MySQL 服务占用cpu 100%，如何排查问题?...（MySQL面试第七弹） 一、引子 对于互联网公司，线上CPU飙升的问题很常见（例如某个活动开始，流量突然飙升时），按照本文的步骤排查，基本1分钟即可搞定！特此整理排查方法一篇，供大家参考讨论提高。...二、问题复现 线上系统突然运行缓慢，CPU飙升，甚至到100%，以及Full GC次数过多，接着就是各种报警：例如接口超时报警等。此时急需快速线上排查问题。...jstat -gcutil 进程号 统计间隔毫秒 统计次数（缺省代表一致统计），查看某进程GC持续变化情况，如果发现返回中FGC很大且一直增大-》确认Full GC!...2.代码中有大量消耗CPU的操作，导致CPU过高，系统运行缓慢； 执行步骤1-4：在步骤4jstack，可直接定位到代码行。例如某些复杂算法，甚至算法BUG，无限循环递归等等。
此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。...现象描述 通过观察主库的写操作的QPS的值，会看到主库的写操作的QPS值突然升高，伴随主从复制延时的上升，可以判断是由于主库DML请求频繁原因造成的。 ?...table metadata lock，且Exec_Master_Log_Pos不变； ?...、OS内核参数设置不一致、MySQL落盘策略不一致等，都是可能的原因。...案例六：从库自身压力过大 有时候，从库性能压力很大的情况下，跟不上主库的更新速度，就产生了主从复制延时。
在默认情况下，sync_binlog=1，表示事务提交之前，MySQL都需要先把BINLOG刷新到磁盘，这样的话，即使出现数据库主机操作系统崩溃或者主机突然掉电的情况，系统最多损失prepared状态的事务...在MySQL8.0中，多线程复制又进行了技术更新，引入了writeset的概念，而在之前的版本中，如果主库的同一个会话顺序执行多个不同相关对象的事务，例如，先执行了Update A表的数据，又执行了Update...在传统的半同步复制中，主库写数据到BINLOG，且执行Commit操作后，会一直等待从库的ACK，即从库写入Relay Log后，并将数据落盘，返回给主库消息，通知主库可以返回前端应用操作成功，这样会出现一个问题...，就是实际上主库已经将该事务Commit到了事务引擎层，应用已经可以可以看到数据发生了变化，只是在等待返回而已，如果此时主库宕机，有可能从库还没能写入Relay Log，就会发生主从库不一致。...操作，然后主库开始提交到事务引擎层，应用此时可以看到数据发生了变化。
由于AHI的构建是一个自适应且动态的过程，需要根据查询负载访问模式的变更、页面的换入和淘汰等情况做AHI对应清理或者重建，所以本质上来说AHI也是一个cache，具体的构建逻辑网络上也有很多文章讲解，不是本文讨论的重点...然后过了100s时突然出现了一个急剧的下降，在400s后开始系统QPS开始缓慢上升，直到800s后达到峰值。 ? 通过perf工具抓取系统在QPS剧降时间点的状态，结果如下图： ?...从QPS变化的角度，可以有如下图所示的分析： ?...Part5 效果 应用上述的优化后，我们重新执行上述实验，得到如下的结果图： ?...Part6 灵感来源 其实在原始的AHI查询路径上已经有一个类似的优化了： 在btr_cur_search_to_nth_level中执行AHI查询前，如果发现AHI的hash table被其他线程X锁住了
我们对维度不一致进行了详细分析，维度一致性的几种表现形式如下： （1）共享维度表，比如在电商的数据仓库中，商品、卖家、买家、类目等维度，有且只有一个。...但对前台应用的要求是数据库的物理删除只有在归档时才执行，应用中的删除只是逻辑删除。 （3）数据仓库自定义归档策略。...阿里巴巴在处理缓慢变化维度方面，有自己独特的特点。...缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流失发生缓慢的变，这一现象称为缓慢变化的维度，简称缓慢变化维。与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。...下面接着讨论不使用代理键如何处理缓慢变化维度。阿里巴巴数据仓库实践中处理缓慢变化维度的方法是快照方式。数据仓库的计算周期一般是每天一次，基于此周期，处理维度变化的方式就是每天一份全量快照。
一、引子 对于互联网公司，线上CPU飙升的问题很常见（例如某个活动开始，流量突然飙升时），按照本文的步骤排查，基本1分钟即可搞定！特此整理排查方法一篇，供大家参考讨论提高。...二、问题复现 线上系统突然运行缓慢，CPU飙升，甚至到100%，以及Full GC次数过多，接着就是各种报警：例如接口超时报警等。此时急需快速线上排查问题。...“jstat -gcutil 进程号 统计间隔毫秒 统计次数（缺省代表一致统计）”，查看某进程GC持续变化情况，如果发现返回中FGC很大且一直增大-》确认Full GC!...2.代码中有大量消耗CPU的操作，导致CPU过高，系统运行缓慢； 执行步骤1-4：在步骤4jstack，可直接定位到代码行。例如某些复杂算法，甚至算法BUG，无限循环递归等等。...执行步骤1-4： 如果有死锁，会直接提示。关键字：deadlock.步骤四，会打印出业务死锁的位置。 造成死锁的原因：最典型的就是2个线程互相等待对方持有的锁。 4.随机出现大量线程访问接口缓慢。
/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动，启动mysql服务时候，一直失败，sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。...3.如果出现没有权限的问题，mysql授权(在安装mysql的机器上执行) 执行下面的语句： mysql -uroot -p GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root...SDS ： Hive每张表对应的路径 6.在hive窗口提交MR任务时，报错： The auxService:mapreduce_shuffle does not exist 解决办法：...错误原因： 突然离线，易造成hive没能来得及删除自动创建的metastore_db文件夹，这时再次用hive命令进入，则会产生如上报错。...时间不一致.png 借助SecureCRT客户端的群发命令，向集群各个节点群发同步命令： sudo date -s "2018-04-18 15:52:00" 再次运行任务，OK。
：通过mysqlbinlog工具恢复数据 增量备份 binlog管理 开启binlogmy.cnf配置中设置：log_bin=”存放binlog路径目录”。...，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中，实际等于重建了表。...，避免了记录每一行的变化，在一些修改记录较多的情况下相比ROW level能大大减少binlog日志量，节约IO，提高性能；还可以用于实时的还原；同时主从版本可以不一样，从服务器版本可以比主服务器版本高...缺点：为了保证sql语句能在slave上正确执行，必须记录上下文信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同的结果；另外，主从复制时，存在部分函数（如sleep）及存储过程在slave...上会出现与master结果不一致的情况，而相比Row level记录每一行的变化细节，绝不会发生这种不一致的情况 Mixedlevel level: 以上两种level的混合使用经过前面的对比，可以发现
首先，因为工单报表系统是基于工单系统来做的，所以报表系统接的数据源是工单系统的，所有的数据保存在MYSQL数据库中。...那么，第一步就是将工单的数据接入到报表系统中，此步操作放到了前端视图中，只需要在页面上对MYSQL信息进行配置，元数据就可以加载进来。...重复执行了几次后，我悟了，数据同步出问题了，报表系统数据冗余，产生了脏数据。...刹那间，突然想起来，报表系统同步工单数据从开始到那天刚好八天，也就是说，这条数据每天都同步了一次且没有被覆盖。...，所以会导致数据不一致的问题，这时就需要进行数据同步，确保数据的一致性 那什么是全量？
不要改变太多: 有一件事需要注意，就是在 TTID 和 TTFD 之间应用内容的视觉变化问题，例如在页面里先展示的是已缓存的内容，然后在网络内容加载完成后突然切换页面内容。...这种突然的变化可能会让用户感到不快和沮丧，所以请确保您的应用可在 TTID 期间显示足够有意义的内容，尽可能地向用户展示其将在 TTFD 期间看到的内容。...以一致性为目标 - 与具备一致性但启动时间长于平均水平的性能表现相比，不一致的性能表现更令人沮丧。观察启动时间的长尾，查看是否存在缓解这些启动缓慢情况的修复措施或方法。...将 I/O 和非关键路径移动到主线程之外运行。 延迟执行 - 在实现了可靠且一致的启动后，请查看您为显示首个可见画面的内容所做的一切，是否有一些工作是不必要的？...您不妨采用延迟执行的模式，仅在启动的关键路径遭到阻塞时，再以即时执行方式运行代码。
char适合存储长度不变化的如手机号 varchar适合存储变化的 如收货地址 char的存取速率更快 MySQL中的datetime和timestamp有什么区别 datetime 8个字节...Mysql主从复制是基于binlog复制，难免出现复制数据不一致的风险，引起用户数据访问前后不一致的风险 所以要定期开展主从复制数据一致性的校验并修复，避免这些问题 解决方案之一，使用Percona...(在从库执行)工具进行修复不一致数据，可以修复主从结构数据的不一致，也可以修复非主从结构数据表的数据不一致 原理：在主库上执行数据的更改，再同步到从库上，不会直接更改成从的数据。...在主库上执行更改是基于主库现在的数据，也不会更改主库上的数据，可以同步某些表或整个库的数据，但它不同步表结构、索引，只同步不一致的数据 注意： 默认主库要检查的表在从库都存在，并且同主库表有相同的表结构...关键字 数量很大时 深度分页性能的原因 比如where 条件 limit 语句 mysql是先把符合条件的语句放到buffer中排序 再分页 所以当数据量很大时 会耗费很多时间 解决方式 通过主键索引优化
当然如果你的主从架构有多个schema的话，5.6的并行复制是对性能有很大的提升的。...发生这种情况的原因是因为，从库执行事物的顺序可能和主库执行事物的顺序是不一致引起的。...设置为这个值会虽然会降低并行复制的性能，但是相比默认设置来说，性能还是有很大提升的。...MySQL复制的其他变化 MySQL8.0对于复制最主要的提升就是引入了writesets，但是这并不是唯一的变化。...总而言之，这不是与MySQL复制相关的更改和功能的完整列表。你可以访问这里获得完整的列表信息，了解复制功能的所有的改进和提升。 如我们所知，MySQL的复制正在变化，而且越来越好。
有赞数据仓库背景 业务系统使用 mysql 数据库 数据仓库基于 Hive 构建 业务快速变化，员工数量持续增加 第一版：手工维护的表格 在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从...再根据任务的启动时间，就可以得到计算出表所对应任务的执行时长。 行数：非常重要且明智的选择，使用 Presto 对全表或分区做 count 计算，这个 SQL 的执行效率是惊人的。...计算资源趋势图案例 数据同步规则描述 有赞的业务发展快，同时也意味着业务数据模型变化快，经常会发生业务表增减字段、拆表、迁库等动作，基于元数据的数据同步配置，很大程度避免了因为配置不一致导致的错误。...在 Hive 侧，记录了表是否分区、分区键、文件格式、hdfs 路径等信息，用于生成读写 Hive 或 HDFS 的配置。...元数据系统并不存储这些权限信息，而完全依靠于 ranger，这样避免出现不一致。
但是假若允许应用程序直接写入搜索索引，由两个不同数据源同时发送写请求，就很容易出现写冲突，则很容易导致数据的出现不一致，后续需要花大量的功夫来避免这些不一致性。...派生视图允许渐进演化: 如果要重构数据集，则不需要突然切换来执行迁移。相反的是，可以将旧模式和新模式并排为建立在同一个数据集上的两个独立的派生视图。...如果用户运行缓慢或失败，事件日志可以缓冲消息，允许生产者和其他任何用户继续不受影响地运行。相比之下，分布式事务往往会将本地故障升级为大规模故障。...而读路径：为用户请求服务时，从派生数据集中读取数据时，需要对结果执行更多的处理，并构造对用户的响应。 ? 写路径与读路径 写路径与读路径共同串联包含了数据由产生到消费的全程。...状态变化可以通过一个端到端的写路径：从一个触发状态变化的设备上的交互，通过事件日志和几个派生的数据系统，一直推送到另一个设备上观察状态的用户界面。
XtraDB可以看作是InnoDB存储引擎的增强版本，它在InnoDB上进行了大量的修改和补丁，它完全兼容InnoDB，且提供了很多InnoDB不具备的有用的功能。...Percona Server声称可以完全与MySQL兼容，因此从理论上讲，您无需更改软件中的任何代码。这确实是一个很大的优势，适合在您寻找快速性能改进时控制质量。...Percona XtraDB Cluster的优势： 当执行一个查询时，在本地节点上执行。因为所有数据都在本地，无需远程访问。 无需集中管理。可以在任何时间点失去任何节点，但是集群将照常工作。...如果一个节点变得缓慢，整个群集是缓慢的。如果你有稳定的高性能要求，则应通过相应的硬件支持。 集群节点建议最少3个。 PXC事务处理流程图： ?...即本机IP wsrep_node_address = 192.168.1.100 Galera库路径 wsrep_provider = /usr/lib64/libgalera_smm.so
变得缓慢，则可以使一个异步 slave 变为同步，这样在保证一定数据一致性的前提下也能保证可靠性(这里可能会导致数据不一致，还可能产生数据延时)。...mysql的半同步复制(mysql semi-synchronous): master在执行完更新操作后立即向 slave 复制数据，slave 接收到数据并写到 relay log (无需执行)后才向...slave更新master 管理节点如何解决网络分区问题: 在上边的网络结构中，我们可以猜到系统可能存在一个很大问题，就是网络分区。网络分区指的是由于网络分离造成系统分裂为两个集群，各自相互不信任。...2个master，而导致数据不一致。...客户端应用自动恢复 一般来说自带 failover 的分布式系统系统都能够自己恢复服务，像elasticsearch , etcd， 他们客户端和集群都能够自动感知集群节点的变化，客户端连接的是一组集群地址
xtrabackup工作原理 InnoDB引擎很大程度上与Oracle类似，使用redo，undo机制，因此在热备期间需要考虑对于日志缓冲区在线事物日志及时写出到文件的问题。...与此同时，监控log buffer中的日志情况，一旦log buffer发生变化，即数据发生了不一致，该过程会立即被捕获并把变化的页面复制到xtrabckup log，直到全部innoDB数据文件复制完成之后...data:/data \ centos7.8_xtrabackup:v1 完整备份 进入docker docker exec -it centos7.8_xtrabackup /bin/bash 执行以下命令... #指定数据库备份用户 –password #指定数据库备份用户密码 –port #指定数据库端口 –host #指定备份主机 –socket #指定socket文件路径...--datadir #指定mysql datadir路径 --stream #指定流的格式做备份，–stream=tar，将备份文件归档 查看备份文件 [root@a241640e14f2 ]#
MySQL 提供了 XA 跨库强一致事务操作，但是在实际使用中，使用 XA 跨库事务有很大的性能开销，并且也需要开发者有对应的知识储备来正确操作。...应用层有定期执行的异步任务，通过检查 Checker 信息，对比当前订单表和反查表是否一致，如果不一致，则通过修改反查表记录让它们回到一致的状态。...应用层实现数据一致性补偿，是最初提出几个不同方案的其中之一，缺点是一致性需要在后台任务执行后才能保证，异常情况下涉及的表会出现短暂不一致的情况。...在监控机制完善且业务增长有一定规律的情况下，我们可以综合这些因素，预留足够多的时间进行扩容、接受缓慢的数据重平衡。...定期执行的后台任务让不同库表的数据保持最终一致性，在业务层面易于实现，且只需要数据库提供最基础的事务支持，毫无疑问能胜任现有场景要求。
XtraBackup在备份的时候， 一页一页地复制innodb的数据，而且不锁定表，与此同时，XtraBackup还有另外一个线程监视着transactions log，一旦log发生变化，就把变化过的...如果要缓存一下的话，几个G的数据，会对OS的虚拟内存造成很大的压力，其它进程，比如 mysqld很有可能被swap出去，这样系统就会受到很大影响了。...二、程序说明 XtraBackup主要包括两个程序： innobackupex: 一个perl脚本，封装了 xtrabackup、tar4idb 程序，执行一些无关效率的零碎任务和调用主程序以及MySQL...它提供了一个方便且完整的功能，可以应对各种场景下的需求。可以备份MyISAM、InnoDB和XtraDB引擎数据。...这样可以避免基于会话的临时表的数据因slave被中断而丢失导致数据不一致。备份结束后会重新启动slave。 –no-lock 指定不执行flush privileges with read lock。
界面之间的跳转是非常突然且直接，且没有前后关联。如果用户第一次使用Windows，这样的界面跳转需要理解一阵子。...例如，用户知道点击图标将打开一个窗口，但是突然的变化（突然从图标变成窗口）也会让用户迟疑。 卡通中的动画效果，非常擅长于提供足够的信息让观众理解。...动画中一些令人费解的行为没有让用户感到困惑；动画人物并不会突然消失，突然出现；动画在发生形状变化时非常自然。 动画提供了必要的视觉线索，让人理解某个动作前后发生了什么。...由于没有突然的视觉变化，动画降低了用户被UI界面吓到的机会，从而减少了不安全感。因此，使用动画不仅有助于用户理解界面，提高使用效率。而且还使界面的体验更愉快更舒适。...圆弧路径的运动给人一种更吸引人，更活泼的感觉，而直线运动则比较简单。
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