路人甲Java
一场电商大促，涉及到的数据量有多大？
以一个消费者的购买过程为例，一次下单行为，对于后端数据库就有多次读写调用；如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题，更是对数据库内核优化能力的一种“洗礼”；跨店铺结算、资金金额，涉及到存储核心交易数据的数据库，每一个字符都代表着真金白银，下单失败要进行回滚，更是对后端系统多个组件的考验；还有物流数据库等都在支撑着整个电商交易环节…
这还只是一个用户的行为，如果大促当天，有上亿人都在重复这个动作，想象一下这个数据量级：一个下单动作会涉及几十条、甚至上百条的数据库读写操作，如果保守估计按1亿人参与大促来计算，整个数据库涉及上百亿次的查询或读写要求。
电商订单、支付、物流等核心链路，都是以数据库为基础。难以想象如果一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽，整个大促将会变成一个怎样的大型“灾难现场”。
不过可以想到的是，在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的，这里说的优化不是说单纯的增加云服务器，而是对系统的各个维度：
比如，Java应用层、底层JVM、数据库层(Mysql)、中间件层、网络层、以及云环境等等，各种监控、全链路压测更是必备的功课。
这里面数据库Mysql的优化尤为关键，很多同学平时工作可能没机会接触，也可能系统并发压力很小，不需要太多优化，但是数据库Mysql优化是高级资深工程师必备的技能，也是想进一线互联网公司必备的一块技能。
可能很多人之前没机会接触到这些，或者系统压力不大不需要太多优化。这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》
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我之前已经看过这个课程的试听课，里面讲的很多性能优化的技术，我已经用在公司项目里了，非常实用，强烈推荐！
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