磁盘性能对数据库的读写能力影响很大,如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要,当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢?
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。
众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速
数据库中一个核心的功能就是数据的访问, 数据的访问与计算单元越近越好,而CPU中的缓存的价格是昂贵的,并且也是稀少的,这就需要有CPU的 1 2 3 级别的缓存,CPU有一大部分的时间在处理这些缓存之间的信息交换,当然这些CACHE 也不大够处理我们的数据,所以就有了内存,同时为了永久的存储信息,将这些信息又存储到了磁盘。这就是我们整体的数据处理和存储最基本的原理,而数据库软件也一直以此来设计数据库的软件,并让他达到最大性价比。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
当数据库服务经常突然挂断,造成无法访问时我们能做什么?本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题,分析问题,最后解决问题的过程。
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
黄凯耀 (Kaya) ACOUG核心会员,高级技术专家 曾经工作于Oracle Real World Database Performance Group,一个隶属于Oracle公司总部数据库产品管理的核心团队。大学及研究生时期专注于Linux应用开发和Linux内核开发工作。 编辑手记:AWR是Oracle数据库中一个非常重要的诊断工具,通过度量而展现问题,每一个DBA都应当深入理解这其中的知识,本文通过讲解和分析,展示AWR分析的过程。 概述:本篇文章重点对 AWR 报告中的 DB Time、DB
压测过程中很重要的一点是观察cpu的各项指标,比如说cpu idel、user、cpu.load等,这些指标也间接反映了一个系统的抗压能力(容量)。 在linux内核中,每个进程都会被分配一个固定的时间片,默认是10ms,在这10ms中,该进程享有cpu的使用权,如果该进程用完了10ms,或者有其他优先级高的进程发出请求,系统会触发一个中断,内核重新接管cpu,内核分配cpu给其他进程。 cpu的使用时主要分为用户态、内核态,对于使用率来说主要分为用户态、系统态、空闲态。
us(user):表示 CPU 在用户运行的时间百分比,通常用户 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户程序有:数据库、Web 服务器等。
随着公司站点的发展,用户和访问量日益增加,经常会出现数据库主从出现延迟的情况,例如,用户在点击充值页进行充值时,经常会出现充值不到账的情况,针对这个问题,对数据库进行排查,发现,磁盘IO极不稳定,iowait也很高,%util一直在90左右,这说明产生的I/O请求很多,IO已经满负荷,磁盘IO存在瓶颈。所以需要加一块SSD盘,来提高IO处理速度。
查看CPU使用 在 Linux 系统下,使用 top 命令查看 CPU 使用情况。
引言: 某银行采用分布式架构对其核心产品系统进行重构,重构后该系统由多个技术模块和业务模块组成,存在联机交易、异步消息、自动任务、批量等交易形态。各模块之间交互较多,内部交易线复杂,本文结合该系统的性能测试实践分享一些在这种复杂的分布式金融系统中如何定位性能问题并通过调优提升系统性能的经验。 一、性能问题定位方法 1、响应时间分析 系统的性能指标主要体现在响应时间和TPS两点。互联网金融时代,客户的用户体验尤其重要。如果系统响应慢,应优先定位响应时间问题,优化联机交易响应时间。做性能测试时,记录下被测系
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
不是吹牛,理论上完全可以达到。 (以下参考值皆是Linux平台上) 1,Linux单个进程可以维持的连接数(fd)理论值是通过ulimit -a设置,或在server内使用setrlimit()设置,具体最大是多少?我看我的64机上是64bits的一个数值,所以,权且认为理论上是2^64-1。 anyway,几百万不是问题。 2,TCP连接数。因为是Server端,不用向系统申请临时端口,只占fd资源。所以tcp连接数不受限制。 3,维持连接当然需要内存消耗,假如每个连接(fd),我们为其分配5k
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库,数据都存在内存中,但是针对于已经过期的数据,reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中,当执行删除策略的时候,才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址,在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡,CPU 才能去处理事情,针对过期数据,要进行删除的时候,一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义,当 key 设置有过期时间,时间到了,定时器任务立即执行删除,相当于消 耗 CPU 来减少内存使用,拿时间换空间。
我们在cpu篇就提到,iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思,就是等,就像等正在化妆的女朋友,总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇,I/O篇,计算机中最慢的那一环。其余参见:
作为一名IT行业从业者,其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化,只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击,如果以前去某数据库还是喊喊,然后该用还用,今年从传统领域刮起的去某数据库的风,已经开始了,并且后面的乌云密布也看得见。
Oracle中的AWR,全称为Automatic Workload Repository,自动负载信息库。它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息,Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照,并将快照存放入AWR中。这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周),然后执行删除。执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的。
实际上可以将CPU和磁盘信息监控指标分表设置,两者对时间粒度要求是不一样的,减少不需要的资源消耗。后期专门写一篇来聊聊如何搭建数据指标体系。
本文介绍了MySQL数据库在国产化ARM环境中出现的第一个大坑——从库复制延迟。作者首先分析了导致这一现象的原因,包括主库的binlog dump线程、从库的IO线程、从库的SQL线程及协调线程等各个方面的因素。然后,作者进行了详细的调试和分析,发现了社区版MySQL在ARM架构下存在的获取CPU缓存行大小函数兼容性BUG。最后,作者提出了解决方案并在国产ARM架构中使用TXSQL避免了这个问题。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展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! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
Oracle DB Time是Oracle数据库在时间维度上剖析性能的一个重要指标,通过逐级分解该指标,定位到浪费资源或者资源争用的首要事件上,从而通过减少等待以及最小化每个请求的使用资源来达到优化的目的。本文主要讲述Oracle DB Time,以及给出示例演示Oracle DB Time。
AWR是Oracle 10g版本推出的特性,全称叫做 Automatic Workload Repository 全自动负载信息库 。Oracle启动后,会有后台进程定时采集并保存系统快照信息,也可以手工创建快照。AWR通过对比两个时间点的快照信息,生成该时间段的AWR报告,帮助DBA或开发人员了解 Oracle 数据库的运行情况。Oracle 还提供了 ASH、ADDM等工具,本文不进行探讨。
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响,以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
伴随着突发流量、系统变更或代码腐化等因素,性能退化随时会发生。如在周年庆大促期间由于访问量暴涨导致请求超时无法下单;应用发布变更后,页面频繁卡顿导致客诉上升;线上系统运行一段时间后,突然发生OOM或连接打满拒绝访问。
pymysql.err.OperationalError: (1040, 'Too many connections') 超出连接数据库最大连接数所致,修改最大连接数
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库(https://github.com/iqiyi/libfiber )为例,讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
我们知道,我们编写的程序,不管是什么编程语言,最后执行的时候,基本上都是CPU在完成。之所以说基本上,是因为还有GPU、FPGA等特殊情况。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
本文作者系Walt,关注SQL开发,Oracle、MySQL、PostgreSQL、TiDB等数据库,AWS、Azure、OCI等公有云计算架构和技术。
注:本文是从众多面试者的面试经验中整理而来,其中不少是本人出的一些题目,网络资源众多,如有雷同,纯属巧合!禁止一切形式的碰瓷行为!未经允许禁止一切形式的转载和复制,如有违反则追究其法律责任!
ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点?
通过制定性能测试实施指南,从技术角度对性能测试实施过程中所涉及到的关键技术进行规范,能更好地从技术上来规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。
文中的调优思路无论是 php, java, 还是其他任何语言都是用. 如果你有 php 使用经验, 那肯定就更好了
最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇,由浅入深的写了关于性能优化的方方面面,并不仅仅局限于代码层面。 我看了之后还是很有收获的,同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花献佛,把作者的三篇整理合并之后分享给大家。希望你也能有所收获。
昨天在网上冲浪,悄悄的卷你们的时候看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇,由浅入深的写了关于性能优化的方方面面,并不仅仅局限于代码层面。
MySQL是⼀个单进程多线程、⽀持多⽤户、基于客户机/服务器(Client/Server, C/S)的关系数据库管理系统。与其他数据库管理系统(DBMS)相⽐,MySQL具有体积⼩、易于安装、运⾏速度快、功能⻬全、成本低廉以及开源等特点。⽬前,MySQL已经得到了⼴泛的使⽤,并成为了很多企业⾸选的关系数据库管理系统。 MySQL拥有很多优势,其中包括以下⼏点。 1. 性能⾼效:MySQL被设计为⼀个单进程多线程架构的数据库管理 系统,保证了 MySQL使⽤较少的系统资源(例如CPU、内存),且能 为数据库⽤户提供⾼效 的服务。 2. 跨平台⽀持:MySQL可运⾏在当前⼏乎所有的操作系统上,例如Linux、 Unix、Windows以及Mac等操作系统。这意味着在某个操作系统上实现的 MySQL数据库可以轻松地部署到其他操作系统上。 3. 简单易⽤:MySQL的结构体系简单易⽤、易于部署,且易于定制,其独特的插 件式(pluggable)存储引擎结构为企业客户提供了⼴泛的灵活性,赋予了数据 库管理系统以卓越的紧致性和稳定性。 4. 开源:MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库,源代码随时可访问,开发⼈员 可以根据⾃身需要量身定制MySQL。MySQL开源的特点吸引了很多⾼素质和有 经验的开发团队完善MySQL数据库管理系统。 5. ⽀持多⽤户:MySQL是⼀个⽀持多⽤户的数据库管理系统,确保多⽤户下数据 库资源的安全访问控制。MySQL的安全管理实现了合法账户可以访问合法的数 据库资源,并拒绝⾮法⽤户访问⾮法数据库资 源。
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库(https://www.jintianxuesha.com)为例,讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
打开 Default Value 可以和 代码中设置 ini_set('display_errors','On');起到同样的效果
突然收到运维告警邮件,线上的一台负责处理定时任务的服务器CPU飙升到了100%,立马放下手头工作开始了紧张的排查工作。
执行SQL查询时,主要的几个瓶颈在于:CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询,其瓶颈则一般集中于磁盘IO,以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率,一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引,设立分区;另一方面,我们也可以考虑切实减少数据表物理大小,从而减少IO大小。在SQL Server 2008中,最新提供了一项功能“压缩(Compression)”,就是用于减少数据表、索引物理大小。 设置压缩 在企业管理器中,在需要压缩的表或索引上右键选择S
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值,那可读性才是第一,性能在需要的地方是no.1,但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去,没有这种及时响应诉求的地方,削峰下慢慢跑就是了。(但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步,并发编程,逻辑缓存,算法真的会加剧系统的复杂度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道)。
本文是公号内性能专题,更新的第四篇,前三篇可参照上述。本想从理论到实践,以循序渐进的形式为大家分享介绍性能的知识体系,《性能专题之服务端测试》这部分,内容其实已经编写整理差不多了,完整文章列表如下:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云