怎么解决电商数据库的并发性的问题？

一、怎么解决电商数据库的并发性的问题？

电子商务网站高负载，简单可以分为前端和后台：前端主要是图片（应该没有文件下载吧），因为是电子商务网站，少不了大量的图片，用户集中的情况下，网页加载就会变的极其缓慢。解决思路：

1、压缩图片，使产品图不失真的情况下尽可能的减少体积，节省宽带。

2、增大服务器带宽。

3、优化网页代码，尽量采用异步加载方式。

4、CDN后台则是数据处理和数据库负载，电子商务网站后台除了庞大的用户数据要处理意外，还有大量订单，和结算数据。解决思路：增大数据库服务器配置。高并发，是所有访问量大的网站都会遇到的问题，并发数是指同一时刻，服务器能接受多少次同时访问，比如服务器配置并发数为200，则这一刻只能允许200个用户同时访问，超过并发数，轻则用户打不开网站，严重的则是服务器宕机。解决思路：1、CDN。2、增加服务器配置注：CDN是现在网站普遍使用的加速方案，对减轻服务器负载，避免高并发，缓解恶意攻击都有很好的效果，其主要原理就是将服务器上的数据分发给多个服务器，用户访问的是CDN服务器，从而减轻和保护了网站服务器，也就是常说的云服务器。

二、怎么查看oracle数据库并发？

SQL> select count(*) from v$session #当前的连接数 SQL> Select count(*) from v$session where status='ACTIVE' #并发连接数 SQL> select value from v$parameter where name = 'processes' --数据库允许的最大连接数 SQL> show parameter processes #最大连接 SQL> select username,count(username) from v$session where username is not null group by username; #查看不同用户的连接数 希望能帮到你

三、MySQL数据库并发：如何优化数据库并发性能

MySQL数据库并发：如何优化数据库并发性能

MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，在实际应用中经常面临数据库并发的挑战。数据库并发性能的优化对于提升系统的吞吐量和响应速度至关重要。本文将从数据库并发的概念和影响、常见并发问题、以及优化策略等方面进行探讨，旨在帮助开发人员和数据库管理员更好地处理数据库并发问题。

什么是数据库并发？

数据库并发是指在同一时刻有多个用户访问数据库并试图进行数据操作的情况。当多个用户同时对数据库进行读取、更新或删除等操作时，就会导致数据库并发。

数据库并发的影响

数据库并发可能会导致诸如数据不一致、死锁、性能下降等问题。其中，死锁是一种常见的并发问题，当多个事务相互等待对方释放锁资源时，就会出现死锁，导致系统陷入僵局。

常见的并发问题

数据库并发问题主要包括：锁竞争、资源争夺、数据不一致等。处理这些问题是提升数据库并发性能的关键。

优化数据库并发性能的策略

要优化数据库并发性能，可以采取以下策略：

• 合理设计数据库结构，减少数据冗余，降低更新操作对相同数据的频率。
• 合理选择数据库引擎，如InnoDB引擎支持行级锁，能够减少锁竞争。
• 使用事务和ACID特性来确保数据的一致性和完整性。
• 采用读写分离和数据库分片等技术来分担数据库读写压力。
• 定期监控和优化数据库的性能，包括索引优化、SQL查询优化等。

通过以上策略的综合应用，可以有效提升MySQL数据库的并发性能，提升系统的稳定性和性能表现。

感谢您阅读本文，希望通过本文可以帮助您更好地理解数据库并发问题，并在实际应用中优化数据库的并发性能。

四、10亿并发，用什么数据库？

如果是 关系型很强，而且数据很值钱的数据， 例如 顾客--交易--商品--金额 一个系列的， 那么这种很重要的数据，建议是 Oracle， 因为 数据丢不起啊。

如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。

如果是 关系型不强， 数据也不是很值钱的数据， 例如 论坛的帖子 这一类的， 那么用 mongodb 就更合适一些。

五、高并发下数据库中如何解决重复插入数据的问题？

sql语句

altertable[tablename]add[columnname][datatype]

tablename：这个替换为你需要修改的表名

columnname：你需要添加的字段名

datatype：该字段对应的数据类型

六、数据库高并发写入，怎么降低数据库的压力？

主要通过架构设计来减少高并发对数据库的压力；

比如 在数据库和应用程序之间，增加 DAL层，通过代理，连接池等，保证数据库与业务程序由一定的缓冲和关系梳理；

在数据库前面，加一个缓存层，让大部分数据访问，都直接在缓存层获取数据，不用访问到后端的MySQL数据库；

七、如何处理并发问题？

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 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。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:

网页链接

八、为什么数据库并发导致更新失败？

导致更新失败，你可以重新检查一下数据，重新更新

九、数据库高并发下乐观锁的原理？

　　在高并发下，经常需要处理SELECT之后，在业务层处理逻辑，再执行UPDATE的情况。　　若两个连接并发查询同一条数据，然后在执行一些逻辑判断或业务操作后，执行UPDATE，可能出现与预期不相符的结果。　　在不使用悲观锁与复杂SQL的前提下，可以使用乐观锁处理该问题，同时兼顾性能。　　场景模拟：　　当id每使用一次，use_count要加1。当use_count大于1000时，这个id就不能在被使用了（换句话说 无法从数据库中查出）。SELECT * FROM table WHERE id=123456 and use_count

十、java如何处理并发问题？

在web应用中,同一时间有大量的客户端请求同时发送到服务器,例如抢购、秒杀等。这个时候如何避免将大量的请求同时发送到业务系统。

第一种方法:在容器中配置最大请求数,如果大于改请求数,则客户端阻塞。该方法有效的阻止了大量的请求同时访问业务系统,但对用于不友好。

第二种方法:使用过滤器,保证一定数量的请求能够正常访问系统,多余的请求先跳转到排队页面,由排队页面定时发起请求。过滤器实现如下:

<pre name="code" >

public class ServiceFilter implements Filter {

private static final int MAX_COUNT = 20;

private int filterCount = 0;

public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {

System.out.println("before"+filterCount);

if(filterCount > MAX_COUNT) {

//请求个数太多,跳转到排队页面 request.getRequestDispatcher("index.jsp").forward(request, response);

}

else {

//请求个数加1

filterCount ++; chain.doFilter(request, response);

//访问结束,请求个数减1 filterCount --; } }

}

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