场景:前台传来大量数据,需要插入到redis和mysql中,同时进行速度缓慢,还容易丢失数据。下面进行模拟测试。
前面的章节介绍了redis的安装、还有命令配置等内容,我们在实际使用时大部分情况都是利用现成的Java客户端对redis进行操作。当然命令并不是没用,它极有可能在你排查问题时排上用场,因为你有可能会直接连入redis服务端通过命令行来排查是否是redis缓存的问题。
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下,
随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
这时候如果在程序内部使用循环的方式插入,则会非常的慢,因为MySQL的每一次插入都需要创建连接,关闭连接,性能十分低下.
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家
作为一款APM和全链路监控平台,Skywalking算是挺出色的。Skywalking是APM监控平台的后起之秀,大有超越其他开源APM监控平台的趋势。它通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标,Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系,并进行相应的指标统计。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
MyBatis是一个优秀的持久层框架,提供了灵活的SQL映射和强大的数据库访问能力。在实际应用中,对于批量插入(saveBatch)这类操作,性能往往是关注的焦点。本文将深入讨论MyBatis中saveBatch操作的性能调优,通过代码示例和分析,帮助开发者在实践中优化批量插入操作的性能。
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHA
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错
上回我们说到Nacos的注册中心,我们讲了注册中心的一致性协议,订阅和注册的原理,有兴趣的可以看一下上一篇文章:你应该了解的Nacos注册中心。在Nacos中还有一个功能特别重要那就是配置中心,在这里先不具体介绍配置中心是什么,先来忆苦思甜一波。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员,可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
无论大型门户网站还是中小型垂直类型网站都会对稳定性、性能和可伸缩性有所追求。大型网站的技术经验分享值得我们去学习和借用,但落实到更具体的实践上并不是对所有网站可以适用,其他语言开发的网站我还不敢多说,但Java开发的系统,我还是能您给插上几句话:
摘要:很多 DBA 和开发同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。最近了解到一款实时数据同步工具 Tapdata Cloud,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Elasticsearch,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
针对一些重要的业务数据进行增删改查的时候,我们希望记录一下用户的操作行为,以便发生问题时能及时的找到依据,这种日志就是业务系统的操作日志,只关键解决的是用户操作行为的日志问题,不是泛指所有的日志业务,不是针对方便问题定位的日志和那些业务的数据传递的日志。
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
需要用分号,多条sql提交执行的时候,jdbc参数设置allowMultiQueries=true
如果我有一个 32 核心的服务器,我就可以实现 1 个亿的数据分片,我有 32 核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现 1 个亿的数据分片。——Mycat’s Plan
Memcached作为一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统,在各种需要缓存的场景都适用。因此,各大公司都需要程序员掌握使用Memcached,那么在面试中面试官会怎么考察应聘者对Memcached的掌握程度呢,今天来盘点一下常考Memcached面试题,希望可以帮助到有面试需求的小伙伴们。
Java 是当前非常流行的开发语言,很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的,本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发,介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式,希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka ,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API的非关系型数据库(NoSQL)。
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档,可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
针对上面第一种情况,很容易从字面意义就得出是读取超时。然而查询资料 JDBC 存在多种 timeout,仔细研究了一下,梳理一下。
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
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摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB PostgreSQL,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
MySQL 主从集群,分散访问压力,提升整个系统的可用性,降低大访问量引发的故障率。
由于系统版本、数据库的升级,导致测试流程阻塞,为了保证数据及系统版本的一致性,我又迫切需要想用这套环境做性能测试,所以和领导、开发请示,得到批准后,便有了这次学习的机会,所以特此来记录下整个过程。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题,➤Ta来了,Ta来了,Spark基础能力测试题Ta来了!,收到的反馈还是不错的。于是,在正式结课Spark之后,博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题,希望大家能有所收获✍
摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph。
公司的mysql权限管理还算是比较的严格,每个数据库只有与之对应的用户有读写权限,而我在本地启动项目的时候,每次都要修改配置文件中的数据库连接,用户名,密码.
记录下第一次使用 GDB 调试 ClickHouse 源码的过程,这里仅仅是通过简单的调试过程了解 ClickHouse 内部的机制,有助于解决疑惑,代码小白,有错误见谅。
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求,改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
在许多业务场景中,需要将大量数据从表格文件(如Excel、CSV)中导入数据库,以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库,以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解,同时提供一些拓展思路和优化建议。
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