1、以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。
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2、MySQL服务器的最大并发连接数是16384。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置。网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。
3、数据库最大并发和在线人数没有确定的对应关系。举个例子，你登陆CSDN，验证账户信息，可能去取一次数据库，也可能不取（直接从MC里得到），这时候你有一次连接。
4、首先你要确定你要检测的时间点（可能是每隔几分钟）。我觉得你应该新建一个表，放置监测点及并发数的信息；然后要写一个存储过程来运算（参数为开始检测时间，结束检测时间，间隔）。一个SQL语句没有办法完成的。
5、linux服务器中 ：改my点吸烟 f中的值就行了 Windows服务器中（我用的）：在文件“my.ini”中找到段 [mysqld]，在其中添加一行 max_connections=200 200可以更改为想设置成的值.然后重启mysql服务。
1、当 Spark 读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，一般是将若干个 Block 合并成一个输入分片，称为 InputSplit，注意 InputSplit 不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的 Task。
2、数据量大小：如果数据量较小，使用JDBC读取MySQL数据库的性能可能比Spark读取MySQL数据库要好，因为使用JDBC较轻量级，不需要启动整个Spark应用程序，而且JDBC连接池能够有效的提高连接复用率，从而提高读取性能。
3、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。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
4、首先通过运行数据库客户端管理软件SQLyogEnt进行查询，第一步运行SQLyogEnt，在桌面找到SQLyogEnt的软件图标，用户双击这个图标。然后输入数据库的信息，在界面左下角点击【连接】按钮，连接数据库。
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。
如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。
MySql有自己的锁机制，当执行一个修改操作时，MySql会对这个操作上锁。此时如果接收到另外的修改请求，那么这个请求就会因已经上了锁而被压入执行队列。
数据库有自己的连接锁机制，如果是针对同一台机器使用同一个接口进行插入的话多线程和单线程是一样的。除非你有好几台数据库服务器，这样再使用多线程来进行上面的工作的话效率才会明显提高。
并发连接数据库 其实在实际项目开发汇总，首先要做的就是避免多个线程共用一个数据库连接，这样会很容易出问题，最好是一个线程一个连接。在必要的时候需要线程同步或存储过程加锁。
1、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。
2、数据库最大并发和在线人数没有确定的对应关系。举个例子，你登陆CSDN，验证账户信息，可能去取一次数据库，也可能不取（直接从MC里得到），这时候你有一次连接。
3、数据库存储最终也保存到文件里面。mysql安装目录下面有一个my.ini文件，在这个文件里面搜索datadir 这行，其中datadir指向一个目录，这个目录是mysql数据库文件的存贮路径，然后你可以查看使用量了。
4、mysql-uroot-p输入root密码进去即可查看。
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）。
