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书名 ：高并发Oracle数据库系统的架构与设计

豆瓣评分：

作者: 侯松

出版社： 机械工业出版社

出版年: 2014-11-1

页数: 388

内容简介：

这是国内第一本深度讲解如何架构与设计高并发Oracle数据库系统的著作，也是国内第一本系统讲解内存数据库TimesTen的专著。作者是拥有10余年Oracle从业经验的资深数据库架构师，本书的内容也得到了业界以盖国强为代表的数位数据库专家的一致认可。本书秉承大道至简的思想，技术与艺术并重，从技术、方法论、原理和思想等角度讲解了如何架构与设计高并发Oracle数据库系统。

全书主要内容从三个维度展开：首先是内部扩展的维度，深入探讨了高效B树索引、高效表设计、查询优化器等数据库架构设计与优化的核心技术，以及高并发Oracle数据库系统架构与设计的方法论和常见的高并发案例；其次是纵向扩展的维度，国内首次详细讲解了内存数据库TimesTen的基本使用、高可用架构设计、缓存应用、监控方法、数据备份与恢复、数据迁移以及高并发场景；最后是横向扩展的维度，详细讲解了

作者简介 ：

侯松（网名：麻袋爸爸）

资深数据库架构师、PMP、北美寿险管理师，现就职于中国平安保险集团，拥有10余年数据库开发、管理和运维经验。精通Oracle数据库相关技术，掌握ITIL运维体系，擅长金融行业（银行、保险、投资）的项目管理和数据库系统的架构设计，有世界500强IT团队管理与大型项目管理的经验。活跃于ITPUB等技术社区，2013年中国数据库大会演讲嘉宾。个人网站：>

我觉得1万的数据并发量并不大，想oracle数据库，mysql承载这些并发是没有问题的

我觉得，主要的问题在于你GPS是一直在修改的，因为车辆在不断的行驶，这样的话，可能会影响数据库的性能

我觉得，你可以用一个内存行的数据库，比如，redis，用这个来存放GPS信息，redis是基于内存的，读写要比关系数据库速度快(忽略网络因素),你可能要问GPS入库怎么弄，可以做一个定时任务，每隔多少时间来将redis的数据写入到数据库中，当然，redis也支持一些算法，比如LRU，来设置何时将数据同步到数据库

MySql避免重复插入记录的几种方法

本文章来给大家提供三种在mysql中避免重复插入记录方法，主要是讲到了ignore,Replace,ON DUPLICATE KEY UPDATE三种方法，有需要的朋友可以参考一下

方案一：使用ignore关键字

如果是用主键primary或者唯一索引unique区分了记录的唯一性,避免重复插入记录可以使用：

复制代码 代码如下:

INSERT IGNORE INTO `table_name` (`email`, `phone`, `user_id`) VALUES ('test9@163com', '99999', '9999');

这样当有重复记录就会忽略,执行后返回数字0

还有个应用就是复制表,避免重复记录：

复制代码 代码如下:

INSERT IGNORE INTO `table_1` (`name`) SELECT `name` FROM `table_2`;

方案二：使用Replace

语法格式：

复制代码 代码如下:

REPLACE INTO `table_name`(`col_name`, ) VALUES ();

REPLACE INTO `table_name` (`col_name`, ) SELECT ;

REPLACE INTO `table_name` SET `col_name`='value',

算法说明：

REPLACE的运行与INSERT很相像,但是如果旧记录与新记录有相同的值，则在新记录被插入之前，旧记录被删除，即：

尝试把新行插入到表中

当因为对于主键或唯一关键字出现重复关键字错误而造成插入失败时：

从表中删除含有重复关键字值的冲突行

再次尝试把新行插入到表中

旧记录与新记录有相同的值的判断标准就是：

表有一个PRIMARY KEY或UNIQUE索引，否则，使用一个REPLACE语句没有意义。该语句会与INSERT相同，因为没有索引被用于确定是否新行复制了其它的行。

返回值：

REPLACE语句会返回一个数，来指示受影响的行的数目。该数是被删除和被插入的行数的和

受影响的行数可以容易地确定是否REPLACE只添加了一行，或者是否REPLACE也替换了其它行：检查该数是否为1（添加）或更大（替换）。

示例:

# eg:(phone字段为唯一索引)

复制代码 代码如下:

REPLACE INTO `table_name` (`email`, `phone`, `user_id`) VALUES ('test569', '99999', '123');

另外,在 SQL Server 中可以这样处理：

复制代码 代码如下:

if not exists (select phone from t where phone= '1') insert into t(phone, update_time) values('1', getdate()) else update t set update_time = getdate() where phone= '1'

更多信息请看：>

大数据并发处理解决方案：

1、HTML静态化

效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

2、服务器分离

对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的服务器，甚至很多台服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃，在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群 *** 作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。

3、数据库集群和库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，net不是很熟悉，相信也肯定有。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、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终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。　第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有>

凡是大型的系统，必然要分库，也就是根据逻辑进行数据拆分。比如用户的数据，你可以根据用户所在的省份划分，一个省份一个数据库，只有这样才能真正的保证大数量的并发。

另外要有效的利用读写分离，读写分离用sql server 2012的话可以直接用always on，一个用来写，若干用来读。数据库自身会保证数据的一致性的，这样就不会出现查备份库数据还没同步过来的问题了。

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。

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。

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。

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