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MySQL JDBC在高并发场景下可能会遇到性能瓶颈，为了应对这些挑战，可以采取以下策略：
使用连接池：连接池可以有效地管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接。这可以减少系统开销，提高性能。常见的连接池有HikariCP、C3P0和DBCP等。
优化SQL查询：编写高效的SQL查询语句，避免全表扫描、减少JOIN操作、合理使用索引等，可以降低数据库的负载，提高查询速度。
使用批处理：对于大量的插入、更新和删除操作，可以使用批处理来减少网络开销和数据库处理时间。
调整MySQL配置：根据服务器的硬件资源和业务需求，合理调整MySQL的配置参数，如缓冲区大小、连接数等，以提高性能。
使用缓存：对于热点数据，可以使用缓存技术（如Redis、Memcached等）来减轻数据库的压力。这样可以减少对数据库的访问次数，提高系统性能。
分库分表：当单表数据量过大时，可以考虑分库分表策略，将数据分散到多个数据库和表中，降低单个数据库的负载。
读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，可以提高系统的并发处理能力。
使用分布式数据库：当单个数据库无法满足高并发需求时，可以考虑使用分布式数据库（如MySQL Cluster、TiDB等），将数据分布在多个节点上，提高系统的并发处理能力。
异步处理：对于一些非关键操作，可以采用异步处理的方式，减轻数据库的压力。
监控和调优：定期对系统进行性能监控和调优，发现并解决性能瓶颈，确保系统在高并发场景下能够稳定运行。
