三级缓存解决循环依赖 不依赖缓存提高数据库并发

高并发系统优化的核心是分流和张力，重点解决数据库与备份的合理使用。一、数据库优化：通过读写分离、分库分表、索引优化和慢查询分析，提升性能并避免瓶颈。二、备份策略：结合本地与备份、热点突发、合理的备份策略及备份备份三、数据库与备份协调：采用先更新数据库再更新备份、延迟双删或消息队列异步更新等方式，数据一致性，大多数场景下采用一致性即可。高并发优化需持续调整，提前规划、监控并及时优化，才能系统稳定保障运行。

高并发系统的优化，核心在于“分流”和“压缩”，尤其是数据库和存储这两个关键环节。数据库是系统压力的大头，存储包缓解压力的利器。想要系统承载得住，必须从这两方面入手。一、数据库优化：别让陷阱卡在存储层

数据库在高并发场景下最容易成为瓶颈，尤其是写操作或查询复杂的情况下。优化方向主要有以下几个：读写分离：主库写，多个从库读，减弱单点压力。适用于读多写少的场景，比如新闻类网站、商品详情页等。分库分表：当数据量和访问量都很大时，单表成绩会不断上升。可以按用户ID、时间等维度水平拆分，把压力分散到不同的数据库或表中。索引优化：合理使用索引能极大提升查询效率，但索引日志也不是越多越好，间隔更新的字段索引加反而会影响写入性能。慢查询优化：定期分析慢查询，查找定时SQL进行优化，比如避免全表扫描、减少JOIN记录等。

一个常见的问题是，很多系统在青少年没有考虑分表，等数据量上来以后改架构成本就很重要了，所以提前规划很重要。二、服务器策略：用空间更换时间，降低数据库压力

服务器是高并发系统中最常用的“收缩阀”。合理使用服务器，大大减少数据库的直接访问次数。本地服务器全局缓存结合使用：比如用Guava做本地服务器，Redis做服务器服务器，形成多级服务器结构。热点数据抢先：在活动开始前，把热门数据提前加载到缓存中，避免活动一开就打爆数据库。设置合理的过渡策略：缓存不能永久有效，否则会存在数据不一致问题。可以采用TTL（生存时间） LRU（最近最少使用）策略，自动清理旧数据。硬盘阵列与击穿处理：对不存在的数据做硬盘标记（比如空值硬盘一段时间），防止恶意攻击；热点损坏数据时，用互斥封锁控制重建硬盘。

硬盘不是能的，不能完全依赖。比如金融类交易系统，万对数据一致性要求极高，磁盘就只能作为辅助，不能作为唯一的数据源。三、数据库与磁盘一致性：保持常见一致性是关键

磁盘和数据库之间最大的问题就是数据一致性。的做法是：先更新数据库，再更新磁盘：适用于对一致性要求不高的场景。先删除磁盘，再更新数据库（延迟双）译）：适用于磁盘阵列风险上述的场景。使用消息队列异步更新：通过MQ解耦数据库和磁盘操作，提高系统稳定性。

实际应用中，强一致性难以实现，大多数场景采用最终一致性，只要在间歇的间隔同步即可。

基本上就这些，高一致性优化不是一蹴而就的事，但是需要在不同阶段持续调整。数据库和存储是最基础也是最容易出问题的地方，提前规划、持续监控、及时优化，才能让系统稳定得住。

以上就是高虹系统如何优化？数据库与存储处理策略的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！