高并发怎么做？

像传统的数据库，让大家去排队，尽量利用性能，只能一定程度上缓解这个问题。业界上有2种操作，一个是采用云原生的架构，采用存储计算分离，像PolarDB可以做一写多读。现在PolarDB一个实例可以做一个大到接近100T的存储，上面可以做一写多读16个节点。按照当时并发的需求，尤其是对只读并发高的应用，就按量去弹出来的只读节点，一两分钟就弹出一个新的节点，峰值过去之后就可以释放了。

如果写的并发特别多可以采用PolarDB 2.0，所有的计算节点每一个计算节点都可以做写和读。

写和写的冲突问题可以在多写和多读的时候，就要想办法在共享状态这一层。

还有一种解决方法是用分布式，或者有些传统企业用的中间件分库分表或者分布式数据库。因为可以把并发并行的或者分布式放到多个节点上去。这里面也有挑战，挑战非常大，因为一旦对数据进行了分库以后，每个分区都非常容易被并行化。很多时候要做跨区域的查询，依赖两个或三个Partition或者Share上的数据，就需要做跨库的事务处理和查询，这个对系统性能影响非常非常大。但在很多应用场景上，可能并发是很高但做跨库的这种冲突事务的量可能不会太高。