一个框架定义了一个 规则,或者说我们可以以系统的方式来达到预期的效果逐步最佳做法。因此,上述测试自动化框架涉及最佳实践,以实现我们的自动化项目的目标。
优酷视频网站架构 一、网站基本数据概览 据2010年统计,优酷网日均独立访问人数(uv)达到了8900万,日均访问量(pv)更是达到了17亿,优酷凭借这一数据成为google榜单中国内视频网站排名最高的厂商。 硬件方面,优酷网引进的戴尔服务器主要以 PowerEdge 1950与PowerEdge 860为主,存储阵列以戴尔MD1000为主,2007的数据表明,优酷网已有1000多台服务器遍布在全国各大省市,现在应该更多了吧。 二、网站前端框架 从一开始,优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示,各个模
许多人不停抱怨 Ruby 运行缓慢。诚然,它的确不如人意,然而这并非致命伤,因为问题的根源在于你的数据库速度缓慢,成为了瓶颈。因此,这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢,但对你而言无关紧要”。
Ruby on Rails(简称Rails)是一种使用Ruby编程语言开发的开源Web应用程序框架。它遵循MVC(Model-View-Controller)架构模式,旨在提供简单、高效的开发方式,以减少开发人员在构建Web应用程序时的重复劳动。
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
作者:哪 吒 来源:blog.csdn.net/guorui_java/article/details/12654200 一、查询SQL尽量不要使用select *,而是具体字段 1、反例 SELECT * FROM user 2、正例 SELECT id,username,tel FROM user 3、理由 节省资源、减少网络开销。 可能用到覆盖索引,减少回表,提高查询效率。 注意:为节省时间,下面的样例字段都用*代替了。 二、避免在where子句中使用 or 来连接条件 1、反例 SELECT
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
第8章 监控应用程序 首先,考虑的一些高级设计模式和原则 ---- 8.1 应用程序监控入门 应用程序开发中存在一种常见的反模式,即把监控和其他运维功能(如安全性)视为应用程序的增值组件而非核心功能。但监控(和安全性)应该是应用程序的核心功能。如果你要为应用程序构建规范或用户故事,则请把对应用程序每个组件的监控包含进去。不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险,这将导致 无法识别或诊断故障 无法衡量应用程序的运行性能 无法衡量应用程序或组件的业务指标以及成功与否,例如跟踪销售数据或交易价值 另一种常见的反
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
在本文中,我们将介绍Firefox Web开发工具(“DevTools”)——一组工具,旨在帮助开发人员检查、调试、配置和优化网站和Web应用程序的性能。我们将特别关注与性能相关的工具,但是我们还将了解如何开始使用DevTools,并了解一些有用的配置。
有很多小伙伴可能都对未来的工作内容有所好奇,不知道所谓的算法工程师到底日常在做什么,而我以后能不能胜任?
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MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
人体是不同系统的组合,其中大多数系统是独立的,并且作为一个整体协同工作。每个系统都有自己的特定功能。所有具有多种其他支持框架的器官构成了一个功能完备的机构。现在,如果应用于软件系统,这就是微服务架构的概念。
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
我们都知道,数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据,但是如果不使用索引,Mysql则会从第一条开始查询,直到查询到符合的数据,这样也会导致一个问题:如果没有添加索引,表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引,Mysql就会快速搜索数据,可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎,MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构,那B树和B+树的区别是什么呢?
人体是不同系统的组合,其中大多数系统是独立的,并且作为一个整体协同工作。每个系统都有自己的特定功能。所有具有多种其他支持框架的器官构成了一个功能完备的机构。 现在,如果应用于软件系统,这就是微服务架构的概念。
刚做完一个跟python爬虫相关的项目,也来说说自己的经验,希望对想学习python爬虫的人有所帮助。 既然问的是如何入门,我想一定是助学者,而且我觉得想学python的有很大一部分不是计算机相关专业的(比如我)。记得我当初想入门学python,学爬虫,最困惑的就是一大堆名词听都没听说过。我觉得对初学者而言,不应该一上来就提分布式,多线程,因为这些名词对于一个未入门的人来说很有可能是陌生的,而这些东西在初期学爬虫的时候是不需要用到的,只有当项目上了一定规模,需要提升性能的时候才会用到。而且我建议初
* 定义:awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具,它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告,通过这个报告,我们就可以了解一个系统的整个运行情况,这就像一个人全面的体检报告。 如何分析: * 在看awr报告的时候,我们并不需要知道所有性能指标的含义,就可以判断出问题的所在,这些性能指标其实代表了oracle内部实现,对oracle理解的越深,在看awr报告的时候,对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候,心里先要明白,数据库出现性能问题,一般都在三个地方,io,内存,cpu,这三个又是息息相关的(ps:我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障),当io负载增大时,肯定需要更多的内存来存放,同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据,相反,cpu时间花费多的话,有可能是解析sql语句,也可能是过滤太多的数据,到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候,我们要知道,什么时候用到cpu,什么时候用到内存,什么时候用到io 1. cpu:解析sql语句,尝试多个执行计划,最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划,不一定是最优的,因为关联表太多的时候,数据库并不会穷举所有的执行计划,这会消耗太多的时间,oracle怎么就知道这条数据时你要,另一个就不是你要的呢,这是需要cpu来过滤的 2. 内存:sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间,还有取到的数据,根据lru算法也会尽量在内存中保留,在执行sql语句过程中,各种表之间的连接,排序等操作也要占用内存 3. io:如果需要的数据在内存中没有,则需要到磁盘中去取,就会用到物理io了,还有表之间的连接数据太多,以及排序等操作内存放不下的时候,也需要用到临时表空间,也就用到物理io了 这里有一点说明的是,虽然oracle占用了8G的内存,但pga一般只占8G的20%,对于专用服务器模式,每次执行sql语句,表数据的运算等操作,都在pga中进行的,也就是说只能用1.6G左右的内存,如果多个用户都执行 多表关联,而且表数据又多,再加上关联不当的话,内存就成为瓶颈了,所有优化sql很重要的一点就是,减少逻辑读和物理读
之前转载过两篇关于“爬虫”的文章,小编在后台收到不少相关的留言,希望能够继续深入,所以有了下面这篇文章。
由于是个人凭着自己理解总结的,因此可能不一定精确,但是毋庸置疑的是,在当代,各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物,必然是具有许多优点的,其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容,为什么索引可以让数据库查询变快?
cache是提高应用性能重要的一个环节,写篇文章总结一下用过的各种对于动态内容的cache。 文章以Nginx,Rails,Mysql,Redis作为例子,换成其他web服务器,语言,数据库,缓存服
微服务在这个时代是一个常常被提及的话题。 我在 SoundCloud时, 曾经负责把一个巨石架构的 Ruby on Rails 应用迁移到微服务。这个故事的技术层面, 我做过多次演讲并且在 SoundCloud 的技术博客上发表过系列文章。这些工程的知识是人们最感兴趣的, 但最近我意识到我从来没有向大众解释我们是如何开启这段微服务之旅的。 抱歉让技术粉失望了, 我们迁移到微服务的原因更多是从产能考虑而非纯技术原因。下面我会做出解释。 注意:这篇文章有很多修正主义的成分, 为了使它更容易理解, 我们把一个相当
视图(View)是一种虚拟存在的表,同真实表一样,视图也由列和行构成,但视图并不实际存在于数据库中。行和列的数据来自于定义视图的查询中所使用的表,并且还是在使用视图时动态生成的。
谈到MySQL性能优化,查询优化作为优化的源头,它也是最能体现一个系统是否更快。 本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容,从中会介绍一些查询优化的技巧,帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来,并明白高效和低效的原因何在,这样更有助于你更好的来优化查询SQL语句。
没有什么是一成不变的,尤其是在数据科学领域。毕竟,一些库、算法、工具一直在更新迭代。
对于一些数据量较大的系统,数据库面临的问题除了查询效率低下,还有就是数据入库时间长。特别像报表系统,每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此,优化数据库插入性能是很有意义的。
在开始讲这一小节之前,我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
译者注:很多人误认为JVM是一个很重量级的框架,本文作者之前也是这么认为的,但是在这篇文章中,作者从几个层面分析了一下,可以看出JVM并不是我们想象中的那么“重”。以下为译文。 大多数情况下,我之所以反对Clojure,就是由于JVM。因为它实在是太重量级了。 这是几周前在ZA Tech科技公司的Slack团队中出现的声音。假期的时候观看了一些关于Clojure的讨论后发现演讲者们又一次又一次地提到了这个反对意见。 关于这一点,我在Slack中做过一段说明。现在,我为了更广泛的讨论而把它记录下来。 背景 我
在这篇文章中,我们将介绍微服务,那就需要回答一个司空见惯的问题“什么是微服务?”
随着技术的发展,软件开发方法不断演进,测试一直都是不可或缺的一步。作为提升用户体验、保障软件质量的关键环节,软件测试至关重要。特别是面对多样化的测试需求、不断加快的版本迭代速度,如何围绕业务功能需求搭建适合其特点且快速、高效的软件测试体系、框架和流程,FreeWheel 核心业务团队对此进行了深入的探索和实践。团队将测试中具有共性的模块进行抽象和提取,形成了自己的“测试之道”,为产品质量提供强有力的保障。
(2)、无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。
完全的范式和反范式是不存在的,在实际操作中建议混用这两种策略,可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引;MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
ip ip命令取代了旧的ifconfig和route命令。ip命令允许你配置、添加、删除和查看网络接口。 例如,如果你发出命令ip a,你将看到所有网络接口的所有配置。这可能有点压倒性,所以要只获取你需要的信息,请使用ip link show。 要查看特定接口,你可以发出命令ip address show dev ens5,这将为你提供更详细的信息,但仅适用于名为ens5的网络接口。 你还可以使用命令ip route查看路由表。 ip命令还允许你启用和禁用网络接口。要启动接口 ens5,命令是: sudo
Shopify是现存最大的Ruby on Rails代码库之一。它已被超过一千名开发人员使用了十多年。它封装了来自计费商家,管理第三方开发者应用程序,更新产品,处理运输等许多不同功能。它最初是作为整体构建的,这意味着所有这些不同的功能都构建在相同的代码库中,它们之间没有边界。多年来,这种架构为我们工作,但最终,我们达到了这样一个临界点,即单体monolith的缺点超过了好处。我们必须选择如何进行分解。
我所在的前一家公司构建了一个大规模捐赠和支付软件系统,在一些盛大的节日里,我们一次活动中就会收到成千上万笔捐款。我在那家公司的其中一项职责就是扩展这个系统,确保它不会崩溃。由于架构低效、开发仓库以及技术选择问题,它有许多局限性,在性能上也远远无法满足需求。
列式存储的另一面 列存是常见的数据存储技术,在许多场景下也确实很有效,因而也被不少数据仓库类产品采用,在业内列存也常常就意味着高性能。 可是,列存真有这么好吗?搜索一下,容易找到的列存缺点一般是针对数据修改的,而对于只读的分析计算任务,却很少能见到较详细的讨论。我们在这里来研究一下这个问题。 对内存计算意义不大 列存的原理很简单:由于磁盘不适合跳动式读取,采用行式存储时在读取数据时会扫描所有列,而一次运算可能只涉及很少的列,这样就会多读很多用不上的数据。采用列存则只需要读取需要用到的列,数据访问量大概率会大
数据库数据会随着业务的发展而不断增多,因此数据操作,如增删改查的开销也会越来越大。再加上物理服务器的资源有限(CPU、磁盘、内存、IO 等)。最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 数据库存在IO和CPU瓶颈:
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