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1、令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。
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2、mysql处理大数据很困难吧，不建议使用mysql来处理大数据。mysql有个针对大数据的产品，叫infobright，可以看看，不过好像是收费的。或者研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。
3、负载均衡。负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是内容分发网络。
MySQL极具参考价值的性能有哪些？临时表的监测是许多预定义的Monyog监测之一。它提供了一些临时表使用的指标，包括：允许的最大值：显示tmp_table_size服务器变量的值，它定义了在内存中创建的临时表的最大大小。
在Monyog中查看MySQL连接 在MySQL数据库中，MySQL的最大并发连接数是存储在全局变量max_connections中的。Monyog报告变量“max_connections”作为当前连接监控组中的“最大允许”指标。
POSIX 线程，以及数据库服务器等。sysbench 支持Lua 脚本语言，Lua 对于各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。
这时，mysql是找到binlog最新同步的位点或GTID，来确定redolog或者undolog中哪些实例需要回滚，哪些事务需要重做。
填充测试数据比物理内存还要大，至少超过innodb_buffer_pool_size 值，不能将数据全部装载到内存中，除非你的本意就想测试全内存状态下的MySQL性能。
1、吞吐量计算公式：吞吐量=并发数/平均响应时间，吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。
2、获取数据不总是到数据库取的。并发是同一时刻，有多少个请求在数据库上跑。数据库最大并发和在线人数没有确定的对应关系。
3、吞吐量：系统在单位时间内处理请求的数量。只不过是一个很宽泛的术语，大家经常指的吞吐量的单位可能是：TPS/QPS、页面数/秒、人数/天、处理业务数/小时等等。
对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照guan 方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。
首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。
首先税和运输成本可以方便地(由你的应用或MySQL)计算出来。其次，如果税和运输成本改变了，你可能必须编写必要的查询更新每个产品记录中的税和运输的费率。
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。
mysql SELECT * FROM table LIMIT 5； //检索前5个记录行 MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。同样是取10条数据，下面两句就不是一个数量级别的。
通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。
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。