对性能孜孜不倦的追求是互联网技术不断发展的根本驱动力,从最初的大型机到现在的微型机,在本质上也是为了性能而生。软件系统也存在类似的现象,一个系统从最初的少量访问请求到后期的大并发请求,这都需要我们对性能的提升提供一系列解决方案。像最初的淘宝,也仅仅是一个外包做出来的产品,随着业务的不断发展,淘宝的并发量指数级增加,同时对系统提出了严峻的挑战,这才逐步造就了现在淘宝这样可以支撑数千万人同时在线的高并发系统。
网上找了很多关于Innodb B+树索引原理的文章,但都不尽如意。基本都是列出了最后的结果,没有说清楚B+树的推理过程,让人看的云里雾里。本文会由浅入深的讲解B+树的推理过程,毕竟,知其然才能知其所以然。
在学习和使用计算机的过程中基本绕不开这样一个概念—— I/O ,也即输入/输出,指的是一切操作、程序或设备与计算机之间发生的数据传输过程。
kafka,奥利奥,舔舔,扭扭,泡泡,真香。作为一个技术舔狗,怎么可能不去努力舔他呢?去深入浅出,去上下求索。
最近做数据库服务器的压测,观察数据库性能,同时也要关注磁盘的io具体表现。分析数据时会用到2个工具 iostat,本文重新温习一下该工具的用法。
为了最大程度避免数据写入时 IO 瓶颈带来的性能问题,MySQL 采用了这样一种缓存机制:
在 Web 编程中,经常需要处理用户请求数据,而用户请求数据的处理往往又涉及到数据存储与获取,支持存储数据的媒介很多,包括内存、文件系统、数据库等,接下来,学院君将花几个篇幅的教程来系统介绍 Go Web 编程中的数据存储与获取。
Mysql数据库区别于其他数据库的最重要的一个特点就是插件式的存储引擎,存储引擎是基于表的,而不是基于数据库的,这个概念很容易混淆。说到存储引擎,就不得不说innodb,今天主要说说Innodb中的一个关键特性,也就是两次写。
磁盘是一种存储数据的存储器,早期主要计算机使用的磁盘是软磁盘(软盘),而如今则主要使用硬磁盘(硬盘)。而如今市面上的硬盘主要有机械硬盘以及固态硬盘。两者各有优缺点。
不建议将slave作为master的数据热备份。因为一旦关闭master的持久化,master故障重启时,数据可能是空的,而一经复制,所有slave的数据也都丢失了。因此master一定要有持久化机制,而且要有数据备份。
汇编由以下3类组成: 1 汇编指令(机器码的助记符) 2 伪指令 (由编译器执行) 3 其他符号 (由编译器识别) 汇编语言的核心是汇编指令,它决定了汇编语言的特性 CPU是计算机的核心部件,它控制整个计算机的运作并进行运算,要想让一个CPU工作,就必须提供指令和数据。 指令和数据在存储器中存放,也就是平时所说的内存。 在一台PC机种内存的作用仅次于CPU,离开了内存,性能再好的CPU也无法工作。 磁盘不同于内存,磁盘上的数据或程序。如果不读到内存中,就无法被CPU使用。 指令和数据时应用上的概
本文基于个人笔记整理出来的,如有错误或不同见解,欢迎指正 journaling fs, 就是我们常说的: 日志型文件系统。比较典型的有: ext3, ext4, xfs等, 而ext2是不支持 日志的文件系统,该文件系统基本上已经不再使用;
在上一章的学习,我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解,然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制,大部分是基于B+树的,需要我们进行手动创建索引,但是ES的索引是不需要手动创建的,默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比,进行学习,思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时(NRT)的查询效率
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。 不同的存储引擎有着不同的实现方式,对于 InnoDB,聚簇索引意味着将 B-Tree 索引与数据行存储在同一个结构中。 “聚簇”指的就是数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。 因为每一个行都只能存储在唯一的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引。
简单来说,我们可以说Native扩展是一组从JavaScript代码调用C++实现的逻辑。在这一点上,对我们来说,最有趣的是将NodeJS是如何工作的以及它涉及那些部分讲清楚。 重要的是要知道为什么我们可以在NodeJS中使用两种语言(JavaScript和C ++)。
Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等。Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver。同时需要为需要持久化的RDD提供储存。Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理。
Spark SQL比Hadoop Hive快,是有一定条件的,而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快,相反,Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。
第二层架构是MySQL比较有意思的部分,大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,存储过程、触发器、视图等。
电脑速度慢,那是老生常谈的话题了。 不管是笔记本电脑还是台式机,是二三千块DIY的货色还是上万土豪配置, 在新系统刚装好那会, 使用起来肯定是顺滑如丝一般的感觉, 但是随着时间的推移, 安装的软件增加,电脑的运行速度就会降下来,使用电脑时等待的时间也会变长, 也就是我们平时所说的「电脑变卡了」。 普遍的解决方法也就下面几种 用360安全卫士或腾讯电脑管家之类的软件对系统进行垃圾清理、关闭启动项、删除无效注册表项、腾出C盘空间等操作, 然而其实这些操作并没有什么卵用,就像在桌面上点击刷新菜单一样,顶多起到个心
文件系统,本身是对存储设备上的文件,进行组织管理的机制。组织方式不同,就会形成不同的文件系统。
创建一张表,到底有什么说的, 下面是POSTGRESQL 创建数据表的官方文档的内容截图. 那我们就往下看,到底我们可以说点什么
有个水友提问: 沈老师,我们有一次MySQL崩溃,重启后发现有些已经提交的事务对数据的修改丢失了,不是说事务能保证ACID特性么,想问下什么情况下可能导致“事务已经提交,数据却丢失”呢? 这个问题有点复杂,得先从redo log说起。 为什么要有redo log? 事务提交后,必须将事务对数据页的修改刷(fsync)到磁盘上,才能保证事务的ACID特性。 这个刷盘,是一个随机写,随机写性能较低,如果每次事务提交都刷盘,会极大影响数据库的性能。 随机写性能差,有什么优化方法呢? 架构设计中有两个常见的优化方法
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对于一款消息中间件来说,优良的数据存储设计,是实现高性能消息吞吐以及消息查询的关键所在。因为消息中间件对于外部来说就是发消息消费消息的一个平台基础设施,但是从其本身来说,需要将海量消息数据信息持久化在RocketMQ节点所在的服务器上,这样即便是服务器断电,重启等情况下,也不至于丢失消息数据。另外在进行消息消费的时候,RocketMQ如何能借助自身的存储设计快速检索到对应的消息也是非常重要的,因此本文主要对RocketMQ存储设计进行了设计分析。
我在上篇文章 Apache Pulsar 的架构设计 中介绍了 Pulsar 存算分离的架构,其中 broker 只负责计算,由 BookKeeper 负责底层的存储,我还画了这样一张图说明 BookKeeper 读写分离的设计:
Postgresql作为世界上最先进的HTAP数据库,以其超高在线事务处理及分析性能和强大的功能被广泛应用与各行各业中。但其实它也并不完美,说到postgres,不得不提那个让人一直头疼的问题,也是数据库使用者所诟病最多的地方:vacuum。那么为什么会有vacuum这个东西呢?它是做什么用的呢?
早期硬盘每个扇区以512字节为标准。新一代硬盘扇区容量为4096个字节,也就是所说的4k扇区。 硬盘标准更新,但操作系统一直使用的是512字节扇区的标准,所以硬盘厂商为了保证兼容性,把4k扇区模拟成512字节扇区。 通常文件系统的块(簇)是512字节的倍数,新的系统基本上都设成了4k的倍数。比如Linux的簇一般也是4k。 簇到扇区的映射关系变成了 簇(4k)->512B扇区->4k扇区,这就可能造成簇到扇区映射错位。
这是官网上的一句话,意思就是“Spark是大规模数据处理的统一分析引擎”,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。由UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
是MYSQL数据库中的一个重要的内存组件,介于外部系统和存储引擎之间的一个缓存区,针数据库的增删改查这些操作都是针对这个内存数据结构中的缓存数据执行的,在操作数据之前,都会将数据从磁盘加载到中,操作完成之后异步刷盘、写undo log、binlog、redolog等一些列操作,避免每次访问都进行磁盘IO影响性能。
环球易购创建于 2007 年,致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态,2014 年通过与百圆裤业并购完成上市,上市公司「跨境通(SZ002640)」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力,在海外市场建立了广阔的销售网络,得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可,公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
groupadd 命令用于创建一个新的工作组,新工作组的信息将被添加到系统文件中。
NVM的优点是可字节寻址、接近内存的高性能、顺序访问和随机访问差距不大。2016年VLDB会议上《write behind logging》论文专门针对NVM设计了一种新的日志记录及恢复协议。主要思想是去掉了传统的append only的redo和undo日志,但仍然需要保留undo信息用来回滚未提交事务。事务提交前需要将该事务的所有修改强制刷盘,之后在log中记录commit标记,即这里所说的WBL。恢复过程中,通过分析commit标记将未提交的事务通过undo信息回滚掉。
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog,他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的,提供了一中抽象的数据结构,不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。从而避免中间结果落地的存储。降低数据复制,磁盘IO和序列化开销。 RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD会被分成多个分区,这些分区运行在集群的不同节点上。每个分区就是一个数据集片段。RDD提供的是一种高度受限的共享内存模型,既RDD是只读的记录分区的集合,不能直接修改,只能给予文档sing的物理存储中的数据来
存储容量是指存储器可以容纳的二进制信息量,用存储器中存储地址寄存器MAR的编址数与存储字位数的乘积表示。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
随着时代的进步,随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook,随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现,作为开发人员,我们要不断地打磨我们的 API,让它们提供可靠和有效的端点,从而毫不费力地浏览海量数据。
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制,包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来,以后需要的时候直接取出,避免重复的计算,一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器,它的容量不大,但交换速度高于内存,CPU把频繁交换的数据放在缓存中,以后需要的时候直接从缓存中读出,从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如:用户态空间的数据写入磁盘时
计算机上电启动后需要最基础的硬件启动加载程序,早期的程序叫做 BIOS,新的叫 UEFI
今天想和大家聊一聊 MySQL 中的 redo log,其实最早我是想聊两阶段提交的,后来想想可能有小伙伴还不了解 binlog,所以就先整了一篇 binlog: 手把手教你玩 MySQL 删库不跑路,直接把 MySQL 的 binlog 玩溜! MySQL删库不跑路(视频版) binlog 大家懂了之后,接下来还差个 redo log,redo log 大家也懂了,那么再讲两阶段提交相信小伙伴们就很容易懂了,咱们一步一步来。 1. 谁的 redo log 学习 redo log,我觉得首先要搞明白一个问
innodb事务日志包括redo log和undo log。redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志,提供回滚操作。
Linux 编程中可以更为明显地看出)。在 Linux 下与设备相关的文件一般都在/dev 目录下,它包括两种,一种是块设备文件,另一种是字符设备文件。这就涉及到文件系统,以下介绍以下Linux文件系统。
当今被称为智慧时代,一个显著特征就是“智慧”满天飞,什么都是智慧,内容太多了,有时候说到智能,就需要我们稍微反应一下,具体说的是什么。
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