如何处理几十万条并发数据？

最新推荐文章于 2024-09-18 17:15:51 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mianshi/archive/2011/01/05/1926653.html
本文介绍了一种在数据库中并发安全地生成主键的方法，利用存储过程或事务确保即使在高并发情况下也能避免主键冲突。

答：用存储过程或事务。取得最大标识的时候同时更新..注意主键不是自增量方式这种方法并发的时候是不会有重复主键的..取得最大标识要有一个存储过程来获取.

转载于:https://www.cnblogs.com/mianshi/archive/2011/01/05/1926653.html

C# 与 SQL Server 处理几十万条并发数据的全面指南
记录学习的过程
05-30 727
本文探讨了C#与SQL Server处理高并发数据的优化策略。针对数据库连接瓶颈、锁竞争等核心挑战，提出分层架构设计和技术选型对比（ADO.NET、EF、Dapper等）。详细介绍了数据库优化方法，包括索引优化、分区表设计。在C#实现层面，展示了SqlBulkCopy高效批量插入和并发控制策略，最后提出消息队列集成等高级模式。通过技术组合和优化策略，可有效提升系统处理几十万并发数据的能力。
1万条数据大概占多大空间_支撑百万并发的数据库架构如何设计？
weixin_39769039的博客
11-20 1170
阅读本文大概需要 2.8 分钟。“这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，他的不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。用一个创业公司的发展作为背景引入假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数...
不同用户同时并发测压_一篇讲透如何理解数据库并发控制
weixin_39947961的博客
12-05 256
01数据库并发控制的作用1.1 事务的概念在介绍并发控制前，首先需要了解事务。数据库提供了增删改查等几种基础操作，用户可以灵活地组合这几种操作，实现复杂的语义。在很多场景下，用户希望一组操作可以做为一个整体一起生效，这就是事务。事务是数据库状态变更的基本单元，包含一个或多个操作（例如多条SQL语句）。经典的转账事务，就包括三个操作：（1）检查A账户余额是否足够。（2）如果足够，从A扣减100块。（...
如何处理几十万条并发数据
weixin_30483495的博客
06-23 509
NO 1 如何处理几十万条并发数据 推荐使用时间戳来解决的。 比如我们在SQL Server中的表中定义一个字段为timestamp类型的字段ts,这个字段的值不需要我们进行控制的。 --0x00000000000007DD --Insert declare @ts timestamp select @ts=ts from data where id =21 updat...
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；.txt
12-05
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；可扩展性：kafka集群支持热扩展；持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；容错性：允许集群中节点故障...
RocketMQ每秒要写入几十万并发，是怎么实现的？
石杉的架构笔记
09-10 753
Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
一次渲染十万条数据：前端技术优化（上）
小白的学习路
09-18 1102
是一个用于优化网页动画效果的 JavaScript 方法。它指示浏览器在下次重绘之前调用指定的回调函数，从而实现基于帧的动画效果。使用的一个主要优点是它能够根据浏览器的绘制频率来调整动画的更新速率，从而使动画更加流畅和高效。在处理大量数据渲染时，选择合适的方法至关重要。直接渲染虽然简单，但性能较差。分批渲染、和提供了更优的性能解决方案。开发者应根据具体情况选择最合适的方法，以确保应用的流畅性和用户体验。是一个轻量级的文档对象，表示一个可以包含多个节点的虚拟容器。
java 利用webservice传输文件
03-13
java调用windows系统的com组件，用jacob来处理。JACOB一个Java-COM中间件.通过这个组件你可以在Java应用程序中调用COM组件和Win32程序库。
asp.net Web Service 接口大量数据传输解决方案
10-29
就管他叫“使用多线程分段获取大量数据方法”吧。假定我们的需求是，通过Web Service获取10W条订单，我的解决方案是 分成10个线程每个线程传输1W条订单分段获取
volatile
weixin_48254340的博客
09-13 237
volatile关键字 在更深入了解volatile关键字之前，我们先来看一段断码 public class VolatileTest extends Thread { boolean flag = false; int i = 0; public void run() { while (!flag) { i++; } } public static void
浅谈MySQL事务
weixin_42679286的博客
08-27 500
前话 Mysql的事务管理默认关闭(自动事务,数据改动会立即入库)。 在Innodb中,每开启一个事务,都会为该session分配一个事务对象。ReadView(视图)来判断事务的可见性(ACID中的隔离性),视图中包含事务ID、事务ID数组。 查询当前有多少事务正在运行。 select * from information_schema.innodb_trx; 查看自动事务的开启情况 show variables like 'autocommit'; 事务启动方式: 1、显式:begin、st.
10亿级订单系统分库分表设计思路！
eagle89的专栏
09-15 1905
一、背景 随着公司业务增长，如果每天1000多万笔订单的话，3个月将有约10亿的订单量，之前数据库采用单库单表的形式已经不满足于业务需求，数据库改造迫在眉睫。 二、订单数据如何划分 我们可以将订单数据划分成两大类型：分别是热数据和冷数据。 热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高; 冷数据A：3个月 ~ 12个月前的订单数据，查询频率不高; 冷数据B：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求; 可能这里有个疑惑为什么要将冷数据分成两类，因为根据实际场景需求，用
最通俗易懂的乐观锁与悲观锁原理及实现
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LiQiyao的博客
02-09 10万+
一、乐观锁 总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。 version方式：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version...
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u014474768的博客
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一般都单独部署 独立部署，防止影响网站正常使用。
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那高并发绝对搞挂你的系统，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了，数据格式还无比简单，没有事务支持。2：缓存，必须得用缓存。SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的 分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。5：读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。
kafka基本操作：创建topic、生产/消费消息（同一消费组均分消息；不同消费组订阅消息）
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创建topic topic01 一共3个分区 发送消息和接收消息 同一消费组内的消费者均分消息，但同一分区只能被同一消费组中的一个消费者消费； 不同消费组订阅同一主题，都会收到消息的。 验证 消息广播 ...
java多线程处理十万条数据
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06-21
我们正在讨论如何使用Java多线程处理大量数据的最佳实践。根据之前的引用内容，我们可以参考以下几点：1.引用[1]提到多线程可以提高程序性能、增强响应性和简化建模。2.引用[2]介绍了Java19引入的虚拟线程...
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