1、通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。
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2、查询慢查询日志 showvariableslike%slow_query_log%找到慢查询日志文件/home/mysql/data3085/mysql/ slow_query.log ，即可找到慢查询日志信息，解决这些慢sql，你的cpu一定会降下来。
3、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。
4、网络是数据库基础架构的主要部分。但是，通常性能基准测试是在本地计算机上完成的，客户端和服务器并置在一起。这样做是为了简化结构并排除一个以上的变量（网络部分），但是我们也忽略了网络对性能的影响。
5、数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量 **即分表又分库** 数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
1、其次，实现服务器集群，数据库集群很方便，使用dockercompose可以将多个容器在一个配置文件中配置(yml文件)，操作方便，可以直观地看到各个容器，配置好容器间的交互。集群提高了webserver的健壮性，数据安全。
2、数据库的作用是将各种数据有序的管理起来，并对其他应用提供统一的接口和服务。
3、那么两者都是用来处理大批量数据操作的，其工作原理是有很大区别的，分布式会缩短单个任务的执行时间来提升工作效率，而集群强调的是提高单位时间内执行操作数的增加来提高效率。
1、MySQL cluster MySQL cluster是guan 方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。
2、keepalived+双主复制： 两台MySQL互为主从关系，即双主模式，通过Keepalived配置虚拟IP，实现当其中的一台数据库故障时，自动切换VIP到另外一台MySQL数据库，备机快速接管业务来保证数据库的高可用。
3、就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。
