这是mysql专栏的第四篇,上一个小节我们了解了如何通过flush list存储所有的脏页数据,这一节我们来继续介绍缓冲池的内部结构LRU链表。
OpenHarmony是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。
MySQL的InnoDb Buffer Pool 缓冲池是主内存中的一个区域,用来缓存InnoDB在访问表和索引时的数据。对于频繁使用的数据可以直接从内存中访问,从而加快处理速度。如果一台服务器专用作MySQL数据库使用时,通常将70%~80%(具体看总内存大小而定)的物理内存空间分配给缓冲池。
执行CRUD都会将磁盘数据页加载到缓存页,那在加载数据到缓存页时,必然是要加载到空闲缓存页,所以必须要从free中找个空闲缓存页,然后把磁盘数据页加载到该空闲缓存页
AEP是Intel推出的一种新型的非易失Optane Memory设备,又被称作Apache Pass,所以一般习惯称作AEP。在这之前也有类似的设备称作NVDIMM或PMEM,目前Linux创建的AEP设备节点也是叫做pmem(如/dev/pmem0), 所以本文中NVDIMM或PMEM都指AEP。 但是本文不是为了科普AEP,如果想了解AEP的一些基本知识,可以参考以下几篇文章: NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 1 NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 2 Persistent Memory Wiki
内存管理子系统可能是linux内核中最为复杂的一个子系统,其支持的功能需求众多,如页面映射、页面分配、页面回收、页面交换、冷热页面、紧急页面、页面碎片管理、页面缓存、页面统计等,而且对性能也有很高的要求。本文从内存管理硬件架构、地址空间划分和内存管理软件架构三个方面入手,尝试对内存管理的软硬件架构做一些宏观上的分析总结。
如果是CPU发起的,在CPU的硬件缓存中,就会保存相应的页内容。如果这个页本来没有存在于硬件缓存中,那么它的到来,势必会将原本为其他的页缓存的内容挤出硬件缓存。
http://www.brendangregg.com/blog/2018-01-17/measure-working-set-size.html
今天学习了rust中关于所有权的概念:一个变量只能有一个拥有者,变量在离开作用域时,自动调用drop函数,释放该变量。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
2、这个页最早修改时间(刷修改时间比较早的页,有可能是热页),方便日志文件的覆盖
👉腾小云导读 随着云数据中心应用程序对内存的需求持续增长,TencentOS“悟净”——服务器内存多级卸载方案应运而生。“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势,保障业务内存使用性能前提下,将较冷的内存换出至较便宜的设备上,从而降低整机的内存消耗,提高内存资源利用率,通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效,助力业务和客户商业增值。下面跟着本篇文章,来了解一下TencentOS“悟净”的强大之处吧! 👉看目录,点收藏 1 业界面临的问题与机遇 1.1 高昂的内存成本 1.2 内
Spitfire: A Three-Tier Buffer Manager for Volatile and Non-Volatile Memory
做为一名程序员,发展方向大致可以分为两个方面:一个是业务架构,一个是技术架构(中间件方向)。
Managing Non-Volatile Memory in Database Systems
我们对本次HBase成本优化项目进行深度复盘,并进一步尝试总结云数据库的FinOps之道。
TiDB 在使用过程中,随着用户数据量的持续增长,存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存储成本摆在了许多用户面前。
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在上篇文章 《深入理解 Linux 虚拟内存管理》 中,笔者分别从进程用户态和内核态的角度详细深入地为大家介绍了 Linux 内核如何对进程虚拟内存空间进行布局以及管理的相关实现。在我们深入理解了虚拟内存之后,那么何不顺带着也探秘一下物理内存的管理呢?
Buffer Pool 是什么?从字面上看是缓存池的意思,没错,它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件,可以这么说,MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
前面分析了memblock算法、内核页表的建立、内存管理框架的构建,这些都是x86处理的setup_arch()函数里面初始化的,因地制宜,具有明显处理器的特征。而start_kernel()接下来的初始化则是linux通用的内存管理算法框架了。
4月26日收到了腾讯的offer,终于安心了,很多小伙伴们要我写面经介绍下,其实自己能拿到腾讯的offer 99%是运气~, 这里就介绍下自己的面经跟总结自己的看的书跟学习方法, 自己来自一所非985垫底的211大学~大三本科,主要学习的是Linux内核/C++,投的岗位都是后台开发, 自己的项目也就2个demo,一个简易kernel,一个很简单的网络库. 因为学校位置不方便,只投了腾讯跟美团.不可以投那么多互联网公司(路费.一出疆就上千),美团各种原因放弃了, 然后就这次到西安参加腾讯面试花了1800左右
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务,比如游戏的排行榜,分布式锁等场景。
Linux阅码场内核月报栏目,是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态,方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
作者:jingjunli,腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
Buffer Pool主要分为3个部分:Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive HashIndex,另外还有一个(redo) log buffer。
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。
本文是专题的第一篇文章,主要讲解优化数据存储,涉及到锁、批处理、重试机制以及数据一致性等问题。下面 我们就开始吧。
随着数据的日益增多,在架构上不得不分库分表,提高系统的读写速度,但是这种架构带来的问题也是很多,这篇文章就来讲一讲跨库/表分页查询的解决方案。
为了支持NUMA模型,也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同,此时系统的物理内存被划分为几个节点(node), 一个node对应一个内存簇bank,即每个内存簇被认为是一个节点
Buffer Pool 是什么?从字面上看是缓存池的意思,没错,它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件,可以这么说,MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗?怎么会和缓存池又有什么关系呢?那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行,那很显然效率是很低的,效率为什么低?因为数据库要从磁盘中拿数据啊,那肯定就需要IO啊,并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置,所以这就需要进行随机IO,那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的,也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
2019年常见ElasticSearch 面试题解析(上)
在我们日常开发中,分页查询是必不可少的,可以说每个后端程序猿大部分时间都是CURD,所以分页的查询也接触的不少,你们都是怎么实现的呢?前不久的一段时间,我的一个同事突然找我寻求帮助,他说他写的sql查询太慢了,问我能不能帮他优化一下那条查询语句,经过一段时间的优化,我们成功的将原来8秒一条的sql成功优化到了不到一秒,然而想到知识应该学会分享,所以我今天打算写出这个优化过程,可以让更多的程序猿可以看到。
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情,但是缓存机制却有一个核心的难点,就是——缓存清理。我们所说的缓存,都是保存一些数据,但是这些数据往往是会变化的,我们要针对这些变化,清理掉保存的“脏”数据,却可能不是那么容易。
2.2可靠性测试(我去买票过程中被撞死了,票买不到怎么办,延期了,买那个点的票没了怎么办让我帮他买票的人的身份,比如是否有特殊优待,如军人,1米2以下儿童等,身份证丢了,或者票丢了,责任划分)
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 本文主要针对Feeds流进行介绍,将从Feeds流的演变入手,带你一步步了解Feeds流,而后学习如何从开发角度入手,对其进行建模,抽象出Feeds流常见的架构,最终搭建高可用、高扩展、高性能的Feeds流应用。 了解Feeds流 在学习如何开发Feeds流应用前,我们需要先了解什么是Feeds流。 一、什么是Feeds流 Feeds流是一个持续更新并展示给用户的信息流。它将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器,帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。所以
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。
MongoDB 更类似 MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询 JSON 数据,能存储海量数据,但是不支持事务。 Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,支持多种类型的数据结构,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存,由 linux系统 mmap 实现,当内存不够时,只将热点数据放入内存,其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富,包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一,但是支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能: 当物理内存够用的时候,redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候,redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存,那很明显要么加内存条,要么你换个数据库了。 但是,mongodb不一样,只要,业务上能保证,冷热数据的读写比,使得热数据在物理内存中,mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存,TPS较高;Redis依赖内存,TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后,采用binlog方式(MySQL同样采用该方式)支持持久化,增加可靠性; Redis依赖快照进行持久化;AOF增强可靠性;增强可靠性的同时,影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能(mapreduce);而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行;mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟,Redis从3.0开始支持集群。
在存储设备中,使用分层技术,将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上,已经是很普遍的做法,比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持,如何在 Linux 主机上,使用 Linux 现有的机制,实现数据的分层存储?本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD),SAS 技术的不断进步和普及,存储介质的种类更加多样,采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
该文介绍了如何基于自研的Grocery框架实现可伸缩的Redis服务,并提供了成本、容量、性能等方面的优化措施。同时,还介绍了一种实现无缝数据迁移的机制,以及一种高可靠的、可扩展的、高性能的Redis服务。
本文涉及的硬件平台是X86,如果是其他平台的话,如ARM,是会使用到MMU,但是没有使用到分段机制; 最近在学习Linux内核,读到《深入理解Linux内核》的内存寻址一章。原本以为自己对分段分页机制已经理解了,结果发现其实是一知半解。于是,查找了很多资料,最终理顺了内存寻址的知识。现在把我的理解记录下来,希望对内核学习者有一定帮助,也希望大家指出错误之处。
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