在程序开发中会经常使用临时资源,这些资源必须在代码中的某个位置进行关闭以防止泄露。例如,对于操作磁盘或内存的结构体,通常可以实现io.Closer接口来表达必须关闭临时资源。本文将深入分析三个常见的示例代码,说明资源如果没有正确关闭会产生什么问题以及如何处理它们。
当我们碰到数据库响应慢的时候,除了数据库自己的问题,磁盘读写可能是其中一个值得怀疑的因素,此时就可以用dd来测试磁盘的读写速度。
Go 标准库的 os 包,为我们提供很多操作文件的函数,如 Open(name) 打开文件、Create(name) 创建文件等函数,与之对应的是 bufio 包,os 包是直接对磁盘进行操作的,而 bufio 包则是带有缓冲的操作,不用每次都去操作磁盘。
在上一篇文章中,我们已经知道了 VSAN 是如何处理容量设备和缓存设备磁盘故障的,那么,如果vsan主机发生故障,会如何呢?我们再来看看下面这幅图:
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇 讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇 讲解磁盘IO和AIO 第三篇 讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 磁盘IO 磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统
磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统一用”磁盘IO“这个术语。
用户反馈insert待入库的队列堆积,当前还有1000W+的insert在消息队列中等待入口,请求堆积严重,怀疑数据库性能有问题
今天发现突然有一台主机无缘无故死机了,于是翻看了/var/log/message日志,发现提示: echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs;
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
在做最后一个MySQL NBU备份的时候,发现从库有问题,好奇的是怎么主从状态异常没有告警呢?先不管这么多了,处理了这个问题再完善告警内容。
对于日志,一般需要 4 个要素:时间、级别、位置、内容、上下文信息。对于集群或者多台机器来说,日志还需要区分不同机器的唯一标识。
物理内存的宽度为1字节 如使用c语言,可以定义出char类型(1字节),在虚拟地址空间上可以把1字节的单位映射到内存中
tar是“tape archive”(磁带存档)的简称,它出现在还没有软盘驱动器、硬盘和 光盘驱动器的计算机早期阶段,随着时间的推移, tar命令逐渐变为一个将很多文件进行存档的工具,目前许多用于Linux操作系统的程序就是打包为tar档案文件的形式。 在Linux里面,tar一般和其他没有文件管理的压缩算法文件结合使用,用tar打包整个文件目录结构成一个文件,再用gz,bzip等压缩算法压缩成一次。也是Linux常见的压缩归档的处理方法
大家都清楚,日志是 MySQL 数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。MySQL 日志主要包括「错误日志」、「查询日志」、「慢查询日志」、「二进制日志(binlog)」 和 事务日志(redo log、undo log)几大类。
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
日志是 mysql 数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。
简介 RAID是一个我们经常能见到的名词。但却因为很少能在实际环境中体验,所以很难对其原理 能有很清楚的认识和掌握。本文将对RAID技术进行介绍和总结,以期能尽量阐明其概念。 RAID全称为独立磁盘冗余阵列(Rdeundant Array of Independent Disks),基本思想就是把 多个相对便宜的硬盘组合起来,成为一个硬盘阵列组,使性能达到甚至超过一个价格昂贵、 容量巨大的硬盘。RAID通常被用在服务器电脑上,使用完全相同的硬盘组成一个逻辑扇区, 因此操作系统只会把它当做一个硬盘。 RAID
MySQL 日志包含了错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志等,如果存储引擎使用的是 InnoDB ,二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log) 是肯定绕不过去的,本篇接下来详细为大家介绍这三种日志。
第2节描述了我们对FT的基本设计和协议。然而,为了创建一个可用的、稳健的和自动的系统,还有许多其他组件必须设计和实施。
最近公司为方便tracing、排查, 搞全链路日志收集,而我手上的10亿+pv的动态前端服务必然在考虑之列。
(记旧值)undo日志用于存放数据修改被修改前的值,假设修改 tba 表中 id=2的行数据,把Name=‘B’ 修改为Name = ‘B2’ ,那么undo日志就会用来存放Name='B’的记录,如果这个修改出现异常,可以使用undo日志来实现回滚操作,保证事务的一致性。
SeasLog 是用 C 语言编写的 PHP 扩展库,功能强大而且性能极高 monolog 比这个差远了。
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。
日志是MySQL数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。MySQL日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log),本文接下来会详细介绍这三种日志。
本文介绍了Java IO流的基本概念,使用方法,以及使用的注意事项等。帮助你更好地理解和使用Java的IO流。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
PSUtil库是Python的一个第三方库,它可以访问各种系统信息和资源利用率,如CPU,内存,磁盘,网络接口,进程等。在Linux、Windows、Mac OS X、FreeBSD等操作系统中,PSUtil提供了一致的接口,这使得它成为了Python系统管理和监控的有力工具。PSUtil支持Python2和Python3版本,使用非常方便,安装后只需import就可以使用了。
MySQL的服务实现通过后台多个线程、内存池、文件交互来实现对外服务的,不同线程实现不同的资源操作,各个线程相互协助,共同来完成数据库的服务。MySQL常用的后台线程概括如下,分为Master Thread,IO Thread,Purge Thread,Page Cleaner Thread
在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
前面文章讲述了 MySQL 系统中常见的几种日志,其实还有事务相关日志 redo log 和 undo log 没有介绍。相对于其他几种日志而言, redo log 和 undo log 是更加神秘,难以观测的。本篇文章将主要介绍这两类事务日志的作用及运维方法。
Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。其核心功能通过Linux的内核实现,比文件系统更加靠近操作系统内核及IO栈。DRBD是由内核模块和相关脚本而构成,用以构建高可用性的集群。其实现方式是通过网络来镜像整个设备。你可以把它看作是一种网络RAID。它允许用户在远程机器上建立一个本地块设备的实时镜像。
本文是微信公众号【Java技术江湖】的《重新学习MySQL数据库》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。
日志是mysql数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log),本文接下来会详细介绍这三种日志。
LSM Tree(Log-structured merge-tree)广泛应用在HBase,TiDB等诸多数据库和存储引擎上,我们先来看一下它的一些应用:
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易,文件系统使用文件和树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘和光盘等物理设备使用数据块的概念,用户使用文件系统来保存数据不必关心数据实际保存在硬盘(或者光盘)的地址为多少的数据块上,只需要记住这个文件的所属目录和文件名。在写入新数据之前,用户不必关心硬盘上的那个块地址没有被使用,硬盘上的存储空间管理(分配和释放)功能由文件系统自动完成,用户只需要记住数据被写入到了哪个文件中。
同大多数关系型数据库一样,日志文件是 MySQL 数据库的重要组成部分。MySQL 有几种不同的日志文件,通常包括错误日志文件,二进制日志,通用日志,慢查询日志,等等。这些日志可以帮助我们定位 mysqld 内部发生的事件,数据库性能故障,记录数据的变更历史,用户恢复数据库等等。本文主要描述错误日志文件。
a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker
对Map的结果进行排序并传输到Reduce进行处理 Map的结果并不是直接存放到硬盘,而是利用缓存做一些预排序处理 Map会调用Combiner,压缩,按key进行分区、排序等,尽量减少结果的大小 每个Map完成后都会通知Task,然后Reduce就可以进行处理。
转载自 https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79479048
MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生()
1、MySQL偶尔会出现OOM(内存溢出)现象,导致MySQl服务重启,以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生( )
函数原型:void open(const char*filename,int mode,int access);
术语“输入”和“输出”有时候会有一点让人疑惑。一个应用程序的输入往往是另外一个应用程序的输出 那么OutputStream流到底是一个输出到目的地的流呢,还是一个产生输出的流?InputStream流到底会不会输出它的数据给读取数据的程序呢?就我个人而言,在第一天学习Java IO的时候我就感觉到了一丝疑惑。 为了消除这个疑惑,我试着给输入和输出起一些不一样的别名,让它们从概念上与数据的来源和数据的流向相联系。
单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Marti
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