1、动态跟踪工具DTrace:https://blog.csdn.net/fishmai/article/details/72858261 2、在取得数据之前就把事情理论化是一个严重的错误 3、IOPS:每秒发生输入输出的次数 吞吐量:数据传输速度 响应时间: 一次操作完成的时间 延迟:等待时间 使用率 饱和度 瓶颈 工作负荷 缓存 SUT:system under test 4、网络延迟的三部分:DNS延迟 TCP连接延迟 TCP数据传输延迟 5、系统各种延迟
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
原文:https://cloud.tencent.com/developer/article/1394336
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vim /etc/ssh/sshd_config 去掉22的注释.添加新的端口 Port 4365 重启sshd服务 测试是否可以连接 测试无问题 注释掉22端口(安全性)
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍,也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手,介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践:缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
本文从OSI每一层缓存介绍、常见开源中间件缓存举例、TCP/IP协议栈中的缓存机制、操作系统中的缓存、访问缓存数据的时间范围统计等方面对计算机中的缓存进行详细介绍。希望对您有所帮助!
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
jobhistory 一般会保存一部分作业信息到内存中,查询作业信息的时候一般会从内存查询,如果内存查询不到就会从磁盘上扫描。
存储引擎API包含了十几个底层函数,如执行 “ 开始一个事务 ” ,或取出有特定主键的行,但存储引擎 一般不会去解析SQL, (InnoDB会解析外键定义,因为其本身没有实现该功能),不同存储引擎之间也不会相互通信, 而只是简单的响应上层的服务器请求。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后,基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量,与当前运行的 Pod 副本数量进行对比,决定是否需要进行扩缩容操作:
Redis的众多应用场景中缓存绝对是频率最高的场景了。本文来介绍下Redis作为缓存要注意的地方。
工欲善其事必先利其器,想要玩溜数据库,不妨去试试本文安利的 5 款开源的数据库管理工具。除了流行的 SQL 类数据库——MySQL、PostgreSQL 之外,文档型数据库 MongoDB、内存数据库 Redis 的管理工具也在列表之中。
例如Desktop Manager,Another,Web版可以选择Redis Insight。
最近,准备升级一组MySQL到5.7版本,在安装完MySQL5.7后,在其data目录下发现多了很多.pem类型的文件,然后通过查阅相关资料,才知这些文件是MySQL5.7使用SSL加密连接的。本篇主要介绍MySQL5.7 SSL连接加密功能、如何使用?以及使用SSL的一些注意点。
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在高并发环境下,数据库性能是至关重要的。然而,在使用临时表时,特别是在高并发环境中,可能会遇到一些性能问题。
Mysql性能优化 Mysql的性能参数可以分为以下几个大类,这里仅整理一些常用的参数配置
flushInterval:刷新间隔时间,单位为毫秒。如果不配置,那么当SQL被执行的时候才会去刷新缓存。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常,注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
在Web应用程序中,数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架,提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧,从入门到精通,帮助您构建高效的应用程序。
要使用C语言连接 mysql,需要使用 mysql 官网提供的库,大家可以去官网下载。
其实大多数情况下,kill query/connection 命令是有效的。比如,执行一个查询的过程中,发现执行时间太久,要放弃继续查询,这时我们就可以用 kill query 命令,终止这条查询语句。
TCP连接收到请求后,必须分配给一个线程专门与这个客户端的交互,所以还有个线程池,每一个连接从线程池中获取线程,省去了创建和销毁线程的开销 所以连接管理的职责就是负责认证、管理连接、获取权限信息
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接,也可以使用 SSL 加密连
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
缓存的大小可以随意更改,但显然超出了这篇文章的范围。回到主题上来:Picasso首先会尝试去内存中加载图像,如果最近没有加载过这张图片,或者这张图片并不存在于内存中,Picasso会去磁盘中检查它的存在。如果磁盘中也不存在,则开启网络请求。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进,包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术;并支持使用JCache(JSR-107)注解简化我们开发;Cache接口为缓存的组件规范定义,包含缓存的各种操作集合;Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现;如RedisCache,EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等;本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询,而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时,而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常,PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后,但在动态SQL中,可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句,转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备,必须清除缓存的查询。
linux下 CPU,内存查看: /proc/cpuinfo /proc/meminfo 查看CPU核数: cat /proc/cpuinfo|grep 'processor'|wc -l 查看cpu具体: cat /proc/cpuinfo|grep 'model name' 查看内存: cat /proc/meminfo|grep 'MemTotal' cat /proc/meminfo|grep 'MemFree' vmstate 1 100 free -g 查看linux系统各个目录路径可用硬盘空间
我们都知道Polars很快,但是最近DuckDB以其独特的数据库特性让我们对他有了更多的关注,本文将对二者进行基准测试,评估它们的速度、效率和用户友好性。
使用 mysql 很多年了,但也没怎么深入研究过,准备最近了解下 mysql 的相关知识点。看看这款程序界里的神器是怎么运转的。
PS:BAT这种大公司里面的秒杀系统,一般涉及到7,8个中心,每个中心之前可能有2个开发人员,一个秒杀系统大概15,16个人员,在加上单元测试人员,功能测试人员。分布式并发问题就是很复杂,复杂就是在细节里面,用数据库是可以查询出来实时的。
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项,它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
如果指定的类名不存在,或者指定的字母大小写不正确,则跳过该类名,命令继续清除列表中的下一个缓存查询; 对于无效的类名,不会执行任何操作,也不会生成任何错误。 如果指定的表没有任何关联的缓存查询,或者该表不存在,则不执行任何操作,也不会产生错误。
ES 底层(或者说内核)是基于 Lucene,本文从 ES 查询流程以及 Lucene 底层的一些存储结构设计设计, 来分析 ES 的一些查询优化方向
大家好!我是黄啊码,鉴于大家对于学习的热情,从今天起,将连载mysql的相关知识,需要学习的可以注意我的更新学习,后期估计会开启付费专栏,但当前完全可以白嫖,希望大家珍惜!
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
一般我们的开发同学们都知道自己机器的CPU是几核、内存是多大。但是对于CPU内部对程序性能影响较大的缓存却是一知半解。有些开发同学都是计算机的缓存有L1、L2、L3,但是再详细一点的问题,可能就很少有同学能答的完整了。如果下面这几个问题你能脱口而出,请跳过本节。例如:
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
【1】ulimit 与 TCP backlog:1)、修改 ulimit:通过 ulimit 修改 open files 参数,redis 建议把 open files 至少设置成 10032,因为 maxclients 是10000 [客户端的数据是以文件的形式进行保存的] ,另外 redis 内部最多会使用 32 个文件描述符。
本文介绍了Linux系统性能优化点常见的内核参数含义及其调优方式,以供学习参考。
Server 层:负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现,主要包括连接池,执行器、优化器、解析器、预处理器、查询缓存等。另外,所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)和所有跨存储引擎的功能(如存储过程、触发器、视图等)都在 Server 层实现;
这个文件定义了一些常用的指标采样值范围(Quantile buckets),如:0.001,0.01,0.05,0.5,0.9,0.95,0.99,0.999等。这些buckets常用于计算指标的分位数线。
消息中间件作为消息通信的基础软件,已在业界诸多 IT 系统中被广泛使用。近年来,随着移动云业务的持续高速发展,基于开源技术生态构建的消息中间件云产品体系越来越受到市场的青睐。移动云在消息中间件领域的技术演进与发展方向上一直坚持着自研和开源融合的发展路线,在做好自研的基础上积极拥抱开源生态。
数据库我想大家应该一点都不陌生吧,我想不管你写啥的,数据库就算没用过也听过了,是我们项目体系里面不可或缺的一环。
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
之前分享过一篇有关Linux的操作命令,内容很全,但是比较基础。然而,实际工作中用到的比那些稍复杂些,本篇分享一些开发工程师必须具备的实战Linux命令。 1.日志查询类 1.1 按关键字不分页查询 grep "applyId” app.log //applyId为要查询的关键字,app.log为日志名 1.2 按关键字从前往后分页查询 cat -n app.log | grep "applyId" | more 以上命令会分页输出,使用空格键翻页,使用回车键显示更多 1.3 按关键字只显示最后M行查询 t
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