如何实时监测MySQL的每秒并发查询量和每秒并发处理的事务量

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。

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查看mysql当前活跃的并发连接数

结论：看两个指标 Connections 和 Threads_connected。

1 - Connections

显示的是当前尝试连接到数据库服务器的所有连接，包括成功的，和失败的。

2 - Threads_connected

当前打开的所有连接数。

检查上述指标，可以使用 show status 返回。使用where子句进行筛选。

threads_connected

也可以使用 show processlist 返回详情，结果如下：

processlist

以上。

如何查看高并发下mysql数据库的性能

限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。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。

图片来自网络

漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。

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。

图片来自网络

漏桶算法和令牌桶算法的选择

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。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，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。

怎么查看当前mysql的并发数

如何实时查看mysql当前连接数? 1、查看当前所有连接的详细资料: ./mysqladmin -uadmin -p -h10.140.1.1 processlist 2、只查看当前连接数(Threads就是连接数.): ./mysqladmin -uadmin -p -h10.140.1.1 status 、查看当前所有连接的详细资料: mys...

mysql并发数是什么意思？

可能影响，并可能影响。这就是所谓的“一个老鼠屎坏了一锅汤。”许多DBA都遇到类似的问题，即一台服务器上，在服务器上的所有应用程序的应用程序编程问题，导致多个应用程序的数据都受到牵连。但是，根据你的描述，如果唯一的A1死锁，然后A2是不是一个问题。但是，如果的A1表扫描或复杂的计算，导致太多的资源，这将影响到A2的压力。

数据库的并发性通常指的是整个服务器的并发性，无论数据库服务器的几个库

mysql并发如何处理

mysql的最大连接数默认是100, 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。

调节方法为：

1.linux服务器中：改my.cnf中的值就行了

2.Windows服务器中（我用的）:  

在文件“my.ini”中找到段   [mysqld],在其中添加一行  

max_connections=200         ###   200可以更改为想设置成的值.  

然后重启"mysql"服务。

/mysqladmin所在路径/mysqladmin -uroot -p variables

输入root数据库账号的密码后可看到

| max_connections | 1000 |

其他需注意的：

在编程时，由于用mysql语句调用数据库时，在每次之执行语句前，会做一个临时的变量用来打开数据库，所以你在使用mysql语句的时候，记得在每次调用完mysql之后就关闭mysql临时变量。

另外对于访问量大的，可以考虑直接写到文本中，根据预测的访问量，先定义假若是100个文件文件名依次为1.txt,2.txt...100.txt。需要的时候，再对所有文本文件中的数据进行分析，再导入数据库。

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