数据库操作的高并发优化

对于高并发系统来说，如果涉及到数据库中数据的增删改查操作，

为了提高并发量，我们要做的第一件事情是对数据进行分层。

 

下图是一个基本的数据库数据分层实现方案

> 对于高频高并发操作数据， 可以使用Redis集群，并应用其Hash模式来存储和操作数据；

> 对于高频的查找数据(较少的修改数据)操作，可以使用红黑树来操作数据；

> 对于普通操作的数据，

如果只涉及到本机的操作数据，可以用Linux自带的轻量级的Sqlite数据库来操作；

如果涉及到多机的数据共享，则可以使用读写分离的MySQL集群来操作。

 

 

下面再介绍如何使用红黑树来优化数据库的数据操作。

Step1: 为每个数据库表的数据创建一棵对应的红黑树对象；

Step2: 构建红黑树对应查找，修改等的关键字及比较关系操作，

这里的关键字不是和数据库表的关键字对应，它可以根据业务需要使用多个表中的项来组成；

Step3: 使用构建好的红黑树关键字及比较关系操作，将数据库表中的数据装载进对应的红黑树对象中，

从而完成了红黑树的建立；

Step4: 对于程序本身对MySql的增删改查操作，程序直接将其定向到对红黑树的操作，<