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MySQL数据库或日志中时间差8个小时的解决方式及慢查询配置

在MySQL中设置了慢查询日志，但是日志中的时间都慢了8小时，怀疑是时区的问题。...慢查询日志差8个小时 show variables like '%log_time%'; 需要在MySQL的配置文件my.cnf中添加以下行： [mysqld] log_timestamps=SYSTEM...service mysqld restart 数据库中时间异常 查询当前时间 select now(); 如果获取的时间正确，则无需修改，如果不对的化进行如下修改。...service mysqld restart 慢查询配置 查询Mysql版本 select version(); 或者 mysql --version 获取现在的配置 show variables like...注意 未使用索引的日志建议关闭，因为无论查询时间多长的sql，都会记录在日志中。 这个配置和慢查询的配置是并集的关系，即如果两个都开启，所有的慢查询和未使用索引的SQL都将会被记录。

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从“悲剧”的几个运维场景谈谈运维开发的痛点

比如对于运维开发，我可以配合和协调，有技术困难可以解决，但是我不会追着别人去学习某些技术，因为这种事情会变味，运维意识里有这个，那么这个事情的意义就大不同。 要有明确的运维目标。...这里说是明确，光有规划不行，要有明确的运维目标，这个目标换个角度来看就是我们工作的痛点，解决了工作的痛点才是对我们自身意识的提升，这样也能解释实现运维目标的意义。 要有明确的时间窗口。...有了目标，需要我们安排指定的时间窗口来做，如果没有时间范围，那么事情的进度和质量就难以追溯和保证。 我在这个事情上栽了很多的跟头，而且会发现事情变得越来越不可控。...看起来就是一个命令的事情，但是衔接起来确实是个麻烦。 然后来说一下数据查询的需求，其实这是一个很基础的需求。能够通过界面显示出数据来，满足一定的查询需求。...比如我要实现数据查询，执行路径按照上面的图来看可能就是ops->CM->Server->DB，这个路径很长，或者是ops->CM->DB,如果选中是这个路径的话，如何开通权限就是个难题，我们假设有100

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    Java进程异常退出

    *这样的崩溃日志，同时也没有发现OOM的日志，也没有常见的Java 的堆异常log，关键是同样的环境，另外一台机器B，压力远比这个大，都稳定运行很长时间没有问题。...由于之前知道这个机器A的内存是足够大，为什么内存足够确使用呢。另外一个机器B在同样的JVM虚拟机配置下却可以。通过查询，我发现Docker可以对系统资源进行设置。...，就会触发OOM（out of memory），从而导致进程退出，后来经过和运维同学确认这个机器配置，符合我的猜想，Docker且内存限制8G(低于设置的Xmx12G)。...我修改一下Xmx，问题得以解决。      上述只是临时解决了问题，有没有更好的办法让Java自己感知到Docker的资源配置呢，比如内存和CPU等。...总结：  1、在无异常log情况，应用退出，可以先考虑系统中断，dmesg查询相关信息  2、docker环境会影响应用，使用需要慎重，尤其是开发者和运维人员分离的情况下，开发者应该尽量了解到运维对系统的设置

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    做一个不背锅的运维

    不管任何原因，先找运维，给他一口好锅。运维好苦啊！稳定运行时，似乎是多余的存在；有问题时，要替人背锅。与其被动，不如主动一点，不做背锅侠！ 怎么做呢？先看几个例子，亲身经历。 ?...对oracle的一些配置进行了检查，性能未能得到任何改善。于是跟开发人员进行沟通，问他们近期是否做了项目更新？答复是肯定的，但无法确定是哪里的问题引起性能上的问题。...这个后台设计上的缺陷主要有一下几点： 1、管理后台登陆时，会查询所有代理商的数据，代理商会查询下级代理商的数据。而不管是哪一级的登陆，都会顺带查询其下最终用户的数据。如此叠加，产生巨大的数据查询量。...我仔细检查目录ROOT及 yzuqin-m目录里边的配置，特别是应用连接数据库的字串。两个项目连接的数据库各不相同，询问程序员哪个是正确的。...曾经很长一段时间，自己也是不喜欢关注业务，连服务器上运行的是什么都不知道（最多知道是网站而已，具体是什么性质的，一概不关心）。

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    线上500万数据查询时间在37秒，作者将问题解决了，我看到了更大的坑

    线上500万数据查询时间在37秒，作者将问题解决了，我看到了更大的坑 文章目录 总结 一、问题背景 二、看执行计划 三、优化 四、你以为这就结束了吗 五、后续（还未解决） 六、最终解决方案 总结 最近看到一篇文章...现在强制用时间，但是下次筛选时间条件一变化，大概率又出问题 当查询条件 end_time > and end_time 的数据量达到总表数据量一定比例，强制走索引也会很慢。...由于我也不知道该作者的数据结构，以及他的业务场景究竟是哪样的。所以只是提一下可以考虑的点。 在这里，我想总结的一点是，如果遇到查询慢的情况，首先要做的事情，就是检查有没有走索引！...那就是sqlyog的问题了，现在也不清楚sqlyog是不是做什么优化了，这个慢查询的问题还在解决中（我觉得问题可能是出在mysql自身的参数上吧）。...五、后续（还未解决） 感谢大家在评论里出谋划策，我来回复下问题进展： 1.所谓的sqlyog查询快，命令行查询慢的现象，已经找到原因了。

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    微服务化的基石：持续集成

    当然还有些跨服务的查询，或者非结构化数据的查询，引入搜索引擎，比关系型数据库的查询速度快很多。 在高并发情况下，仅仅纵向拆分还不够，因而需要做真正的服务化。 一个服务化的架构如图所示。...因为时间不能太长，微服务的一个模块，大概需要5-9人的团队规模，如果团队规模太大了，说明服务应该进行拆分了，这个团队规模，是能够保证比较短的时间之内过完昨天的状态的。...提交不是马上进入主库，而是需要代码审核，这是把控代码质量的重要的环节。 代码质量的控制往往每个公司都有文档，甚至你可以从网上下载一篇很长很长的Java代码规范。...接口是否会升级，是否带版本号 是否有单元测试 当然还有一些不容易一眼看出来的，可以通过一段时间通过统一的代码review，来修改这些问题。...这就是常说的，你变了，我没变，为啥我要改。如果基于抽象的接口编程，将修改隐藏在后面，则能够实现依赖的解耦。 以上是模块内部常见的设计原则，对于模块之间，则是对于云原生应用常说的十二原则。

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    我用EggJS开发了一个日增量过亿的数据可视化平台

    Koa是Express原班人马打造的， 从根源上做解决了Express的很多痛点，但是我需要一个更适合企业级应用的框架 EggJS——最终选择 EggJS成为了最终的选择，我觉得Egg有如下的优势： 多环境配置...性能优化 在上面的指标监控的加持下，在运行了一段时间后，通过Grafana的指标监控显示，发现了我们的数据可视化系统中，某个业务线的接口返回时间很长，大约要22s以上，这个时长是无法容忍的。...数据均已做处理 用户行为分析页面的特点是用户可能会对长时间范围内的数据进行聚合和分析，所以用户选择的时间跨度越大返回时长越长，clickhouse的查询就越慢（单个业务线的每日数据量在千万以上）。...但是我系统中还很多不完美的地方： 虽然通过追加中间表来提高了查询速度，但是精细筛选条件下的数据查询依然很慢，原因是中间表是在没有筛选条件下进行聚合在落库的。...较大的时间跨度范围内的UV查询依然很慢，原因是在大量数据内做distinct处理是十分耗时的。

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    微服务化的基石——持续集成

    为了承载更多的请求，设置缓存层，将数据缓存到Memcached或者Redis中，增加命中率。 当然还有些跨服务的查询，或者非结构化数据的查询，引入搜索引擎，比关系型数据库的查询速度快很多。...因为时间不能太长，微服务的一个模块，大概需要5-9人的团队规模，如果团队规模太大了，说明服务应该进行拆分了，这个团队规模，是能够保证比较短的时间之内过完昨天的状态的。...提交不是马上进入主库，而是需要代码审核，这是把控代码质量的重要的环节。 代码质量的控制往往每个公司都有文档，甚至你可以从网上下载一篇很长很长的Java代码规范。...接口是否会升级，是否带版本号 是否有单元测试 当然还有一些不容易一眼看出来的，可以通过一段时间通过统一的代码review，来修改这些问题： 某个类代码长度过长 设计是否合理，高内聚低耦合 数据库设计是否合理...D是依赖倒置原则，A模块依赖于B模块，B模块有了修改，反而要改A，就是依赖的过于紧密的问题。这就是常说的，你变了，我没变，为啥我要改。如果基于抽象的接口编程，将修改隐藏在后面，则能够实现依赖的解耦。

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    别再说查询慢了！我只用一个配置把老板的你怎么这么慢变成了你怎么这么快

    今天，我要告诉你一个堪比"速度与激情"的黑科技 - Doris SQL Cache。 它像F1赛车的氮气加速系统，按下按钮，瞬间提速！不信？...有位同学就用它把15秒的查询响应时间降到了0.5秒，老板笑得合不拢嘴... 别着急，先泡杯咖啡，听我慢慢道来这项Cache科技的有趣故事。"...它通过缓存查询结果来减少重复计算，适用于数据更新频率较低的场景。 通过开启SQL Cache，第二次查询时间从原来的15秒直接降到了1秒以内！老板看到改进后的效果，露出了满意的笑容。...ADMIN SET FRONTEND CONFIG ('cache_result_max_data_size'='31457280'); 接着优化查询语句，将频繁变化的时间函数替换为日期范围： --...运维最佳实践 持续监控是确保SQL Cache高效运转的关键： 建立监控看板，实时展示： 缓存命中率 内存使用情况 查询响应时间分布 设置告警阈值： 命中率低于80%告警 内存使用超过90%告警 响应时间超过阈值告警

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    单元测试内存溢出问题排查

    上周由于工作原因，公司安排写单元测试，开始都很顺利,但是随着写的测试案例越来越多，项目单元测试运行就特别卡，极端情况下内存溢出,因此进行了排查 首先内存溢出问题,首先能想到的导致内存溢出的原因 代码问题...jvm配置 jmap -heap pid 可以清晰看到内存存是512M,新生代和老年代基本都满了,为了更好的看效果，当时我还用了jdk自带的工具Jconsole,这个工具非常直观，如下图， 看到这里时候...，内存回收不了多少内存，导致的内存溢出, 但是当时让本人疑惑的是,我的配置和别的项目一样呀,都是从别人那里复制过来的,然后我对比了一下，果然是我的Jvm配置有问题,根本就没有配置JVM参数,然后查了一下...,少了设置堆内存大小 maxHeapSize="2G" 然后设置之后，重新运行了一下单元测试，果然效果明显，不再发生内存溢出,也不是卡的一动不动了，然后我们又观察了一下内存情况，如下图 基本都是新生代来回进行复制进行垃圾回收...dump文件打印出来,尝试了各种办法，都没有办法打印出来,然后放弃了，设置jvm参数也是不起作用,研究了很长时间，谁知道配置错了文件 最终再把排查使用到的命令也分享一下，也是非常有用的命令 jstack

    1.4K20

    Block Recurrent Transformer：结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

    线性复杂性：由于循环单元打将输入进行了分割，所以模型使用Sliding Self-Attention将注意力计算的时间复杂度减少到了O（n）。...这是因为查询Q来自前一个Decoder层，而K和V来自Encoder输出。循环单元在同一层执行这两种操作。换句话说: 循环单元同时进行自我注意(编码)和交叉注意(解码)! 水平与垂直模式 如图5所示。...门配置 循环单元与其Transformer模型之间的另一个区别是残差连接的使用。 Block Recurrent Transformer的作者尝试了以下配置： 用门代替残差连接。（如图5所示）。...作者进行了几项实验以找到最佳配置。有关更多详细信息，请检查原始论文。...它们都包含很长的句子。 作者测试了Block-Recurrent Transformer，并使用Transformer XL作为基线。

    1.2K10

    高并发系列:存储优化之也许可能是史上最详尽的分库分表文章之一

    缺点：数据倾斜严重，比如上图，很长一段时间，都会只用到1个库，几个表。 一致性hash ?...我不知道其他公司，呆过的某一家公司，的数据查询后台是纯天然的，不带任何修饰的，想要check下数据，得拿业务ID手动计算库表的位置。没经历过的不知道，真的是要烦死了。...在技术设施方面，还是不得不佩服大公司的投入，阿里给工程师提供的数据查询后台，其实是一个逻辑库，你可以用查询单表的方式去查询分库分表，后台会调用数据库配置平台的配置，自动计算库表路由，人性化的很。...当然还有一些特殊的分区，比如，日表，月表，则要按时间来分，等等。 全局唯一主键ID 实际我理解这个就是分布式ID的生成问题，之前写的一篇分布式ID生成算法，有兴趣可以浏览下。...是的，比如之前搞的一个应用，其实是百库百表+定时数据迁移来实现的。业务数据每固定时间进行历史表迁移。而查询的时候的库表路由，都由中间件ZDAL从配置平台拉取配置来决定，是走历史库还是走当前库。

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    我们开源了一个日志查询的小工具 - Dagger

    这么多Label，哪个才是我的应用啊？" 运维: "这个...这个...还有这个" 研发: "这么多，还要手写，真费劲！" 运维: "..." ---- 场景二 研发: "在？...我想查xxx这个字段，怎么过滤啊？" 运维: 默默敲下LogQL语句发送给他，并说"LogQL语句，了解下？" 研发: "牛?，还要学啊，太麻烦了！"...我应用怎么查不到jira里报告的xx那天日志了？" 运维：经过一顿调查后，"日志超过保留日期，被清除了" 研发："我正准备看日志debug呢！...话不多说，先上视频 当前Dagger支持的功能还非常的少，且仅仅满足了最基本的一些需求： 支持日志按照标签和正则匹配的过滤规则，并按照时间选择查询的日志（日志最大留存时间依赖loki配置），在过滤的行数里面支持日志上下文的追踪...当中，提供下载、查看和分享； 持续改进 虽然Dagger还非常的新，不过它已经在我们内部稳定运行了8个月，我们仍然还有很多东西需要完善，比如： 管理多个Loki实例 在Dagger内支持多个Loki实例的配置管理

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    节假日处理数据库集群异常小记

    因为节前也做了巡检，而且这个只读服务已经运行了很长时间了，差不多有3年以上，所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异常，通常是一些大查询导致的内存异常，应该重启一下就可以了，本来打算是让同事去处理一下的...所以这个时候的关注点开始下移，我开始关注中间件的配置文件是否有变化，或者是自动化运维任务做了调整等，这个时候我从历史的备份中开始比对配置文件的变化情况，在做了多重备份之后，使用昨天的配置文件覆盖了今天的...，但是问题的方向已经基本明确了，所以和研发同学初步沟通了问题预计的处理策略和时间，就开始处理这个问题了，我逐个在数据节点的从库服务器端比对了数据库账号情况，发现这个账号的配置竟然在好几年前就失效了，通过数据库账号的配置发现原来的数据库账号只配置了读写中间件的...xxxx| [中间件读写IP]|| xxxx| localhost      |+------+----------------+6 rows in set (0.00 sec) 明白了这个大坑之后，我开始逐个配置数据库账号并逐一在中间件端进行了验证测试...对于这个问题的原因，让我还是很感慨，这算是一个遗忘了近3年的问题，这期间因为一直没有重启过只读中间件，所以原本指向的数据库配置其实是错误的，虽然后续做了配置文件的热加载，但是数据源部分的信息其实一直没有更新

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    腾讯云运维干货沙龙-海量运维实践大曝光 （三）

    为了便于大家学习，特将本次沙龙讲师的演讲内容进行了整理。您也可以在腾讯织云公众号下载本次演讲PPT。 一、活动背景 [图片] 运维有三座大山：大活动、大变更、大故障。这几个运维场景是最消耗运维人力的。...特别是大活动，非常考验弹性能力，对运维自动化挑战很大。 我今天所分享的主题就是深入百亿次红包大活动的背后，解析腾讯运维的方法体系，了解织云平台如何帮助运维实现大活动高效运维，如何减少运维人海战术。...[图片] 存储层扩容的原理是，我们首先把记录 KEY HASH 1万到桶，桶再分配到存储机的存储单元，通常是 1GB 一个内存存储单元，一台 64GB 内存的存储机有56个存储单元。...其二是限制记录的长度，有些 KEY 的 Value 很长，在热点访问时会给存储机内存拷贝、网卡造成压力。我们会查找出过长的 KEY-Value，让业务通过字段压缩、删除冗余字段等方式来减少记录长度。...七、回顾 [图片] [图片] 回顾整个红包的活动策略，万台级设备扩容仅用了2天时间，极大解救了运维。

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    你好好想想，你真的需要配置中心吗？

    一行代码实现动态配置 我萌生了一个朴素的想法： 既然配置原本就是单纯的文件，那么文件变化时，重新加载对应的Spring Bean不就行了吗？...我参与了数十个Spring Cloud服务在全球十几个数据中心的容器化部署和运维，深刻体会了配置管理中的痛点。...少即是多 开发这个库的动机，是在参与数十个微服务应用的DevOps工作时，看着运维同事深陷大量环境和服务的配置管理泥坑，我开始反思一个问题： 配置管理有必要如此复杂吗？...这个小轮子一共花了一周多的业余时间，一小半的时间在解决疑难杂症，还有一小半的时间在写文档、改进单元测试和代码质量。...其实还是期待了很长时间的，终于在周五的晚上成功赴约了。 下半年的第二天，回了一趟老家。 在十八线小县城，这次来去匆匆，回去待的时间加起来也没有超过 24 小时。

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    一个并没有写过项目的菜鸟谈一下 项目的研发流程

    项目的研发流程 需求分析 方案设计 项目搭建 本地开发 单元测试 集成测试 代码提交 打包构建 资源分配 发布上线 监控运维 技术沉底 在我看来这整个步骤很完整了，很多相关的技术我仍未接触过，只有部分了解过...单元测试 单元测试，我个人觉得挺重要的，但是我一直没有学过这个，写代码也没有写过测试程序 学习使用 java 的单元测试，加入我的学习代办吧 单元测试做的好，就可以提前发现问题，我在自己写博客的时候，因为没有写单元测试...，所以数据库查询等地方写错了，也不会测试，也没熟悉 单步调试，只能自己不停的 重复运行整个大项目，然后不停的复现 bug 一个小时 也调不了两三次，能被气死 所以还是学起来吧 单元测试 可太重要了。...暂存需要提交的文件 提交已暂存的文件 同步到服务器 我用的 Github 官方 给的 Github Desktop 有颜值，还很好用，不过导致我学的懒了，一直点点点，也不太会怎么用命令行了 现在还能记住的也就这几句...，连成了线， 由于时间和篇幅的原因，这三十个开发相关的知识，我后面再谈及相关内容。

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    大数据面试题(六)—-HBASE 面试题

    ，列（族）独立检索； 4） 稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏； 5） 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时 的时间戳； 6）...运行Hive 查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive 的分区机制来控制。...另外，由于hive 在hadoop 上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。...因为它需要很长时间才可以返回结果。 Hbase 非常适合用来进行大数据的实时查询。Facebook 用Hbase 进行消息和实时的分析。它也可以用来统计Facebook 的连接数。...的存储和权限控制，列（族）独立检索； 4） 稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏； 5） 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时 的时间戳

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