很多的小伙伴,被java IO 模型,搞得有点儿晕,一会儿是4种模型,一会儿又变成了5种模型。
从基础讲起,IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的,是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础,更是通关大厂面试的必备知识。
服务器端编程,经常需要构造高性能的网络应用,需要选用高性能的IO模型,这也是通关大公司面试必备的知识。
当用户线程调用了 read 系统调用,内核(kernel)就开始了 IO 的第一个阶段:准备数据。很多时候,数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的Socket数据包),这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
从本篇开始回顾总结Netty通信框架,尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
linux 中最常用的 IO 模型是同步 IO,在这个模型中,请求发出后应用程序会阻塞直到满足条件(阻塞 IO),或在不满足条件的情况下立即返回出错(非阻塞 IO),这样做的好处是程序在等待 IO 请求完成时不会占用 CPU。 POSIX 定义了异步 IO 应用程序接口(AIO API),linux 2.6 以上版本的内核也实现了内核级别的异步 IO 调用。 异步 IO 的基本思想是允许进程发起很多 IO 操作,而不用阻塞任何一个,也不用等待任何操作的完成,直到 IO 操作完成时,进程可以检索 IO 操作的结果。
适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
从集群角度考虑,MySQL做主备集群复制如果只用作备份,有些浪费,和负载均衡结合使用一种相辅相成的作用。
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
上面文章中,我们提到不同的操作系统实现的io策略可能不一样,即使是同一个操作系统也可能存在多重io策略,常见如linux上的select,poll,epoll,面对这么多不同类型的io接口,这里需要一层抽象api来完成,所以就演变出来两种高性能的io的设计模式,分别是Reactor(同步IO)和Proactor(异步IO)。
mycat实现MySQL读写分离mycat是什么? Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。Myca
在存储设备中,使用分层技术,将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上,已经是很普遍的做法,比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持,如何在 Linux 主机上,使用 Linux 现有的机制,实现数据的分层存储?本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD),SAS 技术的不断进步和普及,存储介质的种类更加多样,采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
刚开始多数项目用单机数据库就够了,随着服务器流量越来越大,面对的请求也越来越多,我们做了数据库读写分离, 使用多个从库副本(Slave)负责读,使用主库(Master)负责写,master和slave通过主从复制实现数据同步更新,保持数据一致。slave 从库可以水平扩展,所以更多的读请求不成问题
tomcat6.0之前都是用的BIO,8.0是默认的BIO,传统的java IO来进行的其实就是socket。
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。
用户提交数据更新到主库,主库会生成二进制日志,写入到 bin log 中;主库开启 dump 线程,用来给从库的 io 线程传送 bin log;从库的 io 线程去请求主库的 bin log,并将得到的 bin log 写入到中继日志(relay log)中,sql 线程会读取 relay log 文件中的日志,并解析成具体的操作,来执行数据库更新,保证主库和从库数据一致,完成主从复制。
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
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
当我们要看系统IO情况时,一般最先想到的应该就是iostat命令的。iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据。学习iostat有助于我们排查IO相关问题时可以更快的定位到问题根源。
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
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。
每个方法都有优缺点,我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三,讲解mycat的配置和使用。
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
实际上,零拷贝是有广义和狭义之分,目前我们通常听到的零拷贝,包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
Windows 开发环境: Windows 7 64bit 、Windows 10 64bit
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
了解java的NIO,需要先了解同步异步以及阻塞非阻塞的概念,同步/异步,阻塞/非阻塞 NIO就是采用的同步非阻塞这种组合方式。或简单一点,采用的是IO复用的策略,可以使用一个线程管理多个IO连接。
linux操作系统包含了五种IO模型,各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
linux系统也是一种应用,它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输,计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中,然后用户空间会调用linux对外暴露的接口,将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
导读:hash分片有没有缺点?除了hash分片还有没有其他分片方式呢?我们带着这些问题,来开始本篇的重点——范围分片。
在Linux系统中,经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查,其实是有迹可循,而且模式固定。
现在操作系统都是采用虚拟存储器,操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟内存划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。对于32位操作系统,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方),linux操作系统中将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF)供内核使用,称为内核空间,而将较低的3G字节(从虚拟地址0x00000000到0xBFFFFFFF)供各个用户进程使用,称为用户空间。
从上面可以看到,服务器有 2 个 CPU(分别为0、1),每个 CPU 核的资源使用情况,也能很清晰的展示。
在日常工作中,发现 MySQL 的状态不太对劲的时候,一般都会看看监控指标,很多时候会看到熟悉的一幕:CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系,对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因,也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
引言 全文约定:$为命令提示符、greatsql>为 GreatSQL 数据库提示符。在后续阅读中,依据此约定进行理解与操作 Rapid 引擎 从 GreatSQL 8.0.32-25 版本开始,新增Rapid存储引擎,该引擎使得 GreatSQL 能满足联机分析(OLAP)查询请求。 GreatSQL Rapid引擎性能表现优异,在32C64G测试机环境下,TPC-H 100G测试中22条SQL总耗时仅需不到80秒
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
线上某个kafka集群由于种种原因,从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看,排除其他客观因素,置换后,CPU总核数少了一半,使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后,集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%,上升了约 1 倍多。但置换后,cpu sys使用率均值约达到了 12%,较为抢眼,系统相关服务却并无异常,令人有些困惑。
啥是内核态呢,内核态就是 linux 内核,用户态则是用户进程中的某个线程,即 io 操作其实就是内核态和用户态的切换。
上语文课,不小心睡着了,坐在边上的同桌突然叫醒了我,并小声说道:“读课文第三段”。我立马起身大声读了起来。正在黑板写字的老师吓了一跳,老师郁闷的看着我,问道:“同学有什么问题吗?”,我貌似知道了什么,蛋定的说了一句:“这段写的真好!我给大伙念念!”,老师还较真了:“你说说看,好在哪里?”,顿时我就无语了,脸黑着望向了同桌了,心想着:“这是个畜生啊!”
Linux有Linux kernal,我们的客户端,进行连接,首先到达的是Linux kernal,在Linux的早期版本,只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数,那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking(阻塞的),遇到高并发,就会阻塞,也就是bio时期。
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
但缓存真的那么好吗?架构师在构建高性能系统时,是不是必须增加缓存组件?缓存是不是多多益善?
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
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