Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势,但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点,是目前存储行业的研究热点之一,但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题,而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要,例如:
本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法,以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环,使得CPU一直在执行相同的操作,导致CPU利用率达到100%。
可靠性:是存储系统的基石,一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性,数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的,对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。
前段时间遇到一个线上问题,后来排查好久发现是因为主从同步延迟导致的,所以今天写一篇文章总结一下这个问题希望对你有用。如果觉得还不错,记得加个关注点个赞哦
在2023 OCP全球峰会上,三星提出了在HBM与Logic芯片间采用Optical IO技术进行数据互联,并给出了两个可能的芯片架构,如下图所示。
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
日前,存储性能委员会(Storage Performance Council,简称SPC)公布了最新的SPC-1基准评测报告,浪潮存储AS5500G5以超330万IOPS(每秒读写操作的次数)、0.387ms时延的评测值,创造了8控存储产品性能的全球最高成绩。这是继16控存储性能领跑 之后,浪潮存储在8控领域再次突破,成为唯一在两大存储主流市场夺冠的厂商。
一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战 数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景,整体的数据流向路径如下所示: 图1 数据接入到TDW Hive的流向路径 数据从源侧发送,经过TDBus后存入MQ,然后由TDSort消费并根据业务规则进行分拣处理后存入中转的hdfs目录,再由配置的统一调度任务定时将数据以分区为单位写入hive仓库。可以看出,整个系统数据流经的环节较多,对运维和用户具有如下的痛点: 难以保证实时入库。数据多次流转、统一调度本身调度的延迟、hdfs性能的抖动、gaia资
该系统属于长连接消息推送业务,某节假日推送消息的流量突增几倍,顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后,发现生产消息的业务服务端因为某 bug ,把大量消息堆积在内存里,在一段时间后,突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高,当前未触发熔断和限流,所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理,因为很容易造成消息的耗时长尾,所以在不触发流量保护器的前提下,需要进行的并发并行的去流转消息。
日志是应用程序的重要组成部分,无论是服务端程序还是客户端程序,都需要日志作为错误输出或业务记录。非凸Rust高性能日志库ftlog,支持“受限写入”以及“时间分割”等功能,具备显著的性能优势。
在数据库运维过程中,很多问题都需要靠人力来及时发现和处理,我之前也是一名DBA,可以说我做DBA的那段时间基本没有拥有过完整的属于自己的休息时间,全天候Online。现在AI技术已经广泛运用到了各个领域,数据库运维其实也是同样的,AI可以成为DBA的得力助手,有问题第一时间告警,甚至给出成熟的解决方案,DBA可以用更多的时间去完成高阶的任务。我现在主要负责的产品是DBbrian,是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例,告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。
云硬盘是一种高可用、高可靠、低成本、可定制化的网络块存储,可作为云服务器的独立可扩展硬盘使用。它提供数据块级别的数据存储,采用三副本的分布式机制,为云服务器提供数据可靠性保证。云硬盘提供以下 SSD 云硬盘、高性能云硬盘及普通云硬盘三种云硬盘类型,不同的硬盘类型、性能、特点和价格均不同。
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
单个IO大小 | 寻道时间(ms) | 旋转延迟(ms) | c传输时延(ms) | IO服务时间(ms) | IOPS
全文7732字 包括概要、SRT协议、RIST协议三部分 概要 近些年来,互联网行业出现了几波和音视频相关的热潮:VR、短视频、直播等。除了VR因技术成熟度问题,还在蓄势待发,短视频和直播持续热度不减,以各种方式进入新的行业应用领域。视频直播方向,RTMP仍是最流行的上行传输协议,但RTMP的局限性也越来越凸显: RTMP的容器格式FLV,存在不支持新的codec、不支持多音轨、时间戳精度过低等等缺陷; RTMP基于TCP做传输,TCP的公平、可靠传输设计并不适用于实时音视频传输。 业界出现了一
到这里本系列已经接近尾声了,是时候对常见引起主从延迟的情形进行一个总结了。我想如果我一开始就把这些情形拿出来也许大家对具体的原因不是那么清楚,但是经过本系列的学习,我相信当我说起这些情形的时候大家都很清楚它的原因了。当然如果还有其他造成延迟的情形也欢迎大家一起讨论。
导读:OpenCloudOS 社区是由操作系统、软硬件厂商与个人共同倡议发起的操作系统社区项目,提供自主可控、绿色节能、安全可靠、高性能的下一代云原生操作系统,与生态伙伴一起打造中立的操作系统开源生态。 作为社区重要的技术方向,OpenCloudOS 社区的云原生操作系统自研了一系列的云原生特性,本文主要介绍 CgroupFS 和 SLI。 一、CgroupFS 特性 1、方案背景 容器的隔离主要是依赖 Linux 操作系统的 Namespace 和 Cgroup,与依赖硬件辅助虚拟化的虚拟机隔离不同,前者
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 工作中遇到棘手故障不知道怎么办?欢迎投稿到诊断日,被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”,并在DB诊断日在线分析教学,帮您提供解决方案。投稿即有机会获得企鹅公仔,问题被选中即得腾讯云数据库千元代金券~投稿请关注“腾讯云数据库”官方微信后,回复“投稿”即可。 本期诊断日分享的案例是MySQL主
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统,polarfs,polarfs 是怎么设计的架构是怎样的,下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org/pvldb/vol11/p1849-cao.pdf
搭建好的一套从库,发现延迟很高,一直追不上,从库的bin_log没开,flush_log_at_trx_commit设置为0,简化的状态如下:
Oracle RAC是当前主流的Oracle数据库高可用架构,被众多用户用于核心系统,然而,RAC架构在提供高可用的同时,也面临数据库性能压力这一巨大挑战。性能瓶颈可能出现在RAC架构的网络、处理器等多个领域,但最常见的仍然来自于缓慢的硬盘驱动器。随着应用对更快的随机输入输出需求不断地增加,这些机械硬盘驱动器更难满足这些需求。在此环境下,云和恩墨的超融合存储解决方案——zData Light数据库一体机应运而生:
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
我就知道有人会这么说,然而那样就成了一篇议论文了,而我只是想写一篇随笔。所以,不管事实是不是那样,反正我就是觉得Windows,MacOS,iOS都很流畅,而Linux,Android却很卡。当然了,这里说的是GUI,如果考量点换成是Web服务的吞吐和时延,那估计结论要反过来了,不过那是客户端程序感觉到的事,作为人,who cares!
这是来自我们线上数据库的一个问题。我们是双主单写,这里约定写入的库为主库,没有写入的库为从库。我们的falcon偶尔会进行报警如下(频率很低):
________________________________________________________________________ 从SQLSERVER,到MYSQL ,在到POSTGRESQL , MONGODB ,REDIS,数据库变了又变,现在又到了POLARDB ,你是什么数据库的DBA ,还在标签化吗, NO ,这么多年的摸爬滚打,拼的最终是变化和快速的学习的能力。
由于动态功耗与电压的平方成比例,降低片上的Vdd有助于显著降低功耗。不幸的是,降低电压也增加了设计中的门的延迟。考虑图2-3中的例子。在这里,高速缓存RAM在最高电压下运行,因为它们处于关键的时间路径上。CPU的性能决定了系统的性能,因此CPU需要在高电压下运行。但是它可以在比缓存略低的电压下运行,并且仍然具有由缓存速度决定的CPU子系统的总体性能。芯片的其余部分可以在较低的电压下运行仍然不会影响整个系统的性能。通常,芯片的其余部分运行的频率也比CPU低得多。
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关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
implications of non-volatile memory as primary storage for database management systems
作者 | 张俊宝 大数据时代,数据体量和复杂性对于数据库提出更高要求,仅依靠关系型数据库难以处理这些数据,非关系型数据库得以快速发展壮大。主流的的非关系型数据库有 Redis、Memcache、MongoDB、HBase 等。 为了满足广泛的业务场景对于数据库提出的高可用、高效率、高可扩展性的要求,Redis 的应用场景也早已突破了缓存的范畴,并提供了持久内存的解决方案。业务数据量爆炸式增长,Redis 的内存消耗在不断增加。这意味着,作为一个基于内存的数据库,Redis 的内存是否被高效合理的利用至关
相信大家都知道固态硬盘(SSD)的优势在于速度比传统的机械硬盘(HDD)要快,所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发,我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少,顺序IO情况下快多少,随机IO情况下又能快多少?终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
MapReduce是一个由Google于2004年提出的并行计算模型,它是一种分布式计算框架,旨在解决大规模数据处理的问题。它被广泛用于数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理、机器学习、图像处理等领域。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
之前我曾针对存储新人写过一篇《伪存储专家装X指南》文章,但更多的讲的装X是方式方法,关于存储技术方面的内容很少。
为迎合技术变革、拥抱云计算时代,沃趣科技重磅推出创新产品——QData T6,在保持一贯高可靠、高性能的基础上,沃趣将T6代QData进行升级迭代,打造成全新的Oracle数据库私有云平台,具有TCBD、RoCE、OaaS等技术特性,使用户可以按需使用云数据库、最大化利用硬件资源、降低企业成本、提高数据传输效率、助力企业数字化转型。
1. 当Sql进入TiDB时先获取Token,事务开始时获取Start TS (异步方式获取)
为了应对 IO 性能要求很高的数据分析、AI 训练、高性能站点等场景,UFS 团队又推出了一款基于 NVMe SSD 介质的性能型 UFS,以满足高 IO 场景下业务对共享存储的需求。性能型 UFS 的 4K 随机写的延迟能保持在 10ms 以下,4K 随机读延迟在 5ms 以下。
在MySql的生产环境中,由于单台MySql不能满足高可用性需求,一般通过主从复制(Master-Slave)方式同步数据,再通过读写分离(MySql-Proxy)来提升数据库并发负载能力。
原回答: https://www.zhihu.com/question/279164955/answer/405448070 所谓的“性能”一般指的是吞吐和延迟这两件事。他们相互关联,但是互相的关系并不是简单的一一对应。 我改用一个通俗的例子来讲解这个问题。 假设你去一个乐高店去买散装乐高。首先你要排队。等你排到队首,跟店员说,你要小方块红色的10个,浅绿色花花的圆形15个,厚长条白色的3个……。店员就开始按照你说的给你去后边仓库拿。假设很少有两个顾客会有完全一样的要求,所以每次店员每次都拿的不一样。拿一
ChaosBlade是阿里巴巴在其自身故障测试和演练实践基础上,结合自身业务场景而开发的故障注入工具。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
偶尔看见某网站分享这个,而号主分享的优化手机的软件也比较少,今天把这个分享给大家:
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及通信协议相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
之前部署了Mysql主从复制环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),在mysql同步过程中会出现很多问题,导致数据同步异常。 以下梳理了几种主从同步中可能存在的问题: 1)slave运行过慢不能与master同步,也就是MySQL数据库主从同步延迟 MySQL数据库slave服务器延迟的现象是非常普遍的,MySQL复制允许从机进行SELECT操作,但是在实际线上环境下,由于从机延迟的关系,很难将读取操作转向到从机。这就导致了有了以下一些潜规则:“实时性要求不高的读取操作可以放到slave服
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