解决数据库高并发的常见方案

解决数据库高并发的常见方案：

1） 缓存式的 Web 应用程序架构：在 Web 层和 DB(数据库)层之间加一层 cache 层，主要目的：减少数据库读取负担，提高数据读取速度。cache 存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的 cache 层，这样更容易破除内存容量的限制，同时增加了灵活性。

2） 增加 Redis 缓存数据库：

3） 增加数据库索引
索引的设置建议避免踩以下两个坑：

索引越多，查询速度反而会变慢
数据表每写入一次数据，都会让后面的索引编号重新排序，仍然会降低速度（所以建议在经常变动的表里建索引）

4） 页面静态化：
嗯，减少用户访问服务器对数据库的读取量

5） MySQL 主从读写分离：
当数据库的写压力增加，cache 层（如 Memcached）只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负。读写分离就是只在主服务器上写，只在从服务器上读

6） 分表分库：
分表【水平拆分】。比如将数据表以业务类别进行拆分，缩短表的长度，可以提高数据库查询的速度（查询时长跟数据的长度成正比），间接提高并发洪峰的处理效率

8） 负载均衡集群：
终极解决办法，想要提高性能上的提高，最根本最有效的方法就是提高硬件上的配置，就酱

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