凭借卓越的高并发事务实时处理能力和对大规模数据实时业务决策的强大支持,HTAP技术已崛起为企业提升数据价值挖掘效率、显著降低总成本的首选方案。伴随着国内需求的迅猛增长,专注于HTAP的数据库正由初露锋芒逐渐发展为行业的主流趋势。
innodb_thread_concurrency参数的目的是控制InnoDB并发线程的上限,一旦并发线程数达到此值,InnoDB在收到新请求后,就会进入等待状态,直到有线程退出。
在解释磁盘读写慢之前,我们首先要了解它底层到底是个什么东西,数据到底是如何存储在物理设备上面,是以一个什么的形式存在。所以我们先来了解一下:磁盘究竟是什么,是用什么介质来存储数据的,数据在介质中的形式是什么样的?
一般而言,如果你选择RabbitMQ,那肯定就是把可靠性放在第一位。毕竟,RabbitMQ可是金融行业消息队列的标配。如果把性能放在第一位,那毫无疑问,必须是Kafka。但是,可靠性毕竟是相对的,就拿大火的阿里云,AWS云,或者传统的IBM小型机,Oracle数据库,没有谁敢说自己可靠性100%,都是说几个9。所以,本文的目的很明确,就是尽可能的提高我们RabbitMQ的可靠性,从发送、存储、消费、集群、监控、告警等多个维度给出可行性方案,指导开发者以及运维人员获取更加可靠的消息投递,保障我们的业务系统安全、可靠、稳定的运行。
YARN作为一个通用的资源管理系统,目标是将短作业和长服务混合部署到一个集群中,并为他们提供统一的资源管理和调度功能,概括起来主要解决以下两个问题:1.提高集群资源利用率,2.服务自动化部署。
最近的一项工作,是查看服务在过去一段时间的内存实际使用量,给K8S平台上的POD内存设置一个基于历史数据的合理上限,既不会限制服务的正常运行,也可以尽量减少不必要的占坑。
官方文件:https://github.com/transmission/transmission/blob/main/docs/Editing-Configuration-Files.md
Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下,文件名为 redis.conf。
在《YARN——正确理解容量调度的capacity参数》一文中提到了,决定用户资源使用上限的还有user-limit-factor,minimum-user-limit-percent等参数,本文就来聊聊这些相关的参数
说明:个人原创,本人在一线互联网大厂维护着几千套集群,关于redis使用的一些坑进行了经验总结,希望能给大家带来一些帮助
这个项目有很多 key/value 数据(约 100 GB)需要使用,使用时基本是只读的,偶尔更新时才会批量导入,且可以忍受短暂的停机导入。我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB,应该是比较靠谱的,于是就选它了。
和我们的Struts2配置文件类似,可以通过includes包含,redis.conf可以作为总闸,包含其他
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据,以辅助 SQL 语句的执行的。其中,我们在排序的时候用到了 sort buffer,在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
摘要:最近工作中需要开发redis的一个云管理平台。所以要求要对这些参数了如指掌,特结合网络资料和自己翻译小撸此文。感谢junjie 【 简介】 我们可以在启动redis-server时指定应该加载的配置文件,方法如下: $ ./redis-server /path/to/redis.conf 接下来,我们就来讲解下redis配置文件的各个配置项的含义,注意,本文是基于redis-2.8.4版本进行讲解的。 redis官方提供的redis.conf文件,足有700+行,其中100多行为有效配置行,另外的60
大概在今年三月份的时候突然被紧急调到另外一个项目组解决线上内存泄漏问题。经过两周的玩命奋战终于解决了这个问题这里把心路历程及思路分享给大家。希望可以帮助到各位或现在正遇到这样事情的小伙伴提供一些思路。
开源存储问题解答社区:https://github.com/perrynzhou/deep-dive-storage-in-china
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
MariaDB 11.4 是最新的长期支持版本(LTS)。第一个可用版本是 11.4.2,于 2024 年 5 月 29 日发布,该分支将一直支持到 2029 年 5 月 29 日。上一个 LTS 分支是 10.11,它将支持到 2028 年 2 月 16 日。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
Redis 作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的 QPS 能够达到 10W 左右。
容量调度器中,配得最多的应该就是capacity和maximum-capacity了,一个是当前队列的资源容量,一个是队列可使用的最大容量。多个队列的容量之和为100。
上次我们说到PaaS的发展历史,从Cloud Foundry黯然退场,到Docker加冕,正是Docker“一点点”的改进,掀起了一场蝴蝶效应,煽动了整个PaaS开源项目市场风起云涌。
目前市场上的虚拟化技术种类很多,例如moby(docker)、LXC、RKT等等。在带来方便应用部署和资源充分利用的好处的同时,如何监控相应Container及其内部应用进程成为运维人员不可避免遇到的新情况。UAV.Container从虚拟化技术的基础原理和Linux操作系统的内核特性出发,得到Container容器和内部进程的各维度监控数据,使无论是虚拟机或物理机运维人员,还是业务运维人员角度,都能得到合适的监控维度。
今天有朋友买了新的台式机,硬盘容量4TB,安装windows7后只能看到2TB空间,救助。就该问题,涉及到分区表的MBR模式与GPT模式的区别,今天我们就来看一看。
Redis 源码中有很多优秀的实践,值得我们学习。它作为开源作品之一,汇聚了众多开源智慧,深受广大程序员喜爱。它的优秀还导致了不少人都喜欢研究它,面试官也喜欢提问面试者,也使整个行业进入了更深的内卷。
经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵子,但是最近又有超时现象报出,但与上次不同的是,这次超时的现象发生在业务高峰期,在简单看过服务器的各项指标以后,发现只有cpu的使用率在高峰期略高,我们是8核cpu,高峰期能达到90%的使用率,其余指标都相对正常。
1)原理: 计算能力调度器支持多个队列,每个队列可配置一定的资源量,每个队列采用 FIFO 调度策略,为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源,该调度器会对 同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时,首先按以下策略选择一个合适队列:计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的 比值(即比较空闲的队列),选择一个该比值最小的队列;然后按以下策略选择该队列中一个作业:按照作业优先级和提交时间顺序选择, 同时考虑用户资源量限制和内存限制 2)优点: (1)计算能力保证。支持多个队列,某个作业可被提交到某一个队列中。每个队列会配置一定比例的计算资源,且所有提交到队列中的作业 共享该队列中的资源; (2)灵活性。空闲资源会被分配给那些未达到资源使用上限的队列,当某个未达到资源的队列需要资源时,一旦出现空闲资源资源,便会分配给他们; (3)支持优先级。队列支持作业优先级调度(默认是FIFO); (4)多重租赁。综合考虑多种约束防止单个作业、用户或者队列独占队列或者集群中的资源; (5)基于资源的调度。支持资源密集型作业,允许作业使用的资源量高于默认值,进而可容纳不同资源需求的作业。不过,当前仅支持内存资源的调度。
限流必然是很有价值的,在系统资源不足时面对外部世界的不确定性(突发流量,超预期的用户)而形成的一种自我保护机制。
在工作中,有时会需要将容器暂停,例如,要为容器文件系统做一个快照时。使用 docker pause 与 docker unpause 命令可以对容器进行暂停与激活操作,并且暂停状态的容器不会占用宿主机 CPU 资源。
Redis作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时,经常时不时会出现访问延迟很大的情况,如果你不知道Redis的内部实现原理,在排查问题时就会一头雾水。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
国庆假期回来,照例将几台内网服务器开机重启,其中一台服务器的docker服务却怎么都启动不起来。
如果程序开发不当,可能会出现占用过多内存的情况。特别是在Docker里面,如果Python程序占用太多内存,可能会导致Docker容器死掉。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
Event ID 137 :卷 C: 上默认的事务资源管理器遇到不可重试的错误并且无法启动。该数据含有错误代码。
wait_timeout:客户端连接自动断开连接时间(默认值是28800s,8个小时),自动断开的操作是“Server层的连接器做的”,断开后需要重新连接;
机器之心报道 编辑:蛋酱、张倩 你以为你充了会员就无敌了?其实上面还有大会员、超级会员、至尊会员…… 对于没有 GPU 的小伙伴们来说,谷歌 Colab 是一个公认的「真香」神器,免费的羊毛说薅就薅,薅来的每一根都是赚的。 不过,薅羊毛的人多了,毛再多的羊也招架不住。于是,大家发现,免费的羊毛薅起来没那么顺手了。个把小时掉线一次,你能忍? 怎么办呢?开会员呗。一个月 9.99 美元的 Cloab Pro 不也很香吗?于是,买了 Cloab Pro 的小伙伴又开心地用了好一阵儿。虽然每个月要花点钱,但还是比
在Linux里,一直以来就有对进程进行分组的概念和需求,比如session group, progress group等,后来随着人们对这方面的需求越来越多,比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等,于是出现了cgroup,用来统一将进程进行分组,并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。最早接收到的消息,可能就会成为死信,会被丢弃,这就是消息堆积问题。
在我们日常使用IDEA进行开发时,可能会遇到许多卡顿的瞬间,明明我们的机器配置也不低啊?为什么就会一直卡顿呢?
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源 | http://kaito-kidd.com/2020/07/03/redis-latency-analysis/ Redis作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时,经常时不时会出现访问延迟很大的情况,如果你不知道Redis的内部实现原理,在排查问题时就会一头雾水。 很多时候,Redis出现访问延迟变大,都与我们的使用不当或运维不合理导致的。 这篇文章我们就来
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