同网段两个数据库job的并发优化 (数据库两个job 在同一个局域网)

随着企业数据量的不断增长和对数据处理效率的要求不断提高，在一个企业系统中使用多个数据库已经成为了常态。然而，在使用多个数据库的情况下，由于不同数据库之间存在网络通讯和数据读写等等因素，这就给系统中的job并发执行带来了很大的困难。本文将从角度来说明如何提高job的执行效率。

一、同网段两个数据库job的原理

在一个系统中，当job需要从两个数据库中获取数据进行计算或者需要向两个数据库中写入数据时，就会出现同网段两个数据库job的情况。在这种情况下，job会对两个数据库进行写入和读取操作，虽然网络带宽越来越大，但是由于网络环境的不稳定，这样的job很可能会出现延迟和超时的问题，导致完成job的时间很长，效率很低。

二、同网段两个数据库job的优化方法

1. 同步缓存

同步缓存是一种优化方法，它可以减少job对两个数据库之间的通信量和IO操作，从而提高job的执行效率。同步缓存的原理是，将从一个数据库读取的数据保存到缓存中，然后再从另一个数据库中读取数据，将缓存数据与新读取的数据进行比对，如果有相同的数据则直接从缓存中获取，如果没有相同数据再从数据库中读取，这样就减少了对两个数据库的IO操作。

2. 数据库分片

数据库分片是另一种优化方法，它可以将一个大型的数据库分成多个较小的数据库，每个数据库存储一部分数据。在job执行时，只需要访问需要的数据库，就能大大减少job对两个数据库之间的通信量和IO操作，从而提高job的执行效率。

3. 数据冗余

数据冗余是一种相对简单、实用的优化方法。将需要读取的数据在两个数据库中都进行保存，这样就可以在两个数据库之间不需要频繁通信，从而减少job的执行时间。

三、同网段两个数据库job的实现

在实际操作中，如何实现同网段两个数据库job的优化呢？以下是详细的实现步骤：

1. 在job中增加同步缓存逻辑

在job中增加同步缓存逻辑，在从一个数据库中读取数据时，将读到的数据保存到缓存中，然后再从另一个数据库中获取数据时，再将缓存中的数据与新读取的数据进行比对，如果有相同的数据则直接从缓存中获取，如果没有需要的数据则从数据库中读取。

2. 应用数据库分片的思想

应用数据库分片的思想，将一个大型的数据库分成多个较小的数据库，将数据存储到不同数据库中，然后在job执行时只需要访问需要的数据库，就能大大减少job对两个数据库之间的通信量和IO操作，从而提高job的执行效率。

3. 数据冗余

将需要读取的数据在两个数据库中都保存一份，这样可以在两个数据库之间不需要频繁通信，从而减少job的执行时间。

四、

本文介绍了，包括同步缓存、数据库分片和数据冗余的优化方法以及实现步骤。在实际操作中，可以根据自己的实际情况选择适合自己的优化方案，从而提高job的执行效率，减少因网络延迟和超时带来的影响。