MySQL高并发的解决方法有：优化SQL语句 ， 优化数据库字段 ， 加缓存 ， 分区表 ， 读写分离以及垂直拆分 ， 解耦模块 ， 水平切分等 。
【mysql如何处理高并发】
文章插图
高并发大多的瓶颈在后台 ， 在存储mysql的正常的优化方案如下：
（1）代码中sql语句优化
（2）数据库字段优化 ， 索引优化
（3）加缓存 ， redis/memcache等
（4）主从 ， 读写分离
（5）分区表
（6）垂直拆分 ， 解耦模块
（7）水平切分
方案分析：
1、方法1个方法2是最简单 ， 也是提升效率最快的方式 。因为每条语句都命中了索引 ， 是最高效的 。但是如果是为了使sql达到最优而去建索引 ， 那么索引就泛滥了 ， 对于千万级以上的表来说 ， 维护索引的成本大大增加 ， 反而增加了数据库的内存的开销 。
2、数据库字段的优化 。曾经发现一高级程序员在表字段的设计上 ， 一个日期类型 ， 被设计为varchar类型 ， 不规范的同时 ， 无法对写入数据校验 ， 做索引的效率也有差别
3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景 ， 否则缓存异议不大 ， 命中率不高 。缓存通常来说主要为了提高接口处理速度 ， 降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题 。
4、分区不是分表 ， 结果还是一张表 ， 只不过把存放的数据文件分成了多个小块 。在表数据非常大的情况下 ， 可以解决无法一次载入内存 ， 以及大表数据维护等问题 。
5、垂直拆分将表按列拆成多表 ， 常见于将主表的扩展数据独立开 ， 文本数据独立开 ， 降低磁盘io的压力 。
6、水平拆 ， 水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中) 。如果没有千万级以上数据 ， 为什么要拆 ， 仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量 ， 分区表也一般能够满足 。所以 ， 一般情况下 ， 水平拆分是最后的选择 ， 在设计时还是需要一步一步走 。
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