etcd：增加30%的写入性能 本文最终的解决方式很简单，就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷，但解决问题的过程值得推荐。...每个成员有3个卷： root卷 write-ahead-log的卷 数据库卷 每个卷的型号为 gp2，大小为300gb，最大支持900 IOPS： 测试写性能 首先(在单独的实例上执行)执行etcdctl...鉴于实例类型支持的最大IOPS约为6000，我决定冒险一试，看看结果如何： Jobs: 1 (f=1): [W(1)][100.0%][w=2535KiB/s][w=1129 IOPS][eta 00m...数据库则不同，它需要知道数据写入的时间和地点。假设一个执行EFTPOS(电子钱包转帐)交易的数据库被突然重启，仅仅知道数据被"最终"写入是不够的。...附录 使用Fio来测试Etcd的存储性能 etcd集群的性能严重依赖存储的性能，为了理解相关的存储性能，etcd暴露了一些Prometheus指标，其中一个为wal_fsync_duration_seconds
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大... 在具有一个以上处理器的机器上运行SQL 2、调整数据库 若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引...3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异...，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。
这样做的问题就在于频繁的IO操作，影响程序的性能，而且 SDK 为了保证消息的及时性，还维护了一个后台进程，当其中一个进程进行日志写入时，另一个就会被锁在门外等着，问题就愈发严重。...高性能方案 既然无法减少写入次数，那么我们能不能在写文件的过程中去优化呢？...日志写入性能和完整性的问题解决了，那么如何保证多进程下日志的顺序呢？ 由于 mmap 是采用共享内存的方式写入数据，如果两个进程同时映射一个文件，那么一定会造成日志覆盖的问题。...可以看出 MappedByteBuffer 虽然不及写入内存的性能，但是相比较写入磁盘文件，已经有了质的提升。...总结 本文主要分析了直接写文件记录日志方式存在的问题，并引申出高性能文件写入方案 mmap，兼顾了写入性能和完整性，并通过补偿方案确保多进程下日志的顺序。
Flink 1.11.0 hadoop-3.0.3, hive-2.3.4 现象 写入Hive表的性能，每秒写入记录数，发现性能并不乐观，上有节点背压严重。 ?...HDFS文件的性能，每秒写入记录数，性能符合期待。...写入HDFS文件.png HDFS文件的DDL： drop table hive_catalog.dw_db.dw_xxx_hdfs; CREATE TABLE hive_catalog.dw_db.dw_xxx_hdfs...，十几天前，阿里Flink的开发同学已经注意到了这个问题，我们将之吸收到测试环境，编译替换lib下jar包，重新测试，性能确实up了，单并发升至5W每秒，上游节点才稍微有背压。...[FLINK-19121][hive] Avoid accessing HDFS frequently in HiveBulkWriterFactory 所以，Flink的新特性从发布到应用线上，稳定性与性能上都不能过于乐观
前面我们讲解了数据库的读写分离方案（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）来解决我们的大量读流量对系统的冲击。...我们整个系统的所有业务，订单，用户，优惠券、政策等等都在一个数据库系统，耦合性太高，数据不隔离。 像每天大量的用户关注、行为数据以及订单数据的写入，导致系统的写入性能持续下降。...以上这些问题均是由于大并发的写入操作导致目前的系统读写性能下降，并且系统可用性也在降低，这些都是现在阶段需要解决的，需要将这些数据进行分片，也就是分散开，均摊我们整个数据库的数据压力，同时也是解决单机数据容量以及性能的解决方案...垂直拆分好处： 有效解决了单个数据库或者表的数据存储瓶颈。 有效提高数据查询性能。 有效提高并发写入性能，因为是可以写到多个库里面了。...总结，今天我们针对大并发的写入造成的我们数据库的瓶颈以及性能低下问题，我们就引入了分库分表的方案，主要分为数据库垂直拆分和水平拆分，也提到了拆分后给我们带来了哪些挑战并且给出相应的解决方案。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程 ---- 前面松哥和大家聊了 CPU 和内存对于数据库性能的影响，但是大家想想...，无论如何，数据最终都是要存入硬盘中的，所以硬盘肯定也会影响到数据库的性能，那么硬盘到底是如何影响数据库性能的，今天我们就来简单聊聊。...现在主流的机械硬盘基本上都是 7200 转的 SATA 硬盘，在全速运转并且是顺序读写的情况下，性能也就是 150MB～160MB/s 左右；如果涉及到数据库读写等随机性较强的 IO 操作，这个性能还要再下降...上面三个步骤所耗费的时间，也就是数据读取的时间。 那么该如何选择磁盘呢？我们应该从如下几个方面来考虑： 单盘容量尽量大。...RAID1 两组以上的 N 个磁盘相互作镜像，在一些多线程操作系统中能有很好的读取速度，理论上读取速度等于硬盘数量的倍数，与 RAID 0 相同，另外写入速度有微小的降低（因为要写到两个磁盘上去）。
简介 批量写入又称为bulk write，对于单表插入多条数据的场景，可以减少插入请求数量，提高吞吐量和效率。...我写的bulk write类似上面的代码，但是提交给同事review时，他提出了疑问：stmt.Exec是每次执行都发送写请求到数据库吗？这个问题其实我不敢肯定，官方文档也说得不明确。...综上，clickhouse-go中的核心实现逻辑是： 底层维护一个缓存block，同时设置block_size控制缓存大小 执行stmt.Exec时，不会直接写入远程ClickHouse中，而是将插入参数...Append到block中 每次Append后，判断block的size和block_size的关系，如果正好整除，则刷新block(即写入clickhouse) 因此block_size这个参数很重要...总结 很多数据库驱动都支持bulk write特性，clickhouse-go这个驱动也不例外，但是它的文档写得不是很详细，只是在文档中指明要放在begin/commit中做。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何从tushare获取股票历史数据写入自己的MySQL数据库 点击 https://tushare.pro/register?...已经把股票基础信息保存在MySQL数据库里了，本篇需要从 stock_basic 里获取上市公司的上市日期。 2.1....在数据库stock下，增加表 stock _all 用 Navicat 看着更方便，设 ts_code + trade_date 作为主键，避免数据重复。 2.2....'秒'，所以这里要乘以“ 24小时 * 3600秒/小时 ” step = 5000 * (24 * 60 * 60) tot_records = 0 # 写入数据库的记录数...# 如果没有数据返回，继续 if df is None: continue # 返回 rows 个记录，写入数据库
性能指标 支持Xtrabackup备份 引入ZSTD压缩算法 支持TokuDB的binlog_group_commit特性 四、测试表 TokuDB核心配置： loose_tokudb_cache_size...从最佳实战上来看，Innodb和TokuDB都写入同样的数据，InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。...另外测试几种场景也供大家参考： 如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： root@localhost [zst]>CREATE...另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入，压缩方面并不是很好。
对于使用php对文件进行写入操作有两种方案一种使用 file_put_contents() 和 fopen()/fwrite()/fclose() 两种方案至于应该怎么选，我觉得应该分情况选择，下面是实验的效果图...场景一： 写入的文件内容不多，不需要分批写入 使用file_put_contents()的情况 <?...写入操作总耗时 2670 µs 虽然差距不大，但是我进行了多次实验，显示第二种方案确实比第一种时间长 场景二： 如果是将文本分批写入文件中的情况下 使用file_put_contents()的情况： <...总共用时 866 ms 两者之间的差距还是蛮大的！...总结： 对于写入文件操作如果是一次性写入的话则优先选用 file_put_contents() 方案；如果是分批写入的话则应该选择 fopen() 方案毕竟差距还是很大的~
TokuDB性能指标 支持Xtrabackup备份 引入ZSTD压缩算法 支持TokuDB的binlog_group_commit特性 四、测试表 ---- TokuDB核心配置： loose_tokudb_cache_size...另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入，压缩方面并不是很好。...基于MySQL数据库下亿级数据的分库分表 史上最详细MySQL全局锁和表锁 国产的数据库新增一员，华为携GaussDB入局 资源下载 关注公众号：数据和云（OraNews）回复关键字获取 help，30...万+下载的完整菜单栏 2019DTCC，数据库大会PPT 2018DTCC , 数据库大会PPT 2018DTC，2018 DTC 大会 PPT ENMOBK，《Oracle性能优化与诊断案例》 DBALIFE...Pro2 企业版，集监控、巡检、安全于一身，你的专属数据库实时监控和智能巡检平台，漂亮的不像实力派，你值得拥有！
MYSQL数据库使用UTF-8编码的问题 1.用phpmyadmin创建数据库和数据表 创建数据库的时候，请将“整理”设置为：“utf8_general_ci”或执行语句： CREATE DATABASE...MYSQL数据库了。...",$conn); 然后在做页面时，注意这句： <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" / 这样不管输入数据库的中文...同样的，如果一开始写数据库连接文件时写成： mysqli_query("SET NAMES 'GBK'"); 那页面也要相应变成： <meta http-equiv="Content-Type" content...="text/html; charset=gb2312" / 以上就是php写入数据库乱码的详细内容，感谢大家的阅读和对ZaLou.Cn的支持。
性能指标 支持Xtrabackup备份 引入ZSTD压缩算法 支持TokuDB的binlog_group_commit特性 四、测试表 TokuDB核心配置： loose_tokudb_cache_size...从最佳实战上来看，Innodb和TokuDB都写入同样的数据，InnoDB需要花大概是TokuDB3-4倍时间。...测试结论： 利用TokuDB在某云环境中8核8G内存，500G高速云盘环境，多次测试可以轻松实现57万每秒的写入量。...另外测试几种场景也供大家参考：如果在TokuDB中使用带自增的主键，主键无值让MySQL内部产生写入速度，下降比较明显，同样写入2亿数据，带有自建主键： root@localhost [zst]>CREATE...另外在Bulk Loader处理中为了追求更快速的写入，压缩方面并不是很好。
前面说的错误原因已经很直白了，就是频繁的日志写入导致的，那么解决方案就是将多次写入操作合并成一次写入操作，并且采用异步写入方式。...要保存多次操作的内容就要有一个类似“队列”的东西来保存，而一般的线程安全的队列，都是“有锁队列”，在性能要求很高的系统中，不希望在日志记录这个地方耗费多一点计算资源，所以最好有一个“无锁队列”，因此最佳方案就是...上文并没有详细说明如何具体读写Ring Buffer，但是原理介绍已经足够我们怎么写一个Ring Buffer程序了，接下来看看我在 .NET上的实现。...一个队列如果只生产不消费肯定不行的，那么如何及时消费Ring Buffer的数据呢？简单的方案就是当Ring Buffer“写满”的时候一次性将数据“消费”掉。...asyncResult); ChangeEvent.Set(); } OK，现在我们的程序具备高性能的安全的写入日志文件的功能了
此外，Firestore 的 云监控指标和统计信息 现在可以在数据库级别进行聚合。...现在可以在单个项目中管理多个 Firestore 数据库，每个文档数据库都具有隔离性，确保数据的分离和性能：谷歌云声称一个数据库的流量负载不会对项目中的其他数据库性能产生不利影响。...例如，你可以授予特定用户组仅对指定数据库的访问权限，从而确保强大的安全性和数据隔离。 这一新特性也简化了成本跟踪：Firestore 现在基于每个数据库提供细粒度的计费和使用分解。...我看到 Firebase 实时数据库可以这样做，但我没有看到 Firestore 可以这样做的可能性。...如果你的应用程序不需要多个数据库，谷歌建议继续使用 (默认) 数据库，因为 Cloud Firestore 客户端库和 Google Cloud CLI 在默认情况下连接的都是它。
◆ 问题 问题是，"我的数据库越来越慢，你将如何提高数据库的性能？".在这篇文章中，我假设是一个SQL数据库，特别是Postgres，但这些解决方案是通用的，应该主要适用于任何其他数据库。...你甚至可以在同一个数据库中添加多个读副本，以服务于更多的数据库读。 那么，这如何提高性能呢？...由于这一部分需要对上面的答案有一定的了解，所以我在讨论了可能的答案后将其列入，但你在回答之前可能应该提出反问。 ◆ 是读取性能慢还是写入性能慢？...一个非常重要的因素可以推动你的决策，就是有关数据库的读写性能如何。有些解决方案可能会提高读取性能（如添加读取副本），有些可能会提高写入性能。...◆ 了解用户如何使用你的服务 这对于做出所需的一致性、性能要求和可用性的决定至关重要。很多修复性能的方法可能会影响你的数据库的一致性。
MySQL服务端校验客户端密码的过程 第一个包是S发给C要求认证的报文 第二和第三个包是C将加密后的密码发送给S的包，最后两个包是S回给C认证OK的报文。...调整后发现1s即可执行1000次DB查询，查询性能大大提升！ 用连接池预先建立DB连接 很多连接池， 如DB连接池、HTTP连接池、Redis连接池。连接池的核心技术就是连接池管理。...有的按摩椅虽然开着，但有时会故障，数据库一般故障原因： DB域名对应IP变更，池子的连接还是使用旧IP，当旧IP下的DB服务关闭后，再使用该连接查询就会报错 MySQL wait_timeout参数，控制当...综上，所管理的对象，无论是连接还是线程，创建过程都很耗时，也很耗系统资源。所以，我们把它们放在一个池子统一管理，以提升性能和资源复用。...这是一种常见的软件设计思想： 池化技术 即空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低对象的使用成本。
juejin.im/post/5bdc257e6fb9a049ba410098 本文基于 SpringCloud, 用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中，再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储...点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库中，根据项目的实际情况定吧，我是暂时设了两个小时。 项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...文章分四部分介绍： Redis 缓存设计及实现 数据库设计 数据库操作 开启定时任务持久化存储到数据库 一、Redis 缓存设计及实现 1.1 Redis 安装及运行 Redis 安装请自行查阅相关教程...//更新点赞数量 userService.updateInfo(user); } } } } 数据库的操作就这些
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