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1、使用缓存,比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行,所以处理数据,返回数据非常快,所以可以应对高并发。
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2、建立数据库连接池服务,有很多实现的方式,PHP的话,我推荐使用swoole(PHP的一个网络通讯拓展)来实现。
3、从严格意义上来说,这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解,需要优化的主要还是数据库的操作内容。
在提升数据访问性能的同时确保数据存储和访问的正确性。一般包括一致性协议优化、一致性检验等技术点。高并行读写优化:高并行读写优化用于提高分布式文件读写的并行化水平,最大化提升分布式文件系统下的数据访问效率。
根据CAP 原理,分布式系统在可用性、一致性和分区容错性上无法兼得,通常由于分区容错无法避免,所以一致性和可用性难以同时成立。对于缓存系统来说, 如何保证其数据一致性是一个在应用缓存的同时不得不解决的问题 。
UNDO(撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作,保证原子性)。crash recovery结束后,数据库恢复到一致性状态,可以继续被使用。日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。
强一致性可以理解为在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。同一时间点,你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
智能网卡一致性算法主要用于在分布式系统中,对多台服务器之间进行通信时的数据一致性控制。在这种情况下,网络存在延迟、丢包等问题,不同服务器之间可能会出现数据不一致的问题。
在集中式数据库中,尽量减少冗余度是系统目标之一.其原因是,冗余数据浪费存储空间,而且容易造成各副本之间的不一致性.而为了保证数据的一致性,系统要付出一定的维护代价.减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。
1、数据库服务器执行的单位是“事务”,你应该把上述动作包装成一个事务,在事务的开头用lock table把表加锁,最后在解锁。
2、int nextId() { lock(this){ return this.id++;} } 应用启动的时候从数据库查询一下id的最大值并设置给工具类的id,让它接着增长就行了。具体实现看你用什么语言。请仔细阅读别人回答的是什么意思。
3、你这是PHP语法错误引起的。我想你没认真看过PHP手册吧。
4、你在插入之前要先对数据进行一次过滤也就是逻辑上得唯一判断后再作入库处理,否则提示已存在不插入即可。
5、使用触发器,在新增一条记录的时候,把统计数字加至于删除的时候,就看具体的了。使用某个记录表来记录。比如拥有 id,date,empid,count字段。
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