MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
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
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:
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!
在维护服务器的时候每一次遇到问题都是想不起来命令是啥,真的想有一个服务器监控软件来整合所有的指令,但是目前除了IIS7服务器监控工具,其他的都很难做好。在这里记录一下方便使用的时候找得到。
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。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
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。
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。
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。
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。
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一,可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中,MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
Gavin Zhu,携程软件技术专家,负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
Redis是一种内存级数据库,所广播好久没拿v有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
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)
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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?
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
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?
简而言之,缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置,而不是每次都从源检索数据。
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。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
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。
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。
mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦,估计数据量,使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据,sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用,磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备 以下文章来源地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度,效率从低到高依次为: 1. 替换有问题的硬
线上问题排查相比于coding,是一个低频的工作,很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候,往往是重要且紧急的,因此问题排查的效率,就显得尤为重要。有些线上问题,比较直观,比如磁盘使用率高、网络流量高这种,借助合适的工具很快能定位到原因;但对于一些复杂的问题,如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等,需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候,需要有正确的解题思路,并辅以合适的工具,才能高效地解决问题。
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的,首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
进程是一个非常重要的概念,我们都知道,操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前,进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以,探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
作为一个前端工程师,大家日常也会维护一些 Node.js 服务,对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性,可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻,所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
比较奇怪的是今天的访问量到了500以下,想测试下是哪个地区无法访问,结果打开测速网站,网站直接挂了,所有地区全红,cpu内存跑满。于是想着优化下php的执行,开启代码缓存:
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
Nim 编程语言是一个新型的静态类型、命令式编程语言,支持过程式、函数式、面向对象和泛型编程风格而保持简单和高效。Nim 从Lisp继承来的一个特殊特性--抽象语法树(AST)作为语言规范的一部分,可以用作创建领域特定语言的强大宏系统。
网卡配置文件在/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true,这是相对于5.6需要添加的一个配置,具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》)
起因是:前几年我在老家郑州实习面试(那个时候还没有毕业)的时候遇到面试官提问;面试官来于百度总部的工程师6年java开发经验+3年多的PHP开发经验,我在他的面前基本就是弟弟中的弟弟,虽然勉强通过入职了,但是却被运维无情地嘲笑,就因为组长让我上机看下redis的基础情况,我不会,问了运维。一怒之下,我当天晚上就恶补了一波......,到现在都还记着
之前说到了主从集群,关于主从集群的搭建以及细节后面会再次分享,这次我们先初步来看看 分片集群
在日常工作中,我们通常需要存储一些日志,譬如用户请求的出入参、系统运行时打印的一些info、error之类的日志,从而对系统在运行时出现的问题有排查的依据。
在一个阳光明媚的下午,电脑右下角传来一片片邮件提醒,同时伴随着微信钉钉的震动,打开一看,应用各种出错,天兔告警,数据库服务器内存爆红,Mysql数据库实例挂掉了。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
有张表,里面有300多万数据, 使用select count(1) from table 查询的时候要好几分钟,查过资料后添加了innodb_buffer_pool_size参数,然后就1秒就查出来了。
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