前言

我們都知道初創公司一開始都是以單體應用為首要架構，一般都是單體單庫的形式。但是版本以及版本的迭代，數據庫需要承受更多的高并發已經成了 架構設計 需要考慮的點。

那么解決問題，就得說到方案。但是方案有很多，我們該怎么選擇呢？

優化與方案

基本上，我們優化要從幾個關鍵字入手： 短距離 ， 少數據 ， 分散壓力 。

短距離

所謂的短距離，指的是從前端到數據庫的路徑要短。

1. 頁面靜態。有些頁面的數據是在某些時段是不變的，那么這個頁面可以靜態化，這樣可以提高訪問的速度。
2. 使用緩存。緩存大家都知道，快的原因就是基于內存。所以使用基于內存的緩存的話，可以減少對數據庫的訪問，同時加速訪問速度。
3. 批量讀取。高并發的情況下，可以將多個請求的查詢合在一次進行，以減少對數據庫的訪問速度。
4. 延遲修改。延遲修改的意思高并發的情況西可能是將多次修改數據放在緩存中，然后定時將緩存中的數據過更新到數據庫；也可以是通過緩存的同步策略通過解析異步同步到數據庫中。
5. 使用索引。這個不用說了，索引有著比較多的類型，例如普通索引/主鍵索引/組合索引/全文索引等。
   

少數據

所謂的少數據，其實是查詢的數據要少。

1. 分表。所謂的分表，其實有水平切分和垂直拆分。玩過單機的小伙伴都知道，往往一些具有歷史性的表單，都會有成百上千萬級別的數據。這樣子對于 MySQL 來說，即使是加了索引，SQL 方面繼續優化，也很難做到更快的查詢速度。那么我們可以通過分表的操作來實現。例如說最常見的我們可以根據時間的維度來進行表的水平拆分，今年的數據保持下來，而去年的數據可以存在另外一個表里。
2. 分離活躍數據。其實這個有點類似緩存，但是不同之處在于數據還是在 MySQL 上面的。例如一個查詢商品的業務，有一些火爆/經常被搜索的商品可以存在一張活躍表。查詢的時候先查詢活躍表，沒有的話再查詢總商品表。
3. 分塊。這個分塊有點類似于算法里面的“索引順序查找”。通過數據層面的優化，將數據放在不同的塊中，而我們只需要計算找到對應的塊就行了。
   

分散壓力

所謂的分散壓力，其實是分散不同數據庫服務器的壓力

1. 集群。集群的概念相信大家都很清楚，對于業務服務器來說其實就是具備相同業務流程的服務器部署多臺，通過負載均衡或其他方式來將請求分配到不同服務器。而數據庫也一樣，通過特定的規則策略將數據導向特定的數據庫服務器上。
2. 分布式。所謂的分布式，其實就是將原本處于同個流程的業務邏輯分配到不同的服務器上面執行，達到了“并發”執行的效果，加快執行速度。
3. 分庫分表。分庫分表主要是水平拆分和垂直拆分。對于訪問頻率高而數據量巨大的單表，可以減少單表的數據，根據特定的維度進行水平拆分，增加數據庫的吞吐量，這就是 分表水平拆分 ；而對于業務耦合性低的多表來說，可以將不同的表存儲在不同的數據庫上，對數據庫進行垂直拆分，提高數據庫寫的能力，即 分庫的垂直拆分 。
4. 建立主從。建立主從的目的其實就是為了讀寫分離。我們都知道，只要數據庫的事務級別夠高，那么并發讀是不會影響到數據的混亂，而并發寫則會。所以建立主從一般來說，寫會留在主服務器上寫，而會在從服務器上讀。 所以基本上讓主服務器進行事務性操作，從服務器進行 select 查詢。這樣子的話，事務性操作（增加/刪除/修改）導致的改變更新同步到集群中的從數據庫 。
   

結語

以上就是MySQL 如何處理高并發的詳細內容，更多關于MySQL 高并發的資料請關注腳本之家其它相關文章！