线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
第一次涉及到软路由,一脸懵逼,可以说是一点基础都没有。 系统是有些毛病的win7系统,连外接显示器很卡,导致进度非常缓慢 当时刚刚装了一个Ubuntu双系统,对Linux不是非常熟悉,只知道些基础操作 第一次接触,上官网,官网全英文,看的我一脸懵 网上说可以自定义固件,自己编译,需要从GitHub上自己下载编译,光是这个编译就弄了四五天,因为是连外网,在没有情况下极慢,经常网络开小差 编译的时候需要下载国外的库,自己没有,就很耗时,有时还下载不下来 到了真正编译的时候,一编译编一天,前面都是成功的,到后面就找不到文件,失败,试了两三次后,就放弃了 需要,又开始网上找资料,学着搭 最终,搭好了,我上了Youtube,看了看教程,发现了一个更加好用的固件,koolshare,这是国内的比较出名的论坛,所以,顿时一片云开见月明,打算从安装koolshare入手。
一条SQL语句,正常执行的时候特别快,但是有时变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且支持时间还很短。
在现实工作中,偶尔能碰到执行SQL语句的时候突然卡一下,这样的场景不容复现,但是出现的时候确实让人奇怪,今天我们就来看这个情况可能产生的场景。
Kafka 依赖于文件系统(更底层地来说就是磁盘)来存储和缓存消息。在我们的印象中,对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同,层级越高代表速度越快。很显然,磁盘处于一个比较尴尬的位置,这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。在传统的消息中间件 RabbitMQ 中,就使用内存作为默认的存储介质,而磁盘作为备选介质,以此实现高吞吐和低延迟的特性。然而,事实上磁盘可以比我们预想的要快,也可能比我们预想的要慢,这完全取决于我们如何使用它。
这篇文章最开始投给我的时候,没有引起太多的重视,但是看了内容之后,真是被里面的细节吸引了。
文章目录 缓冲池 Buffer Pool 刷脏页的时机 MySQL定时刷 MySQL内存(buffer pool)不足的时候 MySQL正常关闭的时候 redo log满了的时候 刷脏导致的性能问题
作者:reneeyang(杨韧) 腾讯光子技术服务工程师 导语|秦时明月世界手游已经上线一段时间了,运营稳定,整个上线过程达到了预期的效果。现复盘整理如下,如果能通过些许经验,让其他业务躺平且少走弯路,就是我本文的初衷。 为什么普遍现网环境限制coredump? Coredump也叫核心转储,是应用程序在运行过程中由于各种异常或者bug导致退出,在满足一定条件下产生了一个core文件,这个core文件包含了程序运行时内存、寄存器状态、堆栈指针等信息。Core文件就像一个案发现场,提供了第一手的现
生产者发送消息有负载均衡。生产者发送消息时,会自动轮询当前所有可发送的broker,一条消息发送成功,下次换另外一个broker发送,以达到消息平均落到所有的broker上。
QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案,是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。 我们通过高度解耦的模块化以及标准化协议,可以快速的实现面向场景的定制化解决方案.QUANTAXIS是一个渐进式的开放式框架,你可以根据自己的需要,引入自己的数据,分析方案,可视化过程等,也可以通过RESTful接口,快速实现多人局域网/广域网内的协作。
OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
MySQL事务的实现涉及到redo和undo以及purge,redo是保证事务的原子性和持久性;undo是保证事务的一致性(一致性读和多版本并发控制);purge清理undo表空间
由于本人工作原因,涉及到网络直播领域,其中视频的回放下载,涉及到了一些视频下载方面的技术。针对于一个完整视频的下载,目前市面上的主流做法是,先将整个视频流切片,存储到文件服务器中,在用户需要观看回放视频时。通过一个视频回源服务器,去文件服务器中逐个请求切片,返回给用户播放。
办公室里立即充满了欢快的笑声,并且建议小H化悲痛为力量,学习好科学文化知识,避免以后别再把老鼠药理解为给鼠治病的药。
PaxosStore是微信设计的一套分布式存储系统,并已对核心业务存储做了架构改造。内存云是微信PaxosStore存储体系的组成部分,本文将分享内存云的Paxos改造过程。
本文主要介绍如何在斐讯N1盒子原系统刷入Armbian底包,并安装CasaOS轻NAS系统结合cpolar内网穿透工具轻松实现远程访问管理本地N1盒子中存储的文件。
在DML语句执行的过程中,主要会涉及到两个日志——redo log和bin log,而这两个日志是数据库 WAL (Write Ahead Logging,先写日志再写磁盘提高效率) 技术的两大主角。下面我来介绍一下这两个日志。
在前一阵子,大哥问过我:”你知道MySQL的原子性是怎么保证的吗“。我懵逼了,MySQL怎么保证原子性?我不会啊。
Go生态圈有好几个K/V数据库,我们经常用它来做我们的存储引擎,但是这些数据库引擎的性能如何呢?本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库,我测试了几种场景: 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除,得出了一些有趣的数据。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 Early Lock Release 的原理 ---- 数据库领域存在很多优化措施(例如 group commit),它们很早就被提出来了,ELR 也不例外[1]。在多核处理器的时代,ELR 又被人发掘出来评估对系统性能的影响,例如[2]和[3]评估了包括 ELR 在内的多种性能优化措施。 在数据库中,典型的一个事务 t1 操作流程如下: 0. begin transaction; 1. search & lock tuple for upda
此文是我发的一篇的准备工作,因为ESXi 6.7刚发布的原因,很多同学等着升级,故而先写了出来。原文如下:
废旧主机再利用,原本打算作为本地测试服务器,Debian或CentOS 终究还是放弃了....倒是作为NAS文件服务器更有优势,目前这是组建的第二台NAS了,配置在当年那也是杠杠的!就这么愉快的决定了。一起来看看当年扛把子配置!
之前我们了解了一条查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
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。
那么对于 MySQL 来说,只要 binlog 和 redolog 都能正确持久化到磁盘上,就可以保证数据不丢失了。
本文主要介绍如何在N1盒子原系统刷入OpenWRT软路由系统,并结合cpolar内网穿透工具轻松实现公网访问管理本地刷好OpenWRT软路由系统的N1盒子。
尽管这些直接消息传递系统在设计它们的环境中运行良好,但是它们通常要求应用代码意识到消息丢失的可能性。容错程度有限:即使协议检测到并重传在网络中丢失的数据包,它们通常也只是假设生产者和消费者始终在线。
我们做数据库选型的时候首先要问:需求是谁提出的,也就是说谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发?
今天的文章内容围绕一位网友的评论去展开,在看完小许文章【结合MySQL更新流程看 undolog、redolog、binlog】,他提出了这么一个问题,如下:
该文介绍了虚拟机备份和恢复的最佳实践:使用增量备份和快照技术,避免使用快照作为备份,在宿主机上进行备份,加密备份,并定期测试还原工具以确保备份的完整性。
mysql通常使用odirect使数据绕过OS缓冲区落盘,wal还是使用系统缓冲。这样数据的写盘不会造成系统刷脏抖动。在pgsql中数据是与OS缓冲绑定的,自己没有做字节对齐,也不使用odirect的方式直写设备,社区对数据直写的态度也一直很悲观,原因是之前也做过很多探索,结果都不是很好:
平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短。
他们有一个共同的字段, 叫做xid, 崩溃恢复的时候, 会按照顺序扫描redolog:
本文想来和大家聊聊那些年我们听烂了的名词之 ‘高可用’ ,那么第一个问题就是: “如何构建一个高可用系统呢?”
大家好,我是飞哥!前几天看到一个有意思的问题,我前几天在朋友圈分享了,今天再在公众号里给大家发一下。
InnoDB批量建索引深度揭秘 InnoDB在MySQL 5.7版本中推出了批量建索引的功能。WL#7277 InnoDB: Bulk Load for Create Index这个功能就由本人设计与实现的。本文将对该功能的设计与实现进行详尽的介绍。 ---- 一、InnoDB Fast Index Build介绍 最简单的建索引的方法就是走正常的数据库插入流程,将数据逐条插入到索引B树中。要对B树进行查找合适的插入位置,对B树节点进行正常的加锁,对页面记录redo log,undo log,当页面满时进
每周为您推送最有价值的开源技术内参! 技术干货 从Visual Studio看微软20年技术变迁 spring cloud netflix 微服务使用实例 2016 年崛起的 JS 项目 并发编程 15 年 编写良好的代码:如何减少代码的认知负荷 标签:技术分享 1、从Visual Studio看微软20年技术变迁 曾几何时,Visual Studio 一直就是软件开发的高效的标杆,从 VB 的简洁语法和简单的拖拽开始,Visual Studio 不断的完善,不断的适应快速变化的,加上成熟的生态,让微软世
满200减150 / 满500减375 / 满1000减750 / 满2000减1500
答:传统路由器只能进行简单的上网设置,内存小不支持定制,但是软路由有大内存可以在里面安装各种各样的软件来进行自定义操作,不仅仅可以拥有传统路由器的上网功能也可以拥有,类似于在路由器里面装一个虚拟机比如Centos或者安装一个NAS以及各种黑科技的操作,所以我为啥不花一个传统路由器的钱来购买一个很舒服的软路由呢?
参数名默认值描述:------::--------::-------:namesrvAddr Name Server地址列表,多个NameServer地址用分号隔开clientIP本机IP客户端本机IP地址,某些机器会发生无法识别客户端IP地址情况,需要应用在代码中强制指定instanceNameDEFAULT客户端实例名称,客户端创建的多个Producer、Consumer实际是共用一个内部实例(这个实例包含网络连接、线程资源等)clientCallbackExecutorThreads4通信层异步回调线程数pollNameServerInteval30000轮询Name Server间隔时间,单位毫秒heartbeatBrokerInterval30000向Broker发送心跳间隔时间,单位毫秒persistConsumerOffsetInterval5000持久化Consumer消费进度间隔时间,单位毫秒
本文围绕一个问题展开: 假如主机内存只有 100G,现在要对一个 200G 的大表做全表扫描,会不会把数据库主机的内存用光了?
本文最后更新于2022年06月09日,已超过3天没有更新。如果文章内容或图片资源失效,请留言反馈,我会及时处理,谢谢!
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
预写式日志write ahead log,是数据库保证数据完整性的重要数据结构。数据库管理器将数据库发生的变更记录写入wal日志缓冲区,进而写入wal日志文件中,在数据库崩溃时利用wal日志进行重演恢复,这几乎是所有数据库的统一实现原理。
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等;
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
线上某个kafka集群由于种种原因,从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看,排除其他客观因素,置换后,CPU总核数少了一半,使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后,集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%,上升了约 1 倍多。但置换后,cpu sys使用率均值约达到了 12%,较为抢眼,系统相关服务却并无异常,令人有些困惑。
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