1、大数据并发处理解决方案：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。
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2、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。
3、第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。
4、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
5、大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
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。
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。
：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。
1、这 种方式说来很简单，只要修改MySQL配置文件my.ini 或 my点吸烟 f的参数max_connections，将其改为max_connections=1000，然后重启MySQL即可。但是有一点最难的就是my.ini这个文件在哪找。
2、修改最大连接数 方法一：修改配置文件。推荐方法一 进入MySQL安装目录 打开MySQL配置文件 my.ini 或 my点吸烟 f查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MySQL即可.方法二：命令行修改。
3、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。
1、Linux 平台上需要开启 CAPSYSNICE 特性。比如我机器上用systemd 给mysql 服务加上 systemctl edit mysql@80 [Service]AmbientCapabilities=CAP_SYS_NICE mysql 线程池开启后RG失效。freebsd，solaris 平台thread_priority 失效。
2、最有效的一种方式就是：缓存 想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
3、大数据并发处理解决方案：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。
