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。
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2、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。
3、使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
4、并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁(即排它锁)，共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
5、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）。
6、“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。
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。
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。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
Linux 平台上需要开启 CAPSYSNICE 特性。比如我机器上用systemd 给mysql 服务加上 systemctl edit mysql@80 [Service]AmbientCapabilities=CAP_SYS_NICE mysql 线程池开启后RG失效。freebsd，solaris 平台thread_priority 失效。
最有效的一种方式就是：缓存 想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
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。
1、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。
2、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。
3、也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。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终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
4、调整服务器参数：可以通过调整MySQL服务器参数来优化性能。例如，可以增加缓冲区大小、调整线程池大小、调整日志输出等。 升级硬件：如果MySQL在大量并发请求下表现不佳，可以考虑升级硬件。
1、热备，slave和master的数据“准实时”同步。准备工作。先分别安装两台MYSQL(主服务器：19168137，从服务器：19168130)配置MASTER。
2、那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。
3、理论上是没有限制，但从性能考虑最好不要带太多从服务器，不然同步的开销不小。一般来说，最简单就是主从1+1，一个读一个写，一个备份一个生产。升级版就是，1+2，一个写一个读一个备。
4、cnf /usr/local/mysql/var/my点吸烟 f两台服务器做相同的拷贝配置文件操作。
5、实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL 为了实现replication 必须打开bin-log 项，也是打开二进制的MySQL 日志记录选项。
6、请参考MySQLguan 方手册的建议：理论上，通过使用单个主服务器/多从服务器设置，可以通过添加更多的从服务器来扩充系统，直到用完网络带宽，或者你的更新负载已经增长到主服务器不能处理的点。
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。
对于专用数据库服务器，该值需要保持在服务器内存的90%以下。在共享服务器的情况下，它应该保持在服务器内存的50%以下。检查一下 MySQL 设置，有助于确定内存使用情况，从而为 MySQL 分配合适的值。
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。
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。
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。
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。
