大数据高并发面试题

今天给大家分享高并发大数据处理经验，其中也会对大数据高并发面试题的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、如何处理大量数据并发操作
• 2、mysql单表过亿条数据,如何优化查询速度?
• 3、大数据的高速性体现在方面
• 4、为什么软件无法处理大数据量或高并发
• 5、LVS-高并发+实验
• 6、一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

如何处理大量数据并发操作

1、图片服务器分离。图片是最消耗资源的，可以将图片与页面进行分离，基本上大型网站都会***用这个策略。数据库集群和库表散列。

2、处理大量数据并发操作可以***用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。

3、磁盘I/O配置：MySQL的性能跟磁盘I/O的性能息息相关。建议使用高速硬盘和RD技术，并在操作系统和MySQL中优化磁盘I/O，以提高MySQL的性能。 ***用分布式数据库 如果单个MySQL数据库无法满足高并发事务的需求，可以***用分布式数据库。

4、高并发的三种解决方法包括：系统拆分、缓存技术、以及消息队列。系统拆分是将一个大型系统分解为多个子系统，每个子系统可以独立处理请求，从而分散了高并发的压力。通过dubbo等工具进行服务化拆分，每个子系统可以连接自己的数据库，实现数据的独立管理和扩展，有效提高了系统的整体抗并发能力。

mysql单表过亿条数据,如何优化查询速度?

数据量增长导致单表性能下降，通过分表控制每张表的数据量，优化查询效率和减少索引大小。5 分库分表 系统发展到高并发和大数据量阶段，***用分库分表架构，通过路由算法将请求路由到合适的库和表，确保高效数据访问。

创建索引 索引是一种额外的数据结构，可提高MySQL数据查询的速度。当MySQL需要查询一张表的具体数据时，索引将会被用来加快查询速度。因此，为大型表创建索引通常是一个好主意。

当MySQL单表数据量过大导致查询性能降低时，可以***取以下策略优化：索引优化：确保常用列有合适索引，复杂查询时建立联合索引，定期审查并删除不必要的索引。SQL查询优化：使用EXPLAIN分析查询执行，避免索引失效，减少全表扫描，利用覆盖索引。

索引是一种用于快速查找数据的数据结构。在MySQL中，可以通过创建索引来优化查询速度。不过，当数据量达到亿级别时，索引也面临着一定的挑战，例如占用大量磁盘空间、影响更新操作的效率等问题。对于这些问题，可以***取以下措施：考虑使用压缩索引来减少磁盘空间的占用。避免过度索引，删除无用的索引。

优化数据存储结构 为了能够更好地存储上亿的数据，我们需要对数据的存储结构进行优化。这主要包括以下几个方面：数据库分表 在MySQL中，当一个表达到几千万记录，就需要考虑分表进行处理了。数据量越大，查询时间会越长，因此，我们可以通过将大表分成多个小表来加快查询速度。

大数据的高速性体现在方面

1、大数据的高速性主要体现在以下几个方面：数据处理速度快：大数据系统能够快速地收集、存储、处理和分析海量的数据。这得益于强大的计算能力和高效的数据处理算法，使得大数据系统可以在极短的时间内完成对数据的处理和分析。实时性：大数据的高速性还体现在数据的实时处理上。

2、数据无时无刻不在产生，速度快的平台将具有更大的优势。多样 大数据的多样性体现在其广泛的数据来源。任何形式的数据都有可能产生价值。推荐系统是目前应用最广泛的例子，如淘宝、网易云音乐、今日头条等。这些平台通过对用户日志数据进行分析，进一步推荐用户喜欢的内容。

3、高速性：大数据的高速性体现在数据增长快速、处理快速上。各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长，而许多数据具有时效性，需要在几秒内快速处理和响应，例如搜索引擎需要在几秒内呈现出用户所需数据。

4、大数据的特点主要体现在以下几个方面： 海量性：大数据的规模庞大，从几十TB到数PB不等，数据集的规模不断变化。 高速性：在高速网络时代，数据的实时产生和处理变得尤为重要。利用高速电脑处理器和服务器，数据处理速度得到了显著提升。

5、大数据的高速性体现在两个方面：数据的快速生成和处理速度。各行各业的数据呈指数级增长，且很多数据具有时效性，如搜索引擎需在几秒内展示搜索结果。系统和企业在面对海量数据的爆发式增长时，必须保证高速的数据处理和响应能力。 价值密度低：在海量数据中，有价值的数据仅占很小一部分。

为什么软件无法处理大数据量或高并发

1、服务器容量不足大数据量和高并发会给服务器带来巨大负载压力。如果服务器的容量不足，就会导致软件无***常运行。为了解决这个问题，必须升级服务器硬件以增加服务器的容量。网络瓶颈在处理大量数据和高并发时，网络带宽也可能成为瓶颈。如果网络带宽不足，就会导致数据传输速度慢，用户体验下降。

2、使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。分离活跃数据：可以分为活跃用户和不活跃用户。

3、除了安全问题，数据库性能的高低还与硬件配置息息相关。例如，内存容量、CPU性能、磁盘读写速度等硬件条件直接影响到数据库的响应速度和处理能力。尤其是在大数据量、高并发操作的情况下，硬件性能的不足可能会导致数据库运行效率降低，甚至出现卡顿现象。此外，数据库性能还受到软件配置的影响。

4、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。

5、性能问题 系统性能是用户最为关注的问题之一。当系统面临高并发、大数据量处理时，可能会出现响应缓慢、延迟增加甚至崩溃的情况。这主要是因为系统资源分配不合理、算法效率低下或者软硬件配置不足导致的。

6、首先，C***在请求和接收binlog时，会与MySQL master建立网络连接，并进行数据传输。这会占用一定的网络带宽和服务器资源。特别是在高并发、大数据量的场景下，如果C***的请求频率过高，可能会加重MySQL master的网络负担，从而影响其性能。其次，C***解析binlog的过程也需要消耗CPU和内存资源。

LVS-高并发+实验

1、大数据处理中，高并发是数据日志收集、用户画像分析、个性化推荐、以及服务提供过程中不可或缺的一环。从四层到七层，LVS与nginx各司其职。LVS处理四层流量，以快应变，确保负载均衡；nginx处理七层请求，解析客户端资源，提高用户体验。

2、LVS 的核心原理是通过虚拟 IP （VIP） 将请求路由到后端服务器集群，从而实现负载均衡。多款负载均衡服务器如 Nginx、Haproxy、FNetscaler 等也提供了类似功能，但 LVS 以其高性能、低成本和高可扩展性而著称。在工作原理方面，LVS 通常***用三种主要模式：NAT、DR 和 Tunnel。

3、Nginx安装和配置比较简单，测试起来比较方便，它基本能把错误用日志打印出来。LVS的配置、测试就要花比较长的时间了，LVS对网络依赖比较大。可以承担高负载压力且稳定，在硬件不差的情况下一般能支撑几万次的并发量，负载度比LVS相对小些。

4、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。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

5、云计算项目：包含大型网站高并发架构及自动化运维项目、公有云运维技术项目实战、web安全渗透攻防项目实战，学完此阶段学员可以保证服务的在线率、提高网站的并发量、整合Kafka和ELK，进行日志***集平台的建设、web安全渗透实验室构建。

一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范「军规」

1、MySQL数据库命名与设计规范概要MySQL数据库设计需要遵循一系列严格的标准，以保证数据的一致性、性能和可维护性。首先，数据库命令和基本设计需遵循以下原则：所有表默认使用InnoDB存储引擎，因其支持事务和高并发性能。统一使用UTF8字符集，避免字符集转换导致的乱码和索引失效。

2、MySQL高并发连接能力测试结果 在本次测试中，我们在一台装有32GB内存，8核CPU的阿里云CentOS服务器上安装了最新的MySQL0版本，使用Python的MySQLdb库进行连接。我们测试了1000，2000，5000，1万，2万并发连接数量的情况下，MySQL的连接数和CPU、内存利用率。

3、MySQL分表可以使大数据存储得以实现，但在实际应用中，我们需要针对每种分表方法进行优化，以达到更好的查询效率和更优的性能。（1）垂直分表优化 在进行垂直分表后，我们需要使用联结查询来获取数据。因此，优化联结查询是提高查询效率的关键。

4、大数据量下的分页解决方法主要包括以下几点：根据数据库类型选择分页SQL：MySQL：使用LIMIT和OFFSET进行分页，例如SELECT * FROM 表名 LIMIT 页大小 OFFSET 起始位置。注意提供的SQL示例中存在错误，正确的MySQL分页语句不会包含where主键10orderbydeptnoascpmitn这样的片段。

5、MySQL支持多种数据库引擎，如MyISAM、InnoDB、Memory等。这些引擎各有特点，如InnoDB适合处理高并发、大数据量的插入和更新操作；而MyISAM适合处理查询操作等。在存储海量数据时，需要根据业务需求选择合适的引擎。 分库分表 分库分表是 MySQL 存储海量数据的最佳实践之一。

关于高并发大数据处理经验，以及大数据高并发面试题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。