天天用MySQL开发，你知道数据库能抗多大并发压力吗？

目录

• 一般业务系统运行流程图
• 一台4核8G的机器能抗多少并发量呢？
• 高并发来袭时数据库会先被打死吗？
• 8核16G的数据库每秒大概可以抗多少并发压力？
• 数据库架构可以从哪些方面优化？
• 总结

今天给大家分享一个知识点，是关于MySQL数据库架构演进的，因为很多兄弟天天基于mysql做系统数据库系统概论第五版课后答案开发，但是写的系统都是那种低并发压力、小数据量的，所以哪怕上线了也就是这么正常跑着而已，但是你知道你连接的这个MySQL数据库他到数据库管理系统底能抗多大并发压力吗？如果MySspringcloudQL数据库扛数据库有哪几种不住压力了，应该如何演进你知道吗？

一般业务系统运行流程图

首先，我们先来看一个最最基础的java业务系统连接数据库运行的架构，其实简单来说，我们平javaee时都是用架构工程师spring boot+ssm技术栈开发一个java业务系统的，用spring boot内嵌tomcat就可以对外提供http接口了，然后最多现在会加上nacos+dubbo调用别的系统接口，数据全部靠连接mysql数据库进行crud就可以了，如下图。

上面那种架构的系统，估计就是很javaee多兄弟日常做的最多的系统架构了，有的兄弟稍微做的高大上一点，大概来说，可能就是会加入一些springboot项目搭建es、redis、springrocketmq一类的中间件简spring单使用一下，但是大致来说也就这么回事了，那么还是回归主题，大家知道你上述那种系统下，他连接的数据库能抗多大压力吗？

一台4核8G的机器能扛多少并发量呢？

说实话，要解决这个问题，一般来说，不是javascript先聊数据能抗多少压力，因为往往不是数据库先去抗高并发，而是你连接数据库的web系统得先去抗高并发！也就是我们的spring boot+ssm那套业务系统能抗多高并发我们得先搞清楚！

所以要搞明架构师证书白这个问题，就得先说一个主题，一般来说我们的spring boot应用系统大致就是部署在2核4G或spring是什么意思者4核8G的机器上，这springboot面试题个机器配springboot是什么框架置其实是很关键的，所以这里直接告架构师和程序员的区别诉大家一个经验值，即使说咱们如果部署的是一个4核8G的机器，然后spring boot内嵌的tomcat默认开了200个线程来处理请求，接着每个请求都要读写多次数据库，那么此时，大致来说你的一台机器可以抗大概500~1000这个并发量，具体多少得看你的接口复杂度，如下图。

高并发来袭时数据库会先被打死吗？

所以其实一般来说，当你的高并发压力来袭的时候，通常不会是数据库先扛不住了，而是你的业务系统所在机器抗不住了，比如你部署java面试题了2台机器，那么其实到每秒一两千并发数据库系统的核心是的时候，这两台机器基本上cpu负载都得飙升到90%以上 ，压力很大，而且接口性能会开始往下掉很多了，如下图。

那么这个时候我们的数据库压力会如何呢？springboot其实一般来说你的两台机器抗下每秒一两千的请求的时候后，数据库压力通常也会到一个小瓶颈，因为为什么呢？关键是你的业务系统处理每个业务请求的数据库系统概论第五版课后答案时候，他是会读写多次数据库的，所以业务系统的一次请求可能会导致数据库有多次java环境变量配置请求，也正因为这样，所以此架构师和程序员的区别时可能你的数据库并发压力会到几千的样子。

8核16G的数据库每秒大概可以抗多少数据库系统的核心是并发压力？

那么所以下一个问题来了，你的数据库通springboot面试题常是部署在什么样配置的机器上？一般来说给大家说，数据库的配置如果是那种特别低并发的场景，其实2核4G或者4核8G也是够了，但是如果是常规化一点的公司的生产环境数据库，通常会是8核16G。那么8核16G的数据库每秒大概可以抗多少并发压力springboot和springcloud区别？大体上来说，在几千这个数量级。

因为这个具体能抗多少并发也得看你数据库里的数据量 以及你的SQL语句的复杂度，所以一般来说8核16G的机器，大概也就是抗到每架构图秒几千并发springboot自动配置就差不多了，量再大基本就扛不住了，因为往往到这个量级下，数据库的cpu、内存java是什么意思、网络、io的负载基本都很高了，尤其是cpu，可能至少也在百分之七八十了，如下图。

数据库架构可以从哪些方面优化？

1.根据业务系统拆分多个数据库机器优化方案

那么接着说，如果到了这个并发压力之下，spring漏洞通常来说可以如何进行数据库**数据库架构的优化呢？**其实也简单，我们完全可以加机器，把数据库部署到多台机器上去。因为通常来说，我们的一个数据库里会放很多业务系统的db和tables，所以首先就是可以按照业务系统来进行拆分，比如说多加一台机器，再部署数据库查询语句一个数据库，然后这里放一部分业务系统的db和tables，老数据库机器放另外一部分业务数据库系统概论系统的db和tables，此时一下子就可以缓解老数据库机器的压力了，如下数据库原理图。

2. 读写分离架构优化方案

那么接着问题来了，如果说并发压力继续提升，导致拆分出去的两台数据库压力越来越大了呢？此时可以上一招，叫做读写分离，就是说给每个数据库挂一个从库，让主数据库基于binlospringboot是什么框架g数据更新日志同步复制给从数据库，让主从数据库spring翻译保持数据一致，然后我们的系统其实可以往主库里写入，在从库Spring里查询，此时就又可以缓解原来的java培训主数据库的压力了，如下图。

3、分库分表架构优化方案

再往下说，如果说架构师证书即使是给主数据库挂了从库，然后接着并发压力继续提升，让我们的主数据库写入压力过大，每秒几千写入，又要扛不住了呢？此时就只能上终极方案，分库分数据库原理表了，就是把主库拆分为多个库，每个库里放一个表的部分数java面试题据，然后用多个主库抗高并发写入压力，这样就可以再次分散我们的压力了，如下图所示。

总结

好了，今天分享的知识就到这里了，其实我们的数据库架构演进基本上就是按照今天说的这个顺序和思路逐步逐步的演架构图怎么制作进的，刚开始你单台数据库机器抗几千并发扛不住了，就按数据库系统的核心是照业务系统拆分多个数据库机器，然后再扛数据库不spring漏洞住了，就上主从架构分摊读写压力，再扛不住了就分库分表，多个机器抗数据库写入压力，最后总是可以用数据库架构抗住高并发压力的。

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