慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中...默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。...慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。 相关的参数设置 slow_query_log ：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。...log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。 log_output：日志存储方式。...系统变量log-queries-not-using-indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。如果调优的话，建议开启这个选项。
原来是推送结算信息的逻辑中，有一个对task表的查询，而这个查询的sql，没有建索引。这样当这类任务数量积压的比较多时，查询会越来越慢，慢查导致mysql堵塞。...堵塞导致消费者无法拉取任务，进而影响到其他通知BG的任务的消费；我们分析了一下日志，其实我们的程序查询数量当时3分钟大概查询了1万多次，可以说qps不多。...给我们研发的感觉，mysql是如此的脆弱，2w多条数据，查询没有索引，几千个select,就能把它打挂。 几乎类似的案例，一年前，我们也碰到过一次。...2、提前消灭慢查询； 3、对异步任务做好线程隔离；
先提交SQL到预发布，再去轮询查询是否ok。query的时候加上MYSQLI_ASYNC选项，query就直接提交到mysql，但是本身不等待执行结果。...sprintf("MySQLi Error: %s", mysqli_error($conn))); } }} while (count($allResult) == 5);// 4.输出查询结果
2.当并发执行5条查询语句的时候，有时候只可以同时执行3个并发、有时候是2个并发、有时候是1个并发，其余的query就无法执行，失败的query日志看到如下异常： Sql St Cancel() RPC...首先排查原因1）: 前期的猜测是由于并发执行查询导致impala daemon或者资源池里的内存不够了。...3）、执行五个并发query ? 查看set mem_limit=50000000000已经生效 ?...5个查询并发执行的时候在每个impalad进程里会产生大约2000个线程，而这些imapalad节点上的CPU内核是36vcore个。在36个vcore上调度2000个线程所带来的额外开销是很大的。...2.再次并发执行5个query ? 五个query都执行完成 ? 测试脚本和日志如下： ?
，随着并发的增加，查询性能会慢慢下降，并发越高，性能下降越厉害。...第二次测试：所有并发查询均在1.6秒内完成 ? 第三次测试：所有并发查询均在1.6秒内完成 ? 3.测试30个并发查询： 第一次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ?...第二次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ? 第三次测试：所有并发查询均在5秒内完成 ?...第二次测试：0.66秒返回查询结果 ? 第三次测试：0.67秒返回查询结果 ? 2.测试10个并发查询 第一次测试：所有并发查询均在1.5秒内完成 ? 第二次测试：所有并发测试均在1.7秒内完成 ?...第二次测试：所有并发查询均在1.4秒内完成 ? 第三次测试：所有并发查询均在1.4秒内完成 ? 3.测试30个并发查询： 第一次测试：所有并发查询均在3.8秒内完成 ?
可以看到，1个并发查询，能在秒级内返回结果 2.测试10个并发查询 第一次测试：所有并发查询均在6.4秒内完成 ? 第二次测试：所有并发查询均在6.8秒内完成 ?...第三次测试：所有并发查询均在6.8秒内完成 ? 可以发现，在10个并发查询的场景下，Impala查询性能已经有明显的下降了。...3.测试30个并发查询 第一次测试：前6个查询均在5秒内完成，但是随着并发数的增大，查询返回结果的时间越长，花费时间最长的为11.81秒。 ? ?...从并发测试结果来看，在30个并发查询的测试场景下，Impala查询性能急剧下降，即随着并发查询数量的增多，Impala查询性能越差。...根据我们在上一章的测试效果，可以看出，1个用户单独查询能秒级返回查询结果，10个用户并发查询需要3秒左右返回查询结果，30个用户并发查询需要耗时15秒左右。
前情回顾 上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据，那么本章节我们来继续编写异步并发加锁，保证数据安全 实战任务 本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：循环查询处理并发数据，并且加锁保证数据安全 给查询数据表添加...is_import字段，在mysql表中添加查询标识，插入成功则为1，无插入则为0 然后初始化 is_import = 0 即可，下面来给我们之前的model方法的查询中添加条件查询。...在消费者方法中引用更新方法 此时消费者已经在上一个篇章中写了异步并发的方法，但是这样调用的话，会导致mysql更新的时候报错。 为了保证数据安全，我只能降低效率，增加锁了。...例如： 1、使用查询分页再开启线程并发处理。 2、拆分生产者与消费者，加入rabbitmq等中间件来对付异常处理
实战任务 本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中，读取原表数据（部分存在多张关联查询）然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中（包含mysql、mongodb...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：本章节先实现 2、3两点的实例。...，然后调用API进行post请求即可，那么下面单独写一个查询的实例。...编写PyMysql的查询实例 - 单独查询用户id以及用户名 # -*- coding: utf-8 -*- import pymysql config = { 'host': '你的mysql...在上面的内容中已经有了基本执行的示例，但是如果需要频繁操作，肯定需要抽象相关的方法类，下一篇章Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 （二） - PyMysql操作数据库基本类封装
1.1 索引 在数据量不是很大时，大多慢查询可以用索引解决，大多慢查询也因为索引不合理而产生。...如果查询条件包含在了组合索引中，比如存在组合索引（a,b)，查询到满足 a 的记录后会直接在索引内部判断 b 是否满足，减少回表次数。同时，如果查询的列恰好包含在组合索引中，即为覆盖索引，无需回表。...1.7 小结 以上列举了 MySQL 常见慢查询原因和处理方法，介绍了应对较大数据场景的常用方法。 分库分表和读写分离是针对大数据或并发场景的，同时也为了提高系统的稳定和拓展性。...这是因为 HBASE 只支持三种查询方式 1、基于 Rowkey 的单行查询 2、基于 Rowkey 的范围扫描 3、全表扫描 可见 HBASE 并不支持复杂查询。...3.4 使用场景 HBASE 并非适用于实时快速查询。它更适合写密集型场景，它拥用快速写入能力，而查询对于单条或小面积查询是 OK 的，当然也只能根据 rowkey。
Tech 导读 面对高并发调用的调用场景，针对不同的业务场景，处理方式往往各有不同，本文针对实际的业务场景，通过实际业务场景分析，调用量分析，最终采用合理的技术方案，完成实际的业务场景。...当高并发或有人利用不存在的Key频繁攻击时，数据库的压力骤增，甚至崩溃，这就是缓存穿透问题。 由于存在缓存穿透问题，首先想到用商家的唯一标识来做布隆过滤器以解决缓存穿透问题。...3.2 第二层防护 面对高并发，首先想到的是缓存。 引入缓存，就要考虑缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩的三大问题。 其中缓存穿透，已在第一层防护中处理，这里只解决缓存击穿，缓存雪崩的问题。...缓存击穿（Cache Breakdown）缓存雪崩是指只大量热点key同时失效的情况，如果是单个热点key，在不停的扛着大并发，在这个key失效的瞬间，持续的大并发请求就会击破缓存，直接请求到数据库，好像蛮力击穿一样...加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目 本文主要分析了面对高并发调用的调用场景设计及的技术方案
最近看到这样的案例： 1、应用需要为现有的表添加列 2、应用执行ALTER TABLE ADD COLUMN语句 3、其他每个查询都需要被阻塞几分钟甚至更长时间 为什么出现这种情况？如果避免？...这种事情发生在有其他查询在这个表上，然后在执行alter table，alter table需要等待之前的锁释放： (SESSION 1) =# BEGIN; BEGIN (SESSION 1) =
前情回顾 上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题，那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据，以及并发实现的初步分析。...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例...那么下一步就是要考虑如何并发高效处理这些数据了。 那么下面来分析一下，哪个步骤耗时比较长。 看看代码，可以知道这个循环是需要等待每次API请求后，返回结果再进行下一个循环执行的。...# 结束计时 elapsed = (time.clock() - start) print("Time used:",elapsed) 那么将这个耗时较长请求API的工作进行异步并发...首先看一个并发异步的调用示例 参考：python 实现异步执行 #coding:utf-8 from threading import Thread from time import sleep
执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：编写Http执行POST请求的基本类方法 编写test03....编写model类，抽象查询的过程方法 models.py 我新建了一个core文件夹目录，然后新建一个models，专门用来处理查询以及调用API发送请求的业务处理。...DB_NAME = '#####注释####' # 设置需要查询的表明 TABLE_NAME = '#####注释####' # 数据查询 select_fields...将返回的查询结果转化为字典类型数据 其中查询的旧表字段与新表的字段应该要用字典进行一一映射关联，方便后续调用。...1、定义字典存储 旧表字段 《==》新表字段的映射关系 2、获取旧表字段数据，进行数据查询 3、获取新表字段对应存储数据，再次使用API请求新表，灌入数据 # 设置字段映射字典： 旧表查询字段 ==
后来开通了服务，QPS提高到了20，阻塞式请求满足不了这个QPS了，于是使用了GRequests来并发请求数据，但这里又遇到了一个问题：并发太快，服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应，造成了资源的浪费...for url in urls ] * 1000 rate = 20 # 表示 20 请求/秒 time.sleep(1) 这是最简单的方法，通过time.sleep(1)阻塞进程来控制每秒并发数量...grequests.map(req_group) sleep(1) print(ret) 令牌桶(token bucket)方法 这种方法较精确，可以确保误差不超过±1（当然前提是你的电脑和目标服务器都能承受的了高并发...，可以考虑使用time.sleep(1)简单快捷；当并发请求数量较大时，使用令牌桶(token bucket)方法能最大化利用每一秒；如果不想写太多代码，可以使用GRequests-Throttle包进行请求流量控制...到此这篇关于Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现的文章就介绍到这了,更多相关Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
对比串联执行和并发执行 ``` java?...： 循环次数 并发执行时间 串联执行时间 一百万 2ms 4ms 十万 2ms 2ms 一万 1ms 0ms 通过数据的对比我们可以看出。...在一万以下的循环次数时，串联的执行速度比并发的执行速度块。是因为线程上下文切换导致额外的开销。 死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？...这种划分是使用并发度获得的，它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一个可选参数，默认值为 16，这样在多线程情况下就能避免争用。...同时加入了更多的辅助变量来提高并发度，具体内容还是查看源码吧。 volatile 变量和 atomic 变量有什么不同？
by 1，分组查询 2，分组条件查询having 3，SQL查询关键字执行顺序 三，联合查询（多表查询） 1，前置知识-笛卡尔积 2，内连接 2.1内连接语法 2.2示例分析 2.3内连接查询的问题...查询以下数据： 查询姓名重复的员工信息 3，SQL查询关键字执行顺序 SQL查询关键字执行顺序 group by>having>order by>limit 三，联合查询（多表查询） 1...，前置知识-笛卡尔积 笛卡尔积是联合查询也就是多表查询的基础，那什么是笛卡尔积呢？...t2 [on 连接条件]; 右连接以右边的表为主查询数据 示例分析 查询所有人的成绩 1，使用左连接查询，student表为主表 2，使用右连接查询，score_table表为主表...，因为这个语句就 是内连接的查询语句 5，子查询 ⼦查询是指嵌⼊在其他 sql 语句中的 select 语句，也叫嵌套查询 示例 查询计算机或英语的成绩 select * from score_table
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。...In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact：表示精确查询。...2) 模糊查询 contains：是否包含。 说明：如果要包含%无需转义，直接写即可。 例：查询服务器名称包含测试的服务器。...例：查询中间件名不为空的中间件信息。...例：查询2019年加入数据的中间件。
除了使用临时表外，还有许多其他方法可以处理大量并发查询并提升性能。 查询优化 索引优化：合理创建和使用索引可以大幅度提升查询性能。...减少全表扫描、避免使用不必要的JOIN操作、合理选择查询条件等，都可以提升查询性能。 数据库分区：将数据按照某种规则进行分区存储，可以将查询负载分散到不同的分区上，提升并发处理能力。...这样可以提高并发查询的处理能力，并且提供更好的可扩展性。 数据库分片：对于超大规模的数据库，可以考虑使用数据库分片技术，将数据分散存储在多个数据库节点上，以提高并发查询的处理能力和性能。...在面对大量并发查询的情况下，为了提升MySQL的性能，除了使用临时表之外，还可以通过查询优化、并发控制、硬件与架构优化以及系统管理与调优等多种方法和策略来处理。...通过综合考虑和应用这些方法和策略，可以将MySQL的并发查询处理能力发挥到极致，满足高性能应用的需求。
Java并发 - (并发基础) 1、什么是共享资源 堆是被所有线程共享的一块内存区域。在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例 Java中几乎所有的对象实例都在这里分配内存。...如下图： 2、并发编程的难点 原子性问题 操作系统做任务切换(CPU切换)，可以发生在任何一条CPU指令执行完成后; CPU能保证的原子操作是指令级别的，而不是高级语言的操作符(例如：n++)。...为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序; 重排序不会影响单线程的执行结果，但是在并发情况下，可能会出现诡异的BUG。...参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/298448987 3、JMM 并发编程的关键目标 并发编程需要处理两个关键问题，即线程之间如何通信和同步。...并发编程的内存模型 共有两种并发编程模型:共享内存模型、消息传递模型,Java采用的是前者。
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。...In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact：表示精确查询。...2) 模糊查询 contains：是否包含。 说明：如果要包含%无需转义，直接写即可。 ” 例：查询服务器名称包含测试的服务器。...例：查询中间件名不为空的中间件信息。...例：查询2019年加入数据的中间件。
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