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大家可用通过开启并行复制来解决延迟问题，MySQL6基于库级别并行复制；MySQL 7基于逻辑时钟并行复制，也就是表级别的并行；而MySQL0则是行级别的并行复制，粒度更细，复制效率更高。
定制网站制作可以根据自己的需求进行定制，成都网站设计、成都网站建设构思过程中功能建设理应排到主要部位公司成都网站设计、成都网站建设的运用实际效果公司网站制作网站建立与制做的实际意义
网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。
存在类型转换，比如你的索引字段是varchar型，但是你搜索条件却是userid=333，那这样索引不生效。数据量极少时，Mysql不会使用索引，因为全表扫描速度更快。where条件中的索引运算设计计算时，索引失效。
由于mysql的sql语句处理是单线程的，因此我们需要更好的cpu，而不是更多的cpu。我们系统的并发量如何一个cpu同时只能处理一条sql语句。所以，高并发量的情况下，就需要更多的cpu而不是更快的cpu。
高并发下的数据安全我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。
1、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。
2、在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。
3、使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
4、并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁(即排它锁)，共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
5、针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
6、两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。
1、MySql有自己的锁机制，当执行一个修改操作时，MySql会对这个操作上锁。此时如果接收到另外的修改请求，那么这个请求就会因已经上了锁而被压入执行队列。
2、一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
3、通过使用信号量对线程的同步作用可以确保在任一时刻无论有多少用户对某一页面进行访问，只有不大于设定的最大用户数目的线程能够进行访问，而其他的访问企图则被挂起，只有在有用户退出对此页面的访问后才有可能进入。
4、数据库有自己的连接锁机制，如果是针对同一台机器使用同一个接口进行插入的话多线程和单线程是一样的。除非你有好几台数据库服务器，这样再使用多线程来进行上面的工作的话效率才会明显提高。
5、并发访问：当多个事务同时访问数据库中的同一张表时，就会出现并发访问的情况。如果这些事务在操作时没有正确地使用锁机制，就可能导致死锁或锁表的问题。
1、mysql并发访问 我写了个服务，使用Java写的，发布在Tomcat上。发布Tomcat的服务器，如何保证高并发访问？我是需要提高机器的cpu还是内存呢？MySQL数据库如何设置呢？希望有经验的人给我指点一下，多谢大家。
2、以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。
3、假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。
4、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
5、当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
6、扫描的行数和访问类型在评估查询开销的时候，需要考虑一下从表中找到某一行数据的成本。 MySQL有好几种访问方式可以查找并返回一行结果。 这些访问方式可能需要访问很多行才能返回一条结果，也有些访问方式可能无需扫描就能返回结果。