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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mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
负载均衡。负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是内容分发网络。
1、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。
2、数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
3、其实我们从事MySQL相关的工作，大家对9这个数字比较敏感，大家选择云厂商云产品的时候，首先会看它的数据库有几个9。目前腾讯云MySQL可以做到995，全年在25分钟的样子。
4、引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区 对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。
1、搭建好环境，弄清基础概念 学习 MySQL ，首先要有个自己的环境，可以在自己本机或某台虚拟机上安装下 MySQL ，建议最好使用 Linux 系统，体验下完整的安装步骤，尽量理解清楚每个步骤的作用。
2、索引：用数据库索引可快速访问数据表中的特定信息。索引是对数据库表格中一列或多列的值作排列的一种构造方式。类似书本的目录。
3、同时MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。
1、②实际解决方法是更换CPU 总结：根据正常的mysql使用，即使大量数据往来也不会造成CPU占用过高，目前推论应该是CPU比较过时的原因，治标不治本的临时解决方案。
2、针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式 如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS那种多机器集群方案的话：先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。
3、服务器内存占用过高的解决方法：1，首先通过任务管理器进行进程排序，查找占用内存较大的程序进程。
4、mysql负责高可用，可以参考如下几种方案：基于共享存储的方案SAN 方 案介绍：SAN(Storage Area Network)简单点说就是可以实现网络中不同服务器的数据共享，共享存储能够为数据库服务器和存储解耦。
5、cpu占用过高解决方法如下：同时按住键盘上Ctrl+Alt+Delete，点击“启用任务管理器（T）”就可以看到CPU使用率是多少了。（这里只有27%，因为没有运行游戏，后台程序也没有打开很多。
6、可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数，指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载，1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。
当然这个是在运维层面来做的，我们也可以在开发层面结合 MYSQL HINT 来单独给这个语句赋予RG。
对于同一数据，mysql在修改前会对数据加锁，如果是myisam引擎，会对整个表加锁，在修改期间，另外的线程会保持等待状态。所以不会出现同事并发修改的问题。你开发程序的时候，不用考虑这个问题。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
数据库是支持多用户访问的，因此需要一种机制保证多个用户同时读取和修改数据时，数据不会被破坏或者失效。在MySQL中，使用锁来保证并发连接情况下的数据准确性。
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。
不过首先一个用户在写表时需要将表锁定，此时其它用户调用此表时就处于等待状态，这些操作都是有数据库管理系统来完成。但如果你的机器性能不佳，那么当多用户同时操作数据库表时就会出现并发性能不佳的问题。
1、在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。
2、数据库的并发操作可能带来的问题包括丢失更新，相关知识介绍如下：数据库的介绍：数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
3、针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
4、处理高并发的方法不止三种。1：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
5、“sql server 数据库的并发问题”不如说是“数据库并发处理”问题。因为它不光是存在于SQL数据库上，几乎存在于任何数据库上。
