数据库

数据库基础架构

数据库的锁
1.乐观锁
2.悲观锁
3.行级锁（InnoDB）

• 共享锁
• 排它锁
  4.表级锁（MyISAM）
• 表共享读锁
• 表独占写锁
  5.页级锁（BDB）

基础锁的知识

• 对于update, delete, insert 语句在执行的时候， InnDB会自动给涉及的数据集合加上排他锁
• MyISAM 在执行查询语句select 前，会自动给涉及的所有表加上读锁， 在执行update, delete, insert 前会自动加上写锁，这个过程不需要用户干预

表锁

• 开销小，加锁快，不会出现死锁，锁定力度大， 发生锁冲突概率高， 并发差

行锁

• 开销大，加锁慢， 会出现死锁， 发生锁冲突概率低， 并发好
• 共享锁：也叫读锁，多个用户读取同一个资源，但是不允许其他客户修改，允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁
• 排他锁：也叫写锁， 写锁是排他的，会阻塞其他的写锁和读锁

InnoDB只支持行锁和表锁, 只有通过检索条件检索数据的时候采用到行级锁，其次则用表锁
MyISAM只支持表锁

乐观锁

乐观锁并未真正加锁，而是在最后提交的时候进行冲突检测
乐观锁的概念中其实已经阐述了他的具体实现细节：主要就是两个步骤：冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是Compare and Swap(CAS)技术

悲观锁

select * from xxxx for update
在select 语句后边加了 for update相当于加了排它锁(写锁)，加了写锁以后，其他的事务就不能对它修改了！需要等待当前事务修改完之后才可以修改.

MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁把整张表锁住，这点需要注意。

乐观锁和悲观锁比较

在乐观锁与悲观锁的选择上面，主要看下两者的区别以及适用场景就可以了。
1、乐观锁并未真正加锁，效率高。一旦锁的粒度掌握不好，更新失败的概率就会比较高，容易发生业务失败。
2、悲观锁依赖数据库锁，效率低。更新失败的概率比较低。
随着互联网三高架构（高并发、高性能、高可用）的提出，悲观锁已经越来越少的被使用到生产环境中了，尤其是并发量比较大的业务场景。

MyISAM

1.不支持事务
2.插入和查询速度更快
3.适合仅用作数据仓库只使用查询的需求的数据库

数据库高并发架构

数据库分表

• 1.解决存储问题：将同一张表放到不同的服务器上，进行数据层面的划分，减少单台服务器的压力
• 1.1.出现的问题：
• 数据库id， 例如50在每一个分表都出现了，但是我们在查询的时候无法确定
• 使用SnowFlake
  • SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。
  • 第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
  • 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
  • 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。
  • 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。
  • 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。
• 2.解决并发读取延迟问题： 读写分离，创建数据库主从结构
  • 就是写的时候写入主数据库服务器，主数据库会自动同步到从数据库中
  • 读的时候在从数据库中查询
• 3.数据库架构设计
  • 注意设计并发是数据冲突
  • 可以巧妙使用锁或者唯一约束
  • 写入数据库的时候可以借助redis持续写入，不要直接向数据库发送请求
  • 多使用redis 作为中间的消息队列
• 4.解决瞬间爆炸的查询如定时抢红包
  • 我们使用消息队列存储参与用户的信息，再写一个多线程程序去消耗队列

负载均衡

Nginx

• 加权轮询
• IP哈希
• 最少连接数
• 一致性哈希