在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
Mysql 的主从延迟 指的是 主库受写入 后 到这个写入能体现在 从库上 的这段时间
在说 WAL 之前,有必要简单介绍下 InnoDB 存储引擎的体系架构,方便我们理解下文,并且 redo log 也是 InnoDB 存储引擎所特有的。
在之前的文章中你应该知道的缓存进化史介绍了爱奇艺的缓存架构和缓存的进化历史。俗话说得好,工欲善其事,必先利其器,有了好的工具肯定得知道如何用好这些工具,本篇将介绍如何利用好缓存。
2023年8月27日,随着新业务的接入,我们开始进行项目的灰度发布。然而,直到2023年8月31日下午,我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新,导致所有数据都是默认值,从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下,我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围,我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中,故障发生了!
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信。
是否启用mysql查询缓存,可以通过2个参数:query_cache_type和query_cache_size,
看板软件,相信大多人都用过类似的软件,主要就是卡片拖动,卡片可以左右拖动,上下拖动,后端如何实现才能做到不用每次重排序号从而提高性能呢,在企业软件中也有很多树形和列表都是支持拖动排序的,这样设计比传统的上下直接移动可以提高效率,所以很多时候产品经理会合理考虑使用拖动排序来提高用户体验度。
缓存是系统性能提升优先法宝,在互联网应用系统中,屡试不爽。网上有很多资料介绍缓存理论及使用策略,本文就不再涉及了,今天简单将缓存做个归类,重点分享以前在实际业务中碰到场景以及如何使用。
判断该站点是否伪静态 伪静态即是网站本身是动态网页,如xxx.php、xxx.asp、xxxx.aspx等格式动态网页有时这类动态网页还跟“?”加参数来读取数据库内不同资料,如?id=1 【滑稽,sq
接上次文,当MONGODB 在操作时脏的数据块达到一定程度的情况下,就需要将这些数据转移到磁盘中,我们可以称之为驱逐。驱逐实际上是一个正常的操作,但是如果是一个大的驱逐的操作,换而言之,当你要推入磁盘的数据太大的时候,就会产生一个叫拥塞的东西,也就是你产生的“食物”,无法一次性快速的赛道嘴里,然后还要强塞,那你就噎着了。
由于Django构建得是动态网站,每次客户端请求都要严重依赖数据库,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存memcached 、Redis中之前缓存的内容拿到,并返回。
前段时间我在准备暑期实习嘛,这是当时面携程的时候二面的一道问题,我一脸懵逼,赶紧道歉,不好意思不知道没了解过,面试官又解释说 redo log,我寻思着 redo log 我知道啊,WAL 是啥?给面试官整无语了(滑稽),为我当时的无知道歉。后来回去百度了一下才知道,最近又在丁奇大佬的《MySQL 实战 45 讲》 中看到了 WAL,遂来写篇文章总结下。
缓存的击穿、穿透和雪崩,对于这三大缓存的问题,有很多人背过了八股文式的解决方案,面试也能答上一二,却少有人能把思路给理清的。
分布式系统都存在这样一个问题,由于网络的不稳定性,决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候,作为服务的提供者,自身可能会被拖死,导致服务调用者阻塞,最终可能引发雪崩连锁效应。
服务器搬迁后不是简单能连接上服务器就可以了,还有许多的事情需要考虑,否则服务器不可用还是白搭。 我大体碰到了如下的一些问题,也能够反应出来对于系统的各种潜在隐患。 1 批量检测服务器的可用状态 如果有大批量的服务器搬迁,有些能够连通,有些不可以,使用telnet本身就有硬伤,我们直接设置个超时时间,对于服务是否可用一目了然。这个时候还是推荐使用nc命令。比如测试服务器10.129.128.37的22端口是否可通,超时时间为2秒,则可以使用如下的命令。 nc -z -v -n -w 2 10
在page页的头,是递增的一个序列号,针对log buffer 生成,每条日志都会有字节量的占用
短短4行代码,读取MongoDB里面的每一行数据,然后传入 parse_data做处理。处理完成以后再读取下一行。逻辑清晰而简单,能有什么问题?只要parse_data(row)不报错,这一段代码就完美无缺。
在你登录的时候,你可以看到浏览器地址栏那有个地址(wp-admin),如果你没做修改的话,那是WP默认的后台地址,所以修改掉你的登录入口,可以有效防止被人发现你的后台地址。
当我们访问一个需要身份验证的网站或应用时,通常需要提供用户名和密码来验证身份。然而,这种方式存在一些问题,比如密码可能会被泄露或被猜测出来。为了解决这些问题,引入了一种称为"token 鉴权"的身份验证机制。
春天到了大地都复苏了,沉寂了很久的cpu也开始慢慢复苏了,所谓前人埋坑后人填坑,伴随着阿里云监控报警,线上CPU使用率暴增,于是就开始了排查之路。
早上一大早被拉去开早会,感觉事情不妙,得知是某中台(发券)数据库 不能正常提供访问。出现大量的下面情况 :
CC主要是用来攻击页面的。大家都有这样的经历,就是在访问论坛时,如果这个论坛比较大,访问的人比较多,打开页面的速度会比较慢,访问的人越多,论坛的页面越多,数据库压力就越大,被访问的频率也越高,占用的系统资源也就相当可观。
今天在琢磨几件事情,也是和工作相关。 数据灾难切换的几点认识: 在unix中可能会碰到在处理网络问题时,超时时间会远远高于linux的情况,这个时候如果尝试做failover是非常消耗时间的,而且日志没有任何输出,看不到进展,相比于linux的处理,我感觉要更简洁一些。 鉴于unix中的处理方式,我还是建议直接使用命令行来做failover,使用下面两个命令即可。 alter database recover managed standby database finish force; alter data
相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构,毕竟现在这是非常火的一门技术。
1. redis介绍 www.redis.io redis是一个基于内存的K-V存储数据库。支持存储的类型有string,list,set,zset(sorted set),hash等。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。redis支持各种不同方式的排序。保证效率的情况下,数据缓存在内存中。同时redis提供了持久化策略,不同的策略触发同步到磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,在此基础上实现了master-slave。 它是一
Redis相关面试题确实很多,主要是因为知识点很多,但是面试的时候,不可能都问个遍,所以本文就来总结一下,面试被问频率最高的几道Redis的面试题。
框架搭建 一、初步设想,使用springboot,框架打算用到依赖 spring web,devTools,mysql,Aspect,Redis,Lombok,Freemark,Shiro,Rabbi
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
(4)支付请求完成后,不输入密码(一般支付渠道需要输入密码才能支付成功,但对于扫码类的被扫支付接口,微信和支付宝都有免密支付,金额<=1000时不需要输入密码,因此输入密码需要输入大金额)
Spring 使用 PlatformTransactionManager 类来管理事务,根据不同的数据访问框架提供不同的实现,主要有下面这些API:
对于一个单机的系统,我们可以通过synchronized或者ReentrantLock等这些常规的加锁方式来实现,然而对于一个分布式集群的系统而言,单纯的本地锁已经无法解决问题,所以就需要用到分布式锁了,通常我们都会引入三方组件或者服务来解决这个问题,比如数据库、Redis、Zookeeper等。
1.dzsw/cgd_xx项目,通过fork按钮在dzsw_dev组下面同步了一个项目
在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。
业务中为了减少热点数据不必要的db查询,往往会增加一层缓存来解决I/O性能。可是I/O多了一层也就多了一层的更新维护与容错保障,当修改db中某些数据时,往往会面临缓存更新的问题,在这里简单介绍 数据库与缓存双写问题以及在业务场景如何使用双写策略。
title: Django性能之道:缓存应用与优化实战 date: 2024/5/11 18:34:22 updated: 2024/5/11 18:34:22 categories:
Postgresql9开始支持流复制(stream replication),作为pg原生的复制技术,有着很好的性能。本文从几个方面全面介绍pg的流复制技术。
云平台的相关资源经常变化,对资产的记录和更新往往不及时,影响资产盘点和日常运维工作,为此WeOpsV3.14版本新增云平台自动发现和纳管功能:
作者 | Rajesh Bhojwani 译者 | 明知山 策划 | 褚杏娟 几十年来,应用程序一直使用单体架构构建。现在,许多应用程序正在转向微服务架构。微服务架构为我们提供了更快的开发速度、可伸缩性、可靠性,以及使用最佳技术栈开发每个组件的灵活性,等等。微服务架构依赖独立部署的微服务,每个微服务都有自己的业务逻辑和数据库,它们由特定的领域上下文组成。每个服务的测试、增强和伸缩都独立于其他微服务。 然而,微服务架构也有其自身的挑战和复杂性。为了解决最常见的挑战和问题,已经发展出了一些设计模式。在本
一、Spring 事务控制 1. 编程式事务控制三大对象 ① PlatformTransactionManager:事务管理器的接口 - 具体方法 * TransactionStatus getTransaction(TransactionDefinition definition) 获取事务状态信息 * void commit(TransactionStatus status) 提交事务 * void rallback(Trans
redis 是一个NOSQL类型数据库, 是一个高性能的key-value数据库, 是为了解决高并发、高可用、大数据存储等一系列的问题而产生的数据库解决方案, 是一个非关系型的数据库, 但是,它也是不能替代关系型数据库,只能作为特定环境下的扩充。
ScheduleMaster上一次比较大的更新还是在6月份,转眼已经快过去4个月了,这段时间比较忙,中间只更新过一次修复了几个小bug。
从事DBA的行业也有两年多了,在数据备份上无论是理论和实践上,都积累了一些经验,恰逢这两天又出现一些数据备份方面的问题,这里,我将之前遇到过的数据备份方法简单做个整理。
为了大家更好的应对决赛,大赛主办方特此整理一份Q&A(后续会根据赛程中大家所关注的重点问题持续更新),期望对大家有所帮助。
简介 去哪儿网近日宣布开源其内部广泛使用的消息中间件 QMQ 。QMQ 自 2012 年诞生以来在去哪儿网所有业务场景中广泛的应用,包括跟交易息息相关的订单场景; 也包括报价搜索等高吞吐量场景。目前在公司内部日常消息 qps 在 60W 左右,生产上承载将近 4W+ 消息 topic ,消息的端到端延迟可以控制在 10ms 以内。 主要提供以下特性: 异步实时消息 延迟/定时消息 基于Tag的服务端过滤 Consumer端幂等处理支持 Consumer端filter 死信消息 结合Spring annot
超时时间俗称 Timeout 它是引起应用程序无响应或者网络服务雪崩灾难的罪魁祸首。
本文说的是等级保护1.0中SQLServer数据库操作超时的内容,实际在SQLServer中有很多种超时选项,很容易将其混为一谈,本文将尽力将之说清楚。
玩家数据比如经验、等级,公会的数据比如成员列表、活跃度、等级等,会有很多触发更改的时机,这些修改可能在不同的模块触发。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云