u013911096的博客

数据库连接池是确保应用性能和稳定性的关键。通过合理配置和监控，可以最大化连接池的优势，同时避免潜在的问题。希望本文能够为你在数据库连接池的配置和优化上提供指导和启发。

​ 本文主要介绍，并发扣减导致的数据不一致问题，并针对超卖、ABA 等问题提出了CAS、基于版本号的解决方案

​ 随着业务的快速增长和数据量的爆炸性增加，传统的单体数据库架构已经难以满足性能和扩展性的需求。为了解决这一问题，分库分表技术应运而生，成为支撑大规模业务的重要手段。​ 分库分表是应对大数据量和高并发场景的有效手段。选择合适的分库分表策略和中间件对于保证系统的可扩展性和高性能至关重要。在设计数据库时，应考虑主键的选择和分表策略，以实现数据的合理分布。同时，业务层和运营侧的需求也应得到充分的考虑，以确保系统的灵活性和可维护性。通过不断优化和实践，我们可以构建出既高效又稳定的数据库架构。

​ MySQL的预读机制是InnoDB存储引擎的一项重要性能优化技术，旨在减少磁盘IO等待时间，从而提高数据库的读取性能。当连续读取一个extent的页面超过这个阈值时，InnoDB会启动整个后续extent的异步预读操作。MySQL的预读机制通过线性预读和随机预读两种算法，有效地减少了磁盘IO等待时间，提高了数据库的读取性能。在高并发环境下，MySQL的预读机制是优化数据库性能的重要手段之一。在选择MySQL的预读策略（线性预读或随机预读）时，需要根据不同的应用场景来决定。

​ 随着业务的不断扩展，数据量激增成为不可避免的现象。当数据量达到某一临界点时，单一的数据表可能无法承载如此庞大的数据量，此时就需要考虑进行分库分表的策略。尽管业界普遍认为数据量达到1000万时就应考虑分表，但实际上，根据笔者所在公司的经验，即便是10亿规模的数据表，在C端业务中依然能够稳定运行。因此，分表的决策应基于对数据规模（数据行、B+树的高度）、数据结构以及业务需求的综合评估。

如果使用了索引下推优化，MySQL服务器会将部分过滤条件传递给存储引擎，由存储引擎在索引层面筛选出符合条件的数据项，然后只回表查询这些符合条件的数据项。通过ICP优化，可以在存储引擎层就过滤掉大量不满足条件的数据行，从而减少了数据行检索的数量和服务层过滤的工作量，提高了查询性能。​ 当查询使用到复合索引，并且WHERE子句中有涉及到非索引列的条件时，ICP能够将涉及到索引列的条件下推到索引扫描的过程中，提前过滤不满足条件的索引项。未使用ICP时，需要回表查询所有。的记录，再进行回表查询，减少了回表次数。

​ 上述 SQL 语句将启用 performance_schema，这是一个用于监控 MySQL 性能的工具。它包含了许多与性能相关的表，可以通过查询这些表获取更多有用的信息。​ 在 MySQL 中，Threads_running 是一个用于监控数据库并发连接数的指标。​ 这条 SQL 语句将显示当前的 Threads_running 值，以及其他与线程相关的状态信息。​ 可以执行 SQL 语句或者系统命令。等工具可以进一步提升数据库的可观测性，帮助我们快速定位和解决问题。

​ 在现代的数据库管理中，合理配置参数对于确保MySQL数据库的稳定性和高效性至关重要。本文将深入探讨的基本概念，分析导致“Too many connections”错误的常见原因，并提供一系列解决方案，以帮助数据库管理员和开发者优化数据库性能。​ 数据库性能优化是一个持续的过程，需要数据库管理员和开发者不断监控、评估和调整。通过深入理解的作用和影响，以及采取适当的策略来应对连接数限制问题，可以显著提高数据库的稳定性和响应能力。

​ 在现代企业应用中，数据库的稳定性和响应速度是保证业务连续性的关键。MySQL作为广泛使用的数据库系统，其连接超时问题可能成为性能瓶颈，影响用户体验和业务效率。本文将深入探讨MySQL连接超时的原因、影响以及优化策略。​ 通过深入理解MySQL连接超时的配置、原因和解决方案，我们可以更有效地预防和解决这一常见问题。结合监控工具和最佳实践，可以显著提高数据库的性能和稳定性。在内的多个超时相关参数的当前值。参数修改可以通过命令行或配置文件。

这篇文章主要是描述在平时开发的过程中怎么进行合理的资源评估，包括数据量预估、用户行为建模、资源预估、资源预览等等。

​ 在现代数据库架构中，MySQL 主从同步是实现高可用性和负载均衡的关键技术。本文将深入探讨主从同步的架构、延迟原因以及优化策略，并提供专业的监控建议。

​ MySQL的自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，简称AHI）是InnoDB存储引擎的一项关键特性，旨在提升查询性能和数据库的整体性能。自适应哈希索引通过动态调整哈希表的大小，使其“刚刚好”，从而优化查询效率。这种索引技术在特定场景下能够显著提升查询性能，是一种高效的索引优化技术。

​ 本文主要介绍 mysql 的几大特性之几，如：双写缓冲和插入缓存。

​ 本文核心思想就是介绍一下 Mysql ACID 的实现，至于事务、锁、redo 的底层结构及实现原理，后面会单独出文章介绍。之所以这样是不希望一篇文章过长，在闲暇时间就可轻易掌握一个知识点。原子性（Atomicity）: 原子性确保事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不执行。如果事务中的任何一个操作失败，整个事务都会回滚到开始状态，就像这个事务从未执行过一样。这保证了不会出现只完成部分操作的情况。一致性（Consistency）: 一致性确保事务从一个一致的状态转换到另一个一臀的状态。

因为CPU 不支持对 DECIMAL 的直接计算，所以在 Mysql 5.0 和更高版本中，Mysql 服务器自身实现了 Decimal 的高精度计算。但是，由于是变长的，在 Update 时可能使行长变得比原来更长，这就导致需要做额外的工作，比如导致频繁的页分裂和合并，从而产生大量磁盘碎片。更小的数据类型通常更快，因为它们占用更少的磁盘，内存和CPU缓存，并且处理时需要的CPU周期也更少。Char 类型是定长的，当存储 Char 时， Mysql 会删除所有的末尾空格。NOTE] 慷慨是不明智的。