架构之路，不留后路！MySQL亿级高并发实战来了！
MySQL是国内的主流数据库，随着业务不断增长，业务场景也越发复杂，当数据量达到一定规模后，就需要考虑如何提高数据处理的性能，考虑如何更好分库分表。
作为稍有经验的架构师，在系统的整体架构设计上，怎样做好服务架构设计和存储架构设计，这挑战真的非常大！选用微服务架构，还是云原生架构是服务架构设计的范畴，在存储架构设计方面，是选择RDBMS数据库？NoSQL数据库？还是NewSQL数据库？
架构选型同样分为服务架构选型和存储架构选型。比如，微服务架构设计的选型，可以选用Spring Cloud生态，或者Apache Dubbo生态。存储架构的选型，业务数据量不大的情况下，MySQL数据库是很好的选择，后面会详细说到。
但随着平台用户量的不断增加，数据库中的数据量越来越复杂、越来越庞大，当用户量达到亿级人次，日活跃达到千万以上时，就不可能再用单库单表了！对吧？原因有二：
单一数据库的存储资源十分有限，数据量达到一定量级后“增删改查”等操作的成本越来越高，访问性能越来越低；
单表数据量太大，会极大降低SQL的执行性能，需要的数据不能及时调取，严重影响用户请求过多时服务端的效率。
这时，如何设计更高效的分库分表逻辑就十分重要了。
而且面试时，面试官不仅会考你水平拆分和垂直拆分到底怎么拆，还会深问你MySQL的底层原理。
MySQL存储引擎的工作原理和优化思路是什么？
MySQL的隔离等级对加锁有什么影响？
如何实现亿级数据的拆分优化？
问题来了，如何快速拥有面试必备的海量数据高并发实战经验？
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东哥会结合他在58集团的架构设计经验，剖析MySQL默认存储引擎InnoDB原理，带你掌握事务管理机制原理，理解MVCC、undo log、redo log，多版本并发控制读/写冲突方法。在实战层面帮你学会Sharding JDBC、Sharding-Proxy架构设计思路，精通MySQL分库分表综合实战。
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