我注意到最后两项(内存消耗最大两项),分别是 21.19G (22221844K/1024/1024) 和 7.44G (7801584K/1024/1024)怎么会有这么多的内存消耗呢~~非常奇怪!
虽然现在都在推广自动化运维,不过有些时候还是需要登入到服务器去做些事情。那么,在有限的几次登入服务器机会中,作为DBA应该关注哪些事情呢?
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
当数据库服务经常突然挂断,造成无法访问时我们能做什么?本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题,分析问题,最后解决问题的过程。
本篇文章记录了一次接口慢查问题排查过程,该问题产生的现象迷惑性较高。同时由于问题偶发性高,排查难度也比较大。排查过程从 druid 数据源“导致”的一个慢查现象作为切入点,逐步分析,排除诸多可能性后仍无解。之后重新审视故障现象,换个角度分析,找到了问题根因。最后对问题原因进行了验证确认,结果符合预期。到此,排查过程算是结束了,本文对问题进行记录归档。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤,对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
PostgreSQL 是非常好的开源的数据库,主要针对替换ORACLE及其他传统型RDBS数据库的重任,基本上大部分中小型企业,能指望的开源数据库也只有POSTGRESQL ,当然如果你愿意花更多的钱,更多的应用程序结构方面的改造,MYSQL也不是不可以, ORACLE 换成PG如同,你从一个中单的一个房间 换到另一个房间, 如果要是ORACLE 到MYSQL ,就如同你从北京,搬到上海. 所以如果不想大动干戈, 并且不想改变现有的整体架构, PG 是必然的选择,没有其他.
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
在对MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的对比测试过程中,有一个环节是人为制造磁盘满的场景,看看MGR是否还能正常响应请求。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
有时候出现了环境问题,对比是一种很好的方式,如果对比得当,可以避免反复的出现问题,可以根据对比的情况推理出一些可能出现的情况或者问题。 如果对比不当,很可能得出错误的结论。今天就简单举几个例子来说明一下。 MySQL重启的对比 之前出现过一次备机的硬件故障,但是庆幸的是幸亏是备机,备机上意味值有备库,但是实际发现备机上的备库和主库没什么关联,也是让人直冒冷汗,那就搭建备 库吧,结果发现主库没有开启binlog,这种情况下是没有任何办法的,所以在评估之后,发现还有一套环境也是同样的问题,所以就申请了窗口时间来
线上有个MySQL 5.7版本的实例,从服务器延迟了3万多秒,而且延迟看起来好像还在加剧。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇淫技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了,从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进,目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制,这个功能也被合并到了 5.7.21 版本,解决了 5.7 并行复制的一些问题。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
上一篇:【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof,这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后,如何看,以怎么看
2022.11.07号下班路上突然收到许多用户反馈,说小程序进不去了。然后自己试了一下,打开一直转圈,于是快马加鞭赶回家,打开了电脑。
MySQL 8.0.28开始,新增一个特性,支持监控统计并限制各个连接(会话)的内存消耗,避免大量用户连接因为执行垃圾SQL消耗过多内存,造成可能被OOM kill的风险。
在MySQL数据库中,用的最多的字符型数据类型就是Varchar和Char.。这两种数据类型虽然都是用来存放字符型数据,但是无论从结构还是从数据的保存方式来看,两者相差很大。而且其具体的实现方式,还依赖与存储引擎。我这里就以大家最常用的MYISAM存储引擎为例,谈谈这两种数据类型的差异。在后续建议中,也是针对这种存储类型而言的。
S主要运用于全文搜索、数据分析, 底层使用开源库Lucene,拥有丰富的REST API。内部分布式的数据存储、倒排索引等设计,使其可以快速存储、搜索、分析海量数据。典型的使用方和应用场景,如github,StackOverflow,elasticsearch+logstash+kibana 一体化的日志分析。
当我们的工具或者程序连接到数据库之后,实际上发生了什么事情?它的内部是怎么工作的? 就像我们到餐厅去吃饭,点了菜以后,过一会儿菜端上来了,后厨里面有哪些人? 他们分别做了什么事情?这个就是MySQL的整体架构和工作流程了。 先贴个整体流程,大家大概有个印象:
一位朋友找我做模拟面试,我看他简历上写了,有着实际项目的性能调优经验。这个不错,可以算是他的简历亮点之一。
每当我们遇到数据库查询耗时过长,总会第一时间想到,在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据,但是我们真的清楚究竟什么是索引,为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗?接下来请大家根据下文,一起深入索引的世界吧。
是在抱歉,本应该周五是其他数据库,周一到周四都是 postgresql , mysql ,但目前的状态下,(都不知道今天是星期几)暂时不在准守这样的设置,以后待稳定后,在恢复原来的“人设”。
这个当然不是乱说的,是通过计算得来的,我接下来会在文章里面告诉大家这个数据是如何计算的。
Spark SQL SparkSQL的前身是Shark,它抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 1、Spark SQL性能 Spark SQL比hive快10-100倍,原因: 内存列存储( In- Memory Columnar Storage ) 📷 基于Row的J
数据如何采集?是服务端主动到监控节点拉取信息?还是客户端主动上报相关的信息,从而划分为两种类型,一种是有专门的客户端,一种是使用主机自带的协议,例如snmp协议。在进行网络设备的监控的时候,好像只能用snmp协议了,因为。。。不能安装客户端,容器中可以使用cadvisor或者使用prometheus的各种exporters。专用的客户端。
APP要做性能测试,什么样的数据能反应应用的性能情况,如何评估应用的性能状态? 不知道该如何入手?一起来分析下如何给APP做性能测试。
APP要做性能测试,什么样的数据能反应应用的性能情况,如何评估应用的性能状态? 不知道该如何入手?一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角:性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能:内存、cpu、电量还是什么?接着,选择你需要测试的场景,测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据,要测试APP何种功能等等。最后,根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有:内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析:
首先,MySQL必须要运行一个服务,监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候,必须要弄清楚的有两件事。
一晃又到年底了,也就意味着金三银四又要到了,没拿到年终奖,或者对当前工资不满意的同学又开始想换工作了。
这次我们来讲讲对象池、连接池的意义,在此之前我们先了解学习一些其他的基础知识,以便我们结合理解池的意义。
MySQL自身的局限性,很多站点都采用了MySQL+Memcached的经典架构,甚至一些网站放弃MySQL而采用NoSQL产品,比如Redis/MongoDB等。不可否认,在做一些简单查询(尤其是PK查询)的时候,很多NoSQL产品比MySQL要快很多,而且前台网站上的80%以上查询都是简洁的查询业务。
看完这篇文章,你能搞清楚以下问题: 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 2、varchar能存多少汉字、数字? 3、varchar的最大长度是多少呢? 4、字符、字节、位,之间的关系? 5、mysql字段类型存储需要多少字节? 接下来请仔细看,整理不易啊。 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 一般初学会认为,二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char,二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法:varchar在实际存储的时候会多一个b
MySQL手册中有提到:CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度以及是否保留尾部空格等方面也不同,在存储或检索过程中不进行大小写转换
学习需要有大局观,我觉得正确的方式是从开始就对所学的知识有一个系统级别的认识,对这个知识体系有认识,这样才能知道自己学到哪,离自己的目标还有多远,而不是一上来就开始各种编码啊,设计模式啊,算法啊,结果学了些啥,有什么用,一概不知,产生 “我是谁?我在哪?” 这样的错觉,这样对学习积极性甚至是对所学知识产生系统的认识是无益的。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是,MapReduc
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
在MySQL8.0在启动的时候,会配置各种各样的buffer和cache来提高数据库的性能。如果我们在一台服务器上配置了MySQL8.0的服务,那么这台服务器的内存会同时被操作系统、MySQL8.0服务、以及其他应用程序所共享。
书接上文 Android 性能测试初探(二) 本文接着往下聊,今天主聊 CPU 及 内存
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
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