(qū)的時(shí)間 共享內(nèi)存中物理日志和邏輯日志的...
...接情況下,init conn時(shí)間基本可以忽略,但是讀寫(xiě)兩次往返數(shù)據(jù)庫(kù)的鏈路時(shí)間還是需要考慮,整體預(yù)估在1-2ms之間 從整體上看,預(yù)估該階段的耗時(shí)在10-100+ms,從實(shí)際失敗率來(lái)看也基本一致! 3.2.2 并發(fā)分析 天級(jí)QPS:當(dāng)時(shí)分析天級(jí)...
...的鎖來(lái)獲得高性能,并使用鎖定順序來(lái)處理死鎖問(wèn)題。 數(shù)據(jù)庫(kù)使用與同步區(qū)域類(lèi)似的事務(wù)來(lái)避免競(jìng)爭(zhēng)條件,因?yàn)樗鼈兊挠绊懯窃拥?,但它們不必獲取鎖定,盡管事務(wù)可能會(huì)失敗并在事件發(fā)生時(shí)被回滾。數(shù)據(jù)庫(kù)還可以管理鎖,...
...開(kāi)始,主線程按照以下步驟執(zhí)行: 解析參數(shù)。 創(chuàng)建到數(shù)據(jù)庫(kù)的連接。 會(huì)根據(jù) no-locks 選項(xiàng)進(jìn)行一系列的備份安全策略,包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。 記錄 binlog ...
...失,給用戶(hù)帶來(lái)不好的體驗(yàn) 緩存: 服務(wù)端緩存 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) * redis * memcache 方式 * 優(yōu)先緩存 * 穿透DB問(wèn)題 * 只讀緩存 * 更新/失效刪除 注意 * 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的分配的內(nèi)存容量有限,合理規(guī)劃使用,濫用最終會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...