当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。

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经典题目 1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程，3个线程以及之间的关联； 2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点 (1)、问5点不同； (2)、innodb引擎的4大特性 (3)、2者selectcount(*)哪个更快，...

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此前，POLARDB核心卖点是100%向下兼容MySQL 5.6，100TB存储容量，性能是官方MySQL的6倍，跑分超越AWS Aurora。

（阿里云数据库事业部总经理曹伟（花名：鸣嵩）） 近日，在2018杭州云栖大会上，阿里云数据库事业部总经理曹伟（花名：鸣嵩）在接受笔者采访时，介绍了过去一年POLARDB的变化： 1、在写性能方面，再度提升近2倍，去年13万QPS，今年达到了25万QPS；POLARDB还支持多达16个节点，其聚合读性能超过1000万QPS；在相同测试流程下，POLARDB写性能比AWS Aurora快了近两倍； 2、在读写分离方面，提供了会话一致性的读写分离支持。

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1、概述 通过前面文章的介绍，并不能覆盖负载均衡层的所有技术，但是可以作为一个引子，告诉各位读者一个学习和使用负载均衡技术的思路。虽然后面我们将转向“业务层”和“业务通信”层的介绍，但是对负载均衡层的介绍也不会停止。

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承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》，介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景，本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。 1 分层缓存架构设计

2 缓存带来的复杂度问题 常见的问题主要包括 数据一致性 缓存穿透 缓存雪崩 缓存高可用 缓存热点 下面逐一介绍分析这些问题以及相应的解决方案。

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分布式数据库已经进入了全面快速发展阶段。这种发展是与时俱进的，与人的需求分不开，因为现在信息时代的高速发展，导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈，因为MySQL数据库实质上还是一个单机版本的数据库，而只要是单机，就必然会遇到的一个问题就是存储问题，因为存储是硬需求，而CPU和内存如果不够的话，只是性能不好，并不会直接否定方案或者架构。

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一、前言 MySQL 对于很多 Linux 从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。

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｜什么是自适应参数 MySQL8.0推出一个号称可以自适应服务器的参数，保证在各种不同的服务器、虚拟机、容器下自动适配服务器资源，让我们一起来看看到底它能做到什么地步。

｜自适应参数是如何设置和适应变化的 可以设置参数 innodb_dedicated_server=ON来让MySQL自动探测服务器的内存资源，确定innodb_buffer_pool_size, innodb_log_file_size 和 innodb_flush_method 三个参数的取值。

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1.背景

对于锁大家肯定不会陌生，在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问，但是随着分布式的快速发展，本地的加锁往往不能满足我们的需要，在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。

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我在解决方案团队工作多年，发现数据库复制总是被误解，甚至有些人根本完全不理解，所以本文将来回顾一下MySQL环境中的复制概念，并且澄清一些大家对于复制的误解。

什么是复制? 复制：保证信息被复制并有目的地填充到另一个环境中，而不是仅存储在一个位置(基于源环境的事务)。

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