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数据库 -

从网上去搜数据库基本都是从SQL层次进行的,很少有提及到数据库本身的。 就算有也都是基于某个特定数据库的,本文涵盖目前市面上所有主流数据库的(Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦),按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。 占用率变少前:数据库高峰期CPU使用率70%目标:数据库高峰期CPU使用率50%数据库服务器IO使用率变低前:数据库IO WAIT为30%目标:数据库IO WAIT低于10%数据库误区在进行数据库的时候可能会有以下几个误区 数据库数据库遵循三句口诀:日志不能小、缓存足够大、连接要够用。数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷( fsync)到磁盘上,才能保证数据的持久性。 数据库在架构设计中都会采用如下两个手法:先将事务写到日志文件RedoLog(WAL),将随机写成顺序写加一层缓存结构Buffer,将每次写成批量写所以日志跟缓存对数据库尤其重要。

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MySQL之CPU和IO

mySQL之CPU和IO 决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是 一般来讲,鱼和熊掌兼得是最好的情况,就是你的CPU又多又快,当然这是不现的,我们想来看看这两种特点带来的好处:低延迟---快速响应 毫无疑问,高速的CPU会让查询的时间变短,客户端命令的响应时间也会变短 有些场景可能需要更多的CPU,有些场景可能多个CPU也无法解决,反而更快的CPU势更明显。 举一个子,如主从复制,多个CPU对于复制的影响不是特别大,因为主库上的并发复制任务传递到从库之后会被简成串行任务,这样,从库的CPU即使比主库更多,由于是串行操作,也不会比主库快多少。 关于IO,现有的数据库中一般都同时使用顺序IO和随机IO

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    枚举+(3)——哈希表

    1.?

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    枚举+(4)——哈希表2

    3.四平方和? (或者快速判断无解) 如:N=5,当前枚举量a=b=0,能不能快速求出解c=1,d=2。

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    HBase践 | HBase IO与高可用建设

    IO分散解耦HBase的IO占比可以按照如下比来进行划分,假设原始数据占据一份IO,则记录WAL会将写IO放大一倍,ReplicaReplication特性会将读IO放大一倍,而整理操作会将读写IO放大到一倍以上 MTTR如之前所描述,影响hbase的MTTR时间主要涉及两个方面,分别是服务宕机的发现时间和WAL日志的回放时间。 这样客户端通过调用我们的SDK,便可现kafka原始数据与WAL数据的统一,从而缩减出部分IO资源。 针对每个RPC请求(put或者get),首先通过CompositeConnection构建出一个MTable,然后通过该MTable提交两个不同的ConnectionCallable线程到线程池中去运行处理 Consumer在执行kafka消费过程中,可以拿到每条WAL日志对应的offset以及partition信息,然后通过执行Mutation#setAttribute将其序列到Mutation对象中进行保存

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    八、IO(3)稀疏列

    CREATE TABLE .( (10) NOT NULL, (10) NULL, (10) NULL) 二、稀疏列  稀疏列是对 Null 值采用的存储方式的普通列。   列集是一种非类型的 XML 表示形式,它将表的所有稀疏列组合成为一种结构的输出。列集与计算列的相似之处在于,列集并不是物理地存储在表中。列集与计算列的不同之处在于,列集可直接更新。

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    Hive join

    关于 hive 的与原理、应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个,从中一步步加深对 hive 调的认识与意识。 而 hive 本身是对 union all 的 join 做了的,当多个 union all 子查询同一张表时,只扫描一次源文件,但这里为什么会三个子查询各扫描一次呢? 可能是这里的 union all 子查询使用了 join 的缘故,导致 hive 的 union all 执行计划失效了。 关于这块怎么能成只扫描一次源文件,或者你有更好的方案,欢迎留言交流。 p=265 数据仓库中的SQL性能(Hive篇) http:www.zihou.mehtml201402129207.html Hive以及执行原理 http:www.smartcitychina.cnupload2014

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    Mysql索引1

    目录目录前言当前情况介绍分析及结果前言PS:本文只讲解了一个,中间用到了两个mysql的索引相关概念,覆盖索引和最左前缀索引,需要读者自行学习一下.这是工作中遇到的一个际案,主要的背景如下: 有一个很复杂的业务接口,主要需要查询一个6000w数据的表6次.不想分表,太麻烦了,由此带来的工作量太大了.不能做缓存,数据要求较高的时性,即3-5分钟内的变也要体现出来.但是不会极限的在乎用户体验 ,比如接口1-2s是能接受的,不会要你到10ms(但是目前接口是20s).所以最后的决定是,不使用缓存或者lucene等花里胡哨的东西,就使用mysql,一下索引,争取到做的单个查询300ms内 (name 是为了让第一条语句命中索引以完成覆盖索引).这样之后,相应的我们的第三条语句需要改动,需要变成下面这样:SELECT COUNT(1) FROM user_table WHERE city 联系邮箱:huyanshi2580@gmail.com更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: Mysql索引1, 可选。

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    每日一练丨性能-(三)

    墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https:www.modb.protopic26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述中内存的管理 自动内存管理(AMM)允许Oracle数据库服务器自动管理SGA内存和PGA内存大小。 为此(在大多数平台上),只需设置一个目标内存大小初始参数(MEMORY_TARGET)和一个最大内存大小初始参数(MEMORY_MAX_TARGET),数据库服务器根据需要在SGA和PGA之间动态交换内存 因为目标内存初始参数是动态的,所以可以随时更改目标内存大小,而无需重新启动数据库。最大内存大小用作上限,这样就不会意外地将目标内存大小设置得过高。 4 监控内存自动管理(AMM)VMEMORY_DYNAMIC_COMPONENTS动态性能视图显示所有动态调内存组件的当前大小,包括SGA和PGA的总大小。

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    【每日一练 085】性能-(四)

    墨墨导读:本文出自墨天轮“每日一练”专栏,此专栏已连更84天,欢迎关注https:www.modb.protopic26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达),本文主要描述的是中内存 通过使用SGA_TARGET初始参数,可以指定一个可用的SGA内存总量,然后Oracle数据库服务器将这些内存自动分配到各个SGA组件中,以确保最有效地利用内存。 使用ASMM,当OLTP作业运行时,缓冲区缓存会使用大部分内存来现良好的IO性能。当数据分析和报告批处理作业稍后启动时,内存将自动迁移到大池,以便并行查询操作可以使用它,而不会产生内存溢出错误。 如果使用服务器参数文件(SPFILE), Oracle数据库服务器会记住在关闭时自动调的组件的大小。因此,每次启动一个时,系统确需要再次了解工作负载的特征。 通过编辑文本初始参数文件或发出ALTER SYSTEM语句来做到这一点。如果需要,重新启动。从自动内存管理改为ASMM:将MEMORY_TARGET初始参数设置为0。

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    Java | 两个IOdemo

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    Java IO 操作及建议

    Java IO 的相关方法如下所述: 同步并阻塞 (IO 方法):服务器现模式为一个连接启动一个线程,每个线程亲自处理 IO 并且一直等待 IO 直到完成,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理 这样能充分利用服务器资源,效率得到大幅度提高; 异步非阻塞 (AIO 方法,JDK7 发布):服务器现模式为一个有效请求启动一个线程,客户端的 IO 请求都是由操作系统先完成了再通知服务器应用去启动线程进行处理 非阻塞 IO 处理连接的线程数和连接数没有联系,如系统处理 10000 个连接,非阻塞 IO 不需要启动 10000 个线程,你可以用 1000 个,也可以用 2000 个线程来处理。 清单 1 以 FileChannel 为,展示如何使用散射和聚集读写结构文件。 清单 1. NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap(java 性能技巧

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    Java IO 操作及建议

    Java IO 的相关方法如下所述:同步并阻塞 (IO 方法):服务器现模式为一个连接启动一个线程,每个线程亲自处理 IO 并且一直等待 IO 直到完成,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理 这样能充分利用服务器资源,效率得到大幅度提高;异步非阻塞 (AIO 方法,JDK7 发布):服务器现模式为一个有效请求启动一个线程,客户端的 IO 请求都是由操作系统先完成了再通知服务器应用去启动线程进行处理 非阻塞 IO 处理连接的线程数和连接数没有联系,如系统处理 10000 个连接,非阻塞 IO 不需要启动 10000 个线程,你可以用 1000 个,也可以用 2000 个线程来处理。 清单 1 以 FileChannel 为,展示如何使用散射和聚集读写结构文件。清单 1. NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap(java 性能技巧

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    Mysql 数据库--结构和性能

    四.数据库性能硬件配置选择硬盘磁盘寻道能力(磁盘IO),以目前高转速SCSI硬盘(7200转秒)为,服务器硬盘读200MS,写120MS。 如果是单的mysql,可以在etcgrub.conf配置文件中,加入参数numa=off,禁用numa功能。 数据库配置MySQL应用最广泛的有两种存储引擎:一个是MyISAM,不支持事务处理,读性能处理快,表级别锁。另一个是InnoDB,支持事务处理(ACID属性),设计目标是为大数据处理,行级别锁。 可适当成倍增加此值query_cache_size = 16MInnoDB参数默认值#索引和数据缓冲区大小,建议设置物理内存的70%左右innodb_buffer_pool_size = 128M#缓冲池个数 innodb_file_per_table = OFF#日志缓冲区大小,由于日志最长每秒钟刷新一次,所以一般不用超过16Minnodb_log_buffer_size = 8M数据库安全数据库安全是项目中最重要的部分

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    讲解数据库

    从网上去搜数据库基本都是从SQL层次进行的,很少有提及到数据库本身的。 就算有也都是基于某个特定数据库的,本文涵盖目前市面上所有主流数据库的(Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦),按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。 目标:数据库高峰期CPU使用率50%3. 数据库服务器IO使用率变低a. 前:数据库IO WAIT为30%b. 数据库数据库遵循三句口诀:日志不能小、缓存足够大、连接要够用。数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷( fsync)到磁盘上,才能保证数据的持久性。 加一层缓存结构Buffer,将每次写成顺序写所以日志跟缓存对数据库尤其重要。而连接如果不够用,数据库会直接抛出异常,系统无法访问。

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    java性能分析

    之前写过一些java性能的总结,但是没有依照具体的分析,看起来比较空洞,此篇我将依照在珍爱网的阅读和改造别人写的代码的过程中遇到的一些比较典型的可调子,接下来将一一做分析对比和:1.过早初始 list,为什么还报NullPointerException,因为第二步中dubbo调用返回结果可能会为null,所以第一步的初始完全没有意义(刚new完就被回收)结果:第一步中List allProductList (服务中有数据库IO操作),每次查询出10条数据问题:每次循环中有四个dubbo服务调用和数据库查询,那么我每次查询都操作都会产生10*4的dubbo服务网络开销和数据库IO,想问下这样的程序性能能好到那里去 尽管只是查询解决方案:批量操作,将每次分页查询出来的10条数据中的参数装配成列表,交给服务一次性查询出来10条结果,然后再在上述代码中循环装配结果信息(java内存操作性能和速度远远强于网络传输和数据库IO ),完后并不是避免了所有IO和dubbo服务调用,有原来的40次变成了4次,在并发环境下和网络不好的场景下性能提升肯定是数量级的3.无效的返回类型&异常堆栈信息丢失分析: 由于公司新项目做了前后端分析

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    MySQL - 索引

    也不是所有的情况都不走索引, MySQL会基于Cost选择一个合适的 ,如果没有走索引,可能mysql内部可能觉得第一个字段就用范围,结果集应该很大,回表效率不高,还不如就全表扫描如果没有走索引想要去的话怎么办呢 ----一 强制走索引 force index(idx_name_age_position)mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position ----二 覆盖索引mysql> EXPLAIN SELECT name , age , position FROM employees WHERE name > Artisan AND age ---------+-----------------------+1 row in set原因: 索引下推 MySQL -索引下推 Index Condition Pushdown 初探----特殊子一般情况 看下面这个子假设你这个表 的name字段 是以Artisan开头的,从Artisan1 到Artisan100000?

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    Linux 文件IO代码

    下面的示代码主要是对文本文件的拷贝。 其对于一些复杂一点的设备,主要操作也是类似,比如摄像头,在linux下也是一个设备文件,打开之后,可以读取摄像头的参数,然后可以读取图像数据,读取到的图像数据可以编码后保存到文件中,这就是录像的过程,

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    (1)——引入,分析,凸集举与相关性质

    目录引入:的历史引入:引入:凸的问题形式与基本性质凸集举与相关结论延伸:单纯形法的思路来源SourceCMU 10-725: Convex OptimizationUSTC: 最原理 引入:关于我们之前说的不算多,这里给大家补几个子来丰富这一节的内容。这里的每一个子都有一些高阶的设计思想在,有些理解的话需要对高等代数有比较深刻的认识。 但是我们要说明的是,它的约束 是一个非凸集,因此这本质上是一个非凸问题。为什么秩的限制集合是非凸的问题呢,事上举一个子就好了。 可以看出两个秩1矩阵加在一起不一定是秩1矩阵。 事上引出Problem 2也是出于特有的目的,也即下面这个子。 当然了如果深究细节还是有些不同,但是通过凸的这个性质,可以初见端倪。小结这一节我们给了一些,并从相对high-level的层次上对目标的设计思路做了简单的分析。

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    cookie的与购物车

    一 Cookie 的1.1 一般而言,我们设置cookie是在php中设置如: 而在验证的时候,我们通常是: 都是在服务端进行。 :1.2 在前端页面进行验证cookiecookie保存在客户端,那么可以在客户端那边进行验证,根据上面的代码,前端获取代码为: var key1 = document.cookie.match(new 示【购物车小试】:设置页面: Demo2 var cartLSName = abc;gdsInfo=function addToLS(gdsInfo){ if(!

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