回答:所谓并发，从概念可以看出其并不是并行，在用户的角度来看有一种同时执行的错觉，但在数据库内部确实串行的，或者说在某种粒度是串行的。以更新表中某一行数据为例，在更新时会对改行数据加锁，避免其它进程对该行的访问，从而避免数据冲突。除此以外，还有其它各种锁来适应不同的场景。所以，我们所谓的并发场景下，并不会出现数据问题。
shaonbean
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回答:个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。单表优化单表优化可以从这几个角度出发：表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来...
周国辉
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回答:以mysql为列：1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热...
Vultr
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回答:当一张表的数据量达到千万级别的时候，任何对表的操作都得小心翼翼。核心点在于避免全表扫描、避免锁表、避免产生大量行锁。本质上是让每一次sql的执行都更快的完成，避免过长时间占用数据库连接，让连接能够迅速的释放回数据库连接池，提供更多稳定的服务。一旦产生大量的行锁甚至表锁，将会带来连接瞬间被打满、数据库资源耗尽、服务宕机的灾难性后果。所以如何避免以上问题的发生才是最重要的，绝不能等问题发生之后再去解决...
coordinate35
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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回答:1、这个题目问得不那么准确，你必须要精准计算出每秒查询时间（QPS）和事务时间（TPS），好比你感冒了，你说要配什么药，医生只能凭经验，你如果去抽象化验，知道是病毒还是细菌感染，数量是多少后，才能进一步诊断和配置服务器硬件。2、接下来，你要了解常用发中间件和数据库的极限并发量。比如redis一般是11w左右（纯粹内存读写）、mysql每秒写8w左右，读10来万（单表，多表就不一定，得看SQL的写法...
tuniutech
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...据是否实时更新：否 二、常见潜在解决方案及优劣（1）数据库搜索法具体方法：将标题数据存放在数据库中，使用like来检索优点：方案简单缺点：不能实现分词，并发量扛不住 （2）数据库全文检索法具体方法：将标题数据存...
...首发于 github blog 做过爬虫的都知道，要控制爬虫的请求并发量，其实也就是控制其爬取频率，以免被封IP，还有的就是以此来控制爬虫应用运行内存，否则一下子处理N个请求，内存分分钟会爆。 而 python爬虫一般用多线程来控...
...率 资源利用率（CPU、内存和磁盘等） 其中有关数据库资源占用的性能监控指标包括： 读写页面的使用情况 超出共享内存缓冲区的操作数 上一轮询期间作业等待缓冲区的时间 共享内存中物理日志和逻辑日志的...
...接情况下，init conn时间基本可以忽略，但是读写两次往返数据库的链路时间还是需要考虑，整体预估在1-2ms之间 从整体上看，预估该阶段的耗时在10-100+ms，从实际失败率来看也基本一致！ 3.2.2 并发分析 天级QPS：当时分析天级...
...的锁来获得高性能，并使用锁定顺序来处理死锁问题。 数据库使用与同步区域类似的事务来避免竞争条件，因为它们的影响是原子的，但它们不必获取锁定，尽管事务可能会失败并在事件发生时被回滚。数据库还可以管理锁，...
...开始，主线程按照以下步骤执行： 解析参数。 创建到数据库的连接。 会根据 no-locks 选项进行一系列的备份安全策略，包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。 记录 binlog ...
...失，给用户带来不好的体验 缓存： 服务端缓存 内存数据库 * redis * memcache 方式 * 优先缓存 * 穿透DB问题 * 只读缓存 * 更新/失效删除 注意 * 内存数据库的分配的内存容量有限，合理规划使用，滥用最终会导致内存...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
