王小刀

单日数据暴增几十万、几百万甚至上千万，远超出传统单表的性能极限，此时该如何处理呢？本章会结合真实的线上业务，全面阐述单表数据增长过快的优雅处理方案。

高并发处理是面试中一个百问不厌的问题，数据库也一直是业务系统的核心，因此想要掌握高并发处理经验，处理好数据库的大流量并发问题是永远绕不开的话题，本文则会详细展开叙述数据库分库分表的核心方法论~

一、业务背景 系统业务功能：系统内部进行数据处理及整合, 对外部系统提供结果数据的初始化(写)及查询数据结果服务。 系统网络架构: • 部署架构对切量上线的影响 - 内部管理系统上线对其他系统的读业务

简介 小编最近在使用系统的时候，发现尽管应用已经使用了redis缓存提高查询效率，但是仍然有进一步优化的空间，于是想到了比分布式缓存性能更好的本地缓存，因此对领域内常用的本地缓存进行了一番调研

1 导读 数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。 2 一致性 1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系

最近阅读了拉钩教育上前硅谷上市公司技术总监韦木写的《 软件架构场景实战 22 讲》，文章针对常见的软件架构中作者亲身使用到的架构和实施方案，收益良多，分享给大家

不管是哪一门语言，并发都是程序员们最为头疼的部分。同样，对于一个软件而言也是这样，你可以很快增删改查做出一个秒杀系统，但是要让它支持高并发访问就没那么容易了。比如说： 如何让系统面对百万级的请求流量不

在如今IT开发行业中，系统访问量日涨、并发暴增、线上瓶颈等各种性能问题纷涌而至，性能优化成为了现时代中一个炙手可热的名词，无论是在开发、面试过程中，性能优化都是一个常谈常新的话题.....

今天想聊一下分库分表，因为对于快速增长的业务来说，这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统，商品池是一个存储瓶颈，商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长，短短几个月就能涨到几千万的