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高并发,你真的理解透彻了吗?
满嘴高并发的前提是真的要接触过高并发系统，或者目前正在负责的就是高并发系统。 如果压根就没有接触过高并发系统，或者连百万级用户的系统都没负责过，就不要谈高并发。因为，99%的程序员都接触不到高并发系统。
多线程和高并发是性能优化的重要方向：在现代应用程序开发中，高并发是一个常见的需求。通过合理地设计和优化多线程和并发，可以提高系统的性能和响应速度。
在Java的并发编程中，大体上会分为两种异步编程模型，一类是直接以异步的形式来并行运行其他的任务，不需要返回任务的结果数据。一类是以异步的形式运行其他任务，需要返回结果。
我认为因为它本身是并发和并行在语义、处理上的一致，所以它编写此类程序更加方便。同时，它提供的是一个关于并发、并行以及分布式的统一的解决方案，而不仅仅是高并发。
当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
如何监控MySQL
MySQL可视化工具 这些工具都可以免费使用：a、MySQL查询浏览器（MySQL Query Browser）：这个不用说了…b、MySQL管理员（MySQL Administrator）：功能集中在服务器管理上，所以它最适合DBA使用，而不是开发人员和分析人员。
尽量使用短小事务，避免大事务。加FOR UPDATE/LOCK IN SHARE MODE锁时，最好降低事务隔离级别，例如用RC级别，降低死锁发生概率，也可以降低锁定粒度。
pt-stalk 通常以后台服务形式监控 MySQL 并等待触发条件，当触发条件时收集相关诊断数据。
用LoadRunner编写脚本，对数据库不停的插入数据，可以设置多个进程，每个进程导入5分钟。在此过程中监控数据库各项指标情况，如缓存使用情况，链接数是否过多，数据插入失败率有多少等等。
对于有效订单的高并发问题
1、如果方案是扣减时候先lua扣redis，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题，基本上库存比较少没有啥问题。
2、首先，电商平台应该使用合适的数据库技术，并且在平台架构和算法方面进行优化，以处理大量的并发请求。例如，采用高并发读写的分布式数据库，可以有效地避免资源冲突等问题。
3、第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。
4、外贸企业在面对订单乱和管理难题时，可以采取以下一些措施来化解问题：建立清晰的订单管理流程：制定明确的订单处理流程，包括接收订单、确认订单、安排生产或采购、出货等环节，明确责任人和时间节点，以避免订单混乱和延误。
如何通过扩展为MySQL带来2亿QPS
1、MySQL Cluster能够横向扩展至商用硬件之上，能够通过自动分区以承载读取与写入敏感型工作负载，并可通过SQL与NoSQL接口实现访问。
2、分布式架构 基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。 3）超强性能 具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。
3、可以把 binlog 格式修改为 row，row 格式的 binlog 日志记录的不是 SQL 原文，而是两个 event：Table_map 和 Delete_rows。
mysql的qps是不是越大越好
MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量，而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量。一般来说，MySQL的并发能力通常在每秒600次以上，而Redis的并发能力可以达到每秒1000次。
就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求 —— 我们通常是指 HTTP 请求，显然数字越大代表服务器的负荷越高、处理能力越强。
另一方面是单纯的 QPS 压力高，所以 CPU 的时间被用满了，比如 4 核的服务器用来支撑 20k 到 30k 的点查询，每个 SQL 占用的 CPU 时间并不多，但是因为整体的 QPS 很高，所以 CPU 的时间被占满了。
第一种：将TPS分散，也就是需要将表进行分区到不同库（一般这样要考虑的东西太多。数据量不大一般不考虑）第二种：使用能提供更高TPS的产品（这边建议 redis 是不错的选择）。
我们在工作中时常会遇到一些客户的TPS\QPS都不太高，但磁盘占用非常大，一旦单实例空间太大，像内存、网络、CPU以及备份都将增加相应的开销。可能仅仅是由于空间不满足使得我们不得不进行扩容，下面的方法提供给大家参考。
