近日公司服务器频频出现由于内存不足而引起的IIS工作不正常的情况,通过观察,服务器的大部分内存都被SQL SERVER所占用。要想让SQL SERVER释放掉占用的内存,只能通过重新启动MSSQLSERVER服务来实现,SQL SERVER 2000自身并未提供类似的功能。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
公司的业务量比较大,在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory,JVM内存溢出)的现象,那该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
这些基本的使用方式和注意事项可以帮助你有效地使用 mysql_query 来执行数据库操作。
在进行了一段时间的调研后,本周开始着手进行性能优化工作。现在在优化工作工作之前,我总结一下调研了的一些信息。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
MySQL 连接器(MySQL Connector)是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能,包括建立连接、执行查询、更新数据等。
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
如果通过快速配置的方式进行购买云服务器,云服务器的初始密码将会以电子邮件和控制台站内信发送给您。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
最近系统(基于 SpringCloud + K8s)上线,运维团队早上 8 点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化,确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化,SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询,表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完?
朋友找我的时候说的是 Mysql 启动不了,看他发的截图是宝塔面板,就要来了面板信息去看了一下
官方地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分,尤其是对于大型的频繁操作,如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。
前言:众所周知,cpu,内存,磁盘是一个服务非常重要的三个核心资源,本章将介绍SQL Server 内部的内存结构和内存管理。最后给出内存在腾讯云SQL Server云数据库监控指标中的反应,帮助用户了解SQL Server云数据库的特性。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热,但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的,并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中,主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中,也不是摒弃了RMDB,例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以,对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章,主要讲述与SQL Server相关的调优知识,希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下: 传统SQL Server调优方式的
多数情况下,可以认为如果一个资源被锁定,它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时,其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的,由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说,进程A等待进程B释放他的资源,B又等待A释放他的资源,这样就互相等待就形成死锁。
尤其是大对象,80%以上的情况就是他。 那么大对象从哪里来的: 【1】数据库(包括 Mysql和 Mongodb等 NOSql数据库),结果集太大; 【2】第三方接口传输的大对象; 【3】消息队列,消息太大;
细说SQL Server中的加密 简介 加密是指通过使用密钥或密码对数据进行模糊处理的过程。在SQL Server中,加密并不能替代其他的安全设置,比如防止未被授权的人访问数据库或是数据库实例所在的Windows系统,甚至是数据库所在的机房,而是作为当数据库被破解或是备份被窃取后的最后一道防线。通过加密,使得未被授权的人在没有密钥或密码的情况下所窃取的数据变得毫无意义。这种做法不仅仅是为了你的数据安全,有时甚至是法律所要求的(像国内某知名IT网站泄漏密码这种事在中国可以道歉后不负任何责任了事,在米国
使用 top 指令,服务器中 CPU 和 内存的使用情况,-H 可以按 CPU 使用率降序,-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源,对 Java 服务造成影响。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
所有数据库包括Oracle的sql优化都是针对程序员的,而不是针对dba的,第一,尽量防止模糊,明确指出,即用列名代替*,第二,在where语句上下工夫。第三多表查询和子查询,第四尽量使用绑定。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
数据库是与应用程序实现信息交互的数据存储、管理软件,并且存储数据的也都可以称为数据库。在以前没有使用数据库的时候,只能够自己写数据的存储方案。
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了,然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况,也就是
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
可以看到DB Time比 Elapsed大,如果大很多并且有性能问题,需再进一步分析,后面章节再说
Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
1、vCenter是vSphere基础物理架构的核心,提供访问控制、性能监控和配置共享功能。可以将多台esxi主机资源集中并共享,充当esxi主机的中心管理员。 2、必须的三大组件: 1)vCenter single sign-on(SSO):身份验证服务 2)vCenter inventory Service:清单服务:存储vCenter的应用程序和清单数据 3)vSphere Web vClient:web管理工具:使用web浏览器通过vCenter管理esxi主机的应用程序,所有5.0以上新增的功能
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小,数据读写处理时则需要更少的内存,同时,小表的索引占用也相对小,索引处理也更加快速。
很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问!
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警,最后系统都无法访问;
最近服务器到期等因素,进行了迁移。租了其它的外国厂商,但是由于资费问题,购买了1.5G 内存的服务器(现)。因为原本用惯了4G内存的服务器(原),现在压缩成这样,似乎不太能支持我的使用,囧!
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS,当然因为硬件的告诉发展,已经出现了内存分布式系统Tachyon,不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面,然后通过定时器再写入HDFS,以保证计算的效率,但是毕竟还没有完全成熟。
负载均衡:在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后,如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限,动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用,则可以认为是网络瓶颈;
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