做了一个nodejs并发测试,先描述一下环境 数据库mysql,大概两张表,读取第一张表test的数据,拿出来-1,存到第二张testlog表记录一下,用jmeter同事模拟50个请求,结果发现,部分数据没有-1成功 test 表数据 id num desc 1 94 2017-02-28 14:41:17:86 testlog 表数据 id, testid, num, desc 4 1 99 2017-02-28 14:32:42:28 5 1 98 2017-02-28 14:32:43

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

mysql高并发配置 要在mysqld下设置1 修改back_log参数值:由默认的50修改为500.(每个连接256kb,占用:125M)back_log=500<pre> back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.也就是说,如果MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.将会报:un

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. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达

nodejs为什么是单线程且支持高并发的脚本语言呢? 1.node的优点:I/O密集型处理(node的I/O请求都是异步的,如:sql查询.文件流操作.http请求……):异步I/O?顾名思义就是异步的发出I/O请求 2.node的缺点:不擅长cpu密集型的操作(因为nodejs是单线程的).即复杂的运算.图片的操作等. 要理解node的原理,可能还需要了解一些多线程或者并发的基本知识. nodejs的单线程指的是主线程是“单线程”,由主线程去按照编码顺序一步步执行程序代码,假如遇到同步代码阻塞

查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料,在这记录一下. 高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理,在存储,mysql的正常的优化方案如下: 1.代码中sql语句优化 2.数据库字段优化,索引优化 3.加缓存,redis/memcache等 4.主从,读写分离 5.分区表 6.垂直拆分,解耦模块 7.水平切分 点评: 1.方法1&方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.也许有人说这两点你已经做的很好了,你的每条语句都命中了索引,是最高效的.但是你是否是为了你的sql达到最优而去建索引,而不是从整个业

高并发:http://www.cnblogs.com/wangchaozhi/p/5061378.html 表类型:http://www.xiaoxiaozi.com/2009/07/14/1171/

1.Tomcat优化配置 (1)更改Tomcat的catalina.bat 将java变成server模式,增大jvm的内存,在文件开始位置增加 setJAVA_OPTS=-server -Xms1024m -Xmx2048m -Xss512K -XX:PermSize=128m-XX:MaxPermSize=256m setCATALINA_OPTS=-server -Xms512m -Xmx512m 如下图: Xms:初始内存 Xmx:最大内存 (3)更改Tomcat的Server.xml

一.数据库结构的设计 1.数据行的长度不要超过8020字节,如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片,降低查询效率. 2.能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码),这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销.这是因为引擎在处理查询和连接会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了. 3.对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快,但是耗存储空间,varchar查询相对慢一些但是节

三.算法的优化 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写..使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效.与临时表一样,游标并不是不可使用.对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时.在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快.如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好.

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'

向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程 慢查询 1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧 1.对于创建的多列索引(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用. 2.对于使用like的查询,查询如果是“%aaa”.“_aaa”就不会使用索引,“aaa%”就会使用索引. 3.如果条件中有or,则要求or的所有字段都必须有索引,否则不能使用索引. 4.如果列类型是字符串,则一定要在条件中将数据使用引号引起来,否则不使用索引. 5如

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. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达到

mysql高并发配置 要在mysqld下设置 1. 修改back_log参数值:由默认的50修改为500.(每个连接256kb,占用:125M) back_log=500 back_log值指出MySQL暂时回答新请求之前的短时间内有多少个请求可以被存在堆栈中.也就是说,如果MySQL的连接数达到max_connections时,新来的请求会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果 等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.将会报 unauthen

一.php-fpm的配置 1. php-fpm的配置,首先要关注进程数量. php-fpm的进程管理方式有三种:static.dynamic.ondemand. static方式,开启固定数量(pm.max_children)的子进程: dynamic方式,子进程的数量是根据以下指令动态设置的.而且这种管理方式,会始终保持至少有1个子进程. (1)pm.max_children-可以同时存活的最大子进程数. (2)pm.start_servers-启动时创建的子进程数. (3)pm.min_sp

先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr

最近有个项目比较棘手,nodejs的tcp服务,目前的服务器支持3W左右的客户端连接,但是客户希望能够支持30W左右,原先的模型是让客户端请求一个地址分发服务器,然后再tcp链接到不同的地址上实现高并发,但是目前客户端那边已经定型,只请求一次服务器,所以目前还不知道怎么解决.下面有一段模拟的代码: Server端: Client端: 目前Client测试端的1200在我本机都不能实现全部正常链接,只有大概800~1100左右的链接可以正常工作. 园子里有大神知道这怎么实现高并发吗?客户端只请求一

返回目录 众所周知 redis量个强大的缓存组件,可以部署在win32和linux环境之上,它有五大存储结构,其中有一种为列表list,它可以实现quene和stack的功能,即队列和堆栈的功能. redis相关文章,可以看我的相关博文<Redis学习笔记~目录>,redis实现消息队列,可以看我的<Redis实现消息队列比MSMQ更方便> node-redis-client相关下载地址为:https://github.com/fictorial/redis-node-client

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{     $result = $dbca->query('select amount from s_st

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求