1.(hbase.regionserver.global.memstore.size) 默认;堆大小的40% regionServer的全局memstore的大小，超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的flush会阻塞客户端读写
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位，并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统，这过程就是同步；进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中，这个就是交换(换出)，当这些数据再次需要访问时候，就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题，比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后，这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
现在主流的数据库系统的故障恢复逻辑都是基于经典的ARIES协议，也就是基于undo日志+redo日志的来进行故障恢复。redo日志是物理日志，一般采用WAL(Write-Ahead-Logging)机制，所以也称redo日志为wal日志，redo日志记录了所有数据的变更，undo日志是逻辑日志，记录了所有操作的前镜像，方便异常时进行回滚。用户在提交事务时，只要确保写redo日志成功即可，并不需要对应的数据页也实时落盘，这套机制的基本思想是利用空间换时间，用户事务的更新实际上在数据页和redo日志中记录了两份，传统的数据库存储引擎都是基于B+Tree来组织数据页，因此刷数据页是离散小块IO，而写redo是顺序IO，对磁盘介质更友好，而且OLTP场景下，业务对RT(ResponseTime)也比较敏感，所以这套机制非常流行。
在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:
kafka作为一个处理实时数据和日志的管道,每秒可以处理几十万条消息。其瓶颈自然也在I/O层面，所以其高吞吐背后离不开如下几个特性:
elasticsearch中有两个比较重要的操作：refresh 和 flush，两个操作都涉及到数据操作和磁盘性能。
在MySQL的 InnoDB日志管理机制中，有一个很重要的概念就是MTR。MTR是InnoDB存储擎中一个很重要的用来保证物理写的完整性和持久性的机制。
内存映射是在内核中维护用户空间虚拟地址与文件偏移的映射关系，可以让用户态向操作数组一样读写文件，当对应页数据未读入内存时就会触发缺页中断，再由CPU响应中断根据映射关系读取文件中指定位置的数据并添加用户页表项。
上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是，MySQL作为一个存储数据的产品，怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的，感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
本文实例为大家分享了php输出控制函数和输出函数生成静态页面的具体代码，供大家参考，具体内容如下
墨墨导读：本文结合已有资料和最新MySQL release代码，介绍MySQL redo log优化，主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计，去除了redo_log性能的瓶颈，从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码，介绍MySQL redo log优化，主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。
这篇文章会讲述上面几个参数的原理，以及一些其他的思路。这些参数大体上是朝着两个方向优化的：
libpmem库主要特性是提供一种将脏数据刷写到持久内存的方法。常用的函数主要包括pmem_flush、pmem_drain、pmem_memcpy_nodrain。由于CPU CACHE内容向PM刷写的时机和顺序不受用户控制，所以需要特定指令进行强制刷写。pmem_flush的功能为调用CLWB、CLFLUSHOPT或CLFLUSH指令强制将CPU CACHE中内容（以cache line为单位）刷写到PM；指令发起后，由于CPU是多核，cache中内容到PM的顺序也不一样，所以还需要pmem_drain即调用SFENCE指令，确保CLWBs全部执行完成。如果pmem_flush调用的指令是CLFLUSH，则该指令中包含sfence，所以理论上不再需要调用pmem_drain，实际上如果是这个指令的话，pmem_drain什么也不做。
网友发来告警日志，原本是关于一个死锁的情形，而另外的一个问题则是从redo log buffer写出到redo log file出现了不能分配新的日志，Private strand flush not complete的等待事件。这是个和redo log相关的话题，从Meatlink也找到了对此的描述如下文。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 前言 redo_log的作用设计初衷为了提高写入性能同时解决ACID中Duration。MySQL 8.0对redo_log进行了无锁化设计，去除了redo_log性能的瓶颈，从而在数据库整体性能上有了较大提升。本文将结合已有资料和最新MySQL release代码，介绍MySQL redo log优化，主要设计模块包括redo_log、mtr和一部分buffer/flush lists。 1 MySQL redo_log简要回顾 在MySQL 5.7中写性能
一般在对 HBase 做选型之前，还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括，可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
其实就是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置，都设置为 1 就是双 1 设置。MySQL 默认配置就是双 1 配置。
在前面的文章里，介绍过 HBase 的入门操作知识，但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
其实就是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置，都设置为1就是双1设置。MySQL 默认配置就是双1配置。
数据丢失是一件非常严重的事情事，针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在，针对这段时间的总结，我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下：
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置，这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义，性能，安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
Bbuffer 与 Cache 非常类似，因为它们都用于存储数据数据，被应用层读取字节数据。在很多场合它们有着相同的概念:
网上搜了下，问题原因就是同一个IP在短时间内产生太多(超过MySQL数据库max_connection_errors的最大值)中断的数据库连接而导致的阻塞，按照他所说的，max_connect_errors是一个MySQL中与安全有关的计数器值，他负责阻止过多尝试失败的客户端以防止暴力破解密码的情况，max_connect_errors的值与性能并无太大关系。这个设计倒是和Oracle中的密码延迟验证功能有些相似，在Oracle中，随着密码输入错误次数，延迟验证时间会逐步增加(可参考《登录缓慢的诡异问题》)，同样都是为了防止账号密码被暴力破解。但是Oracle的这个机制可能回导致其他用户受到影响，或者出现严重的library cache lock等问题，而MySQL的机制很彻底，就是让这个IP不能登录，对其他人没影响，不会导致其他的性能问题。
flush溢写流程: hbase 2.0版本后的流程 随着客户端不断写入数据到达memStore中, memStore内存就会被写满(128M), 当memStore内存达到一定的阈值后, 此时就会触发flush刷新线程, 将数据最终写入HDFS上, 形成一个StoreFile文件 1) 当memStore的内存写满后, 首先将这个内存空间关闭, 然后开启一个新的memStore, 将这个写满内存空间的数据存储到一个pipeline的管道(队列)中 (只能读, 不能改) 2) 在Hbase的2.0版本后, 这个管道中数据, 会尽可能晚刷新到磁盘中, 一直存储在内存中, 随着memStore不断的溢写, 管道中数据也会不断的变多 3) 当管道中数据, 达到一定的阈值后, hbase就会启动一个flush的刷新线程, 对pipeline管道中数据一次性全部刷新到磁盘上,而且在刷新的过程中, 对管道中数据进行排序合并压缩操作, 在HDFS上形成一个合并后的storeFile文件
一位工作了5年的小伙伴去美团面试以后，跟我反馈说，被问到一个“如何保证Kafka消息不丢失？”的问题，不知道如何回答。其实，这道题真的很基础。
注意 : 调用 write 方法并不是将数据写出到文件中 , 而是暂时缓存到文件的缓冲区中 ;
这篇文章不长篇分析代码了，因为部分工作和想法由于时间、成本关系我也没完整验证，开个短文章讨论，或许有相同问题解决经验的朋友也能带来一些想法（之前也确实听其它公司的同学聊过一些他们遇到的问题）。
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」。
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
简介 Xtrabackup是由percona开源的免费数据库热备份软件，它能对InnoDB数据库和XtraDB存储引擎数据库进行非阻塞的备份，其具备以下一些优点： 1）备份速度快，物理备份可靠
本期和大家聊的是刚刚在2月份拿到FAST 2018最佳论文奖的一篇文章。它讨论了实现一种支持保序IO操作的设备会带来哪些好处，目前的Linux内核里处理FLUSH、FUA的方式可以参见 https://lwn.net/Articles/400541/ ，本文大部分内容来自于 blog.acolyer.org ，图表来自于论文原文。
Broker上的Topic上的消息都会顺序的写入到commitlog文件下，然后再异步转存到consumequeue以及indexFile文件；该消息的元信息存储着消息所在的Topic与Queue，当消费者要进行消费时，会通过ConsumerQueue文件来找到自己想要消费的队列；该队列不存储具体的消息，而是存储消息的基本信息与偏移量。消费者通过偏移量去CommitLog中找到自己需要消费的信息然后取出，就可以进行消费；并且Broker还可以对CommitLog来建立Hash索引文件IndexFile，这样就可以通过消息的key来找到消息；
HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除操作的流程与写入流程完全一致。当然，HBase数据写入的整个流程随着版本的迭代在不断优化，但总休流程变化不大。
HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统，本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写（Flush）与合并（Compaction），重点介绍其原理及参数配置建议。
我们都知道innoDb刷新数据到磁盘是通过页为单位来刷新的，那么总不能每次修改一条数据或者几条，就把整个页刷新到磁盘上，所以这时候redo日志的作用就是记录每条新增或者修改后的数据，在以后特定的时间flush到磁盘上。
在异步交互模式中，我们经常会谈到消费者与生产者的模式，在这中间会使用到主流的MQ的中间件，主要为Kafka和RabbitMQ的中间件。当然也可以说是消息队列，由于在同步交互的模式中存在延迟的缺陷，那么也就说是在高并发的应用场景下，使用同步交互的模式显然是不合理的，就需要使用异步的消息队列来解决这个过程中消息的堵塞和积压。比如大量的请求对底层的DB进行请求，请求过多导致DB层面的连接数占用资源得不到释放，从而导致Too Many Connections等其他的异常信息。当然基于这样的场景很多的，因此就需要一个缓冲机制来解决这类的问题，而消息队列可以很好的解决这类堵塞以及积压的问题，准确的说消息队列通过异步处理请求来缓解系统的压力。消息队列拥有先进先出的特性，主要应用于不同进程或线程之间的通信机制，来处理输入的请求。在异步通信的机制中，客户端与服务端不需要知道对方的存在，更多关注的是MQ的消息，如下所示：
Source 负责读取数据并写入Channel， Channel 负责存储临时存储数据，起到缓冲的作用，等待Sink读取。 Sink会从Channel拿去数据，并写入目的地（控制台、文件、hdfs、数据库等）
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database，即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
昨天的内容中，我们介绍了MySQL中的MTR的概念，它是指最小的原子事务操作。当redo log以MTR为单位提交时，需要借助mutex这个轻量的锁，在该锁的保护下，MySQL做了2件事情：
Redis的flushall/flushdb命令可以做数据清除，对于Redis的开发和运维人员有一定帮助，然而一旦误操作，它的破坏性也是很明显的。怎么才能快速恢复数据，让损失达到最小呢？本文我们将结合之前学习的Redis相关知识进行分析，最后给出一个合理的方案 注意：为了方便说明，下文中除了AOF文件中的flushall/flushdb以外，其他所有的flushall/flushdb都用flush代替 本文假设进行flush操作的Redis是一对主从结构的主节点，其中键值对的个数是100万，每秒写入量是10
平时的工作中，不知道你有没有遇到过这样的场景，一条 SQL 语句，正常执行的时候特别快，但是有时也不知道怎么回事，它就会变得特别慢，并且这样的场景很难复现，它不只随机，而且持续时间还很短。
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