年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段,奈何各种促销,活动都等着春节,因此也遇到了不少的问题,回顾了一下最近遇到的问题,发现有好几个问题比较类似,正好整理一下,作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死,无响应,发生的场景有较高的业务压力到来时,也有业务正常运行的时候,突然就出现问题了。
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
产生"假锁"原因 MySQL如果频繁的修改一个表的数据,那么这么表会被锁死。造成假死现象。在网上试过很多种解决方法,重启mysql服务,重连数据库都没有用。
Mycat前世今生 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 上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言,而当发展到Mycat 1.3的时候,我们又有了一个新的Plan: 如果我们有10台物理机,我们就可以实现1000亿的数据分片,我们有10台物理机么?没有,所以,Mycat至今没有机会验证 1000亿大数据的支撑能力——Mycat ‘s Plan 2.0 “每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品—— Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对Mysql很精通,后来从阿里 跳槽了,阿里随后开源的Cobar,并维持到2013年年初,然后,就没有然后了。 Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的,实现了MySQL公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server,目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在 哪里摆着。 Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的,下载下来解压,安装JDK,然后配置几个不是很复杂的配置文件,猛 击鼠标,就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然,笨人(Leader us)也跟着进入,并 且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬,良久。 爱情就像是见鬼。只有撞见了,你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘,欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大, 使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情,令你肝肠寸断。就像围城:里面的 人已经出不来了,还有更多的人拼命想挤进去。 仅以此文,献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们,还有更多被无视的,正准备转行的同仁,同在江湖混,不容易啊,面 试时候就装装糊涂,放人家一马,说不定,以后又是一个Made in China的乔布斯啊。 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 曾经的TA 曾经的TA,长发飘飘,肤若凝脂,国色天香,长袖善舞,所以,一笑倾城。 那已成传说,一如您年少时的坚持:“书中自有黄金屋…” Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA,有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心: Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已 经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。 50亿有多大?99%的普通人类看到这个数字,已经不能呼吸。当然,我指的是**RMB**。99%的程序猿除了对工资比较敏感,其 实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述,已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar,立刻 Download,立刻熬夜研究。做个简单的推算,50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS,于是我们得到一个让 自己不能相信的数字:20TPS,每秒不到20个访问。 Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器 上去存储,而在用户看来是一张表(逻辑表)。这样功能很有价值。比如:我们有1亿的订单,则可以划分为10个分片,存储到 2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少,而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能,而且潜意识里,执行 这句SQL: select count(*) from order 100%的人都会认为:会返回1条数据,但事实上,Cobar会返回N条数据,N=分片个数。 接下来我们继续执行SQL: select count(*) from order order by order_date 你会发现奇怪的乱序现象,而且结果还随机,这是因为,Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执 行,然后把结果集直接输出…. 再继续看看,我们常用的Limit分页的结果…可以么?答案是:**不可以** 这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知,很多Cobar的使用者也都是自行开发 了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说,一方面,客户端编程方式解决,困难度很高,Bug率也居高 不下;另一方面,对于DBA和
MySQL查询执行流程 📷 查询流程: 客户端发送一条查询给服务器; 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果;否则,进入下一阶段; 服务器进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划; MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询; 将结果返回给客户端; 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果,被命中时,MySQL会立即返回结果,省去解析、优化和执行等阶段; MySQL保存结果于缓存中,把select语句本身做hash计算,计算的结果作
mysql需要将流式查询中的所有记录全部读取才能关闭流 中断时剩余的记录数量过多,遍历时间长导致假死现象
ProxySQL提供强大的路由规则。当应用程序自身不支持读写分离时,DBA可以通过配置路由规则为应用程序提供透明的读写分离,使用Keepalived + ProxySQL + Orchestrator为主从提供高可用时,能够有效的避免keepalived + 双主结构 由于keepalived脑裂而造成数据被写错乱的痛点。
ProxySQL是一个高性能的MySQL中间件,拥有强大的规则引擎。具有以下特性:
最近项目新打的版本,过不了多长时间,项目就会挂掉。状况就是处于一种假死的状态。索引查询都很慢,几乎进行不了任何操作,慢慢卡死。 然后我们再发版时,只能基于之前打好的war包,替换或者增加class文件。
所谓假死现象,是指 Linux 内核 Alive,但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
最近项目新打的版本,过不了多长时间,项目就会挂掉。状况就是处于一种假死的状态。索引查询都很慢,几乎进行不了任何操作,慢慢卡死。
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因为女朋友大二刚学到JavaSE,所以她的课程设计就简单的采用了JavaGUI--SWT。想当年我刚接触Java的时候,也是蛮喜欢的,Eclipse的界面就是实用SWT创建的。当然现在已经算是非常过时了,尽管有了更新和更强大的JavaFX,但是运行一个JavaGUI和要想运行一个Java程序一样,都必须满足一个条件--JAVA环境,这对于用户体检而言是非常不友好的,我运行一个小程序还要安装JDK?这一点在安装Eclipse的时候被充分体现到了,在本机没有安装JDK的时候,我们是打不开Eclipse的。
现今几乎每个大型技术峰会,都离不开互联网金融,企业数字化转型话题。国内外大型云计算独角兽企业,例如阿里云、Amazon、微软Azure等云计算供应商更是提供一站式服务,从底层硬件基础服务到顶层应用业务SaaS软件,帮助企业实现互联网架构的数字化转型。
产生这种异常的原因在于,mysql中的utf8编码最多会用3个字节存储一个字符,如果一个字符的utf8 编码占用4个字节(最常见的就是ios中的emoji表情字符),那么在写入数据库时就会报错。
Condition 是 JDK 1.5 中提供的用来替代 wait 和 notify 的线程通讯方法,那么一定会有人问:为什么不能用 wait 和 notify 了? 哥们我用的好好的。老弟别着急,听我给你细说...
Python爬虫假死是指在使用Python进行网络爬虫时,程序在执行过程中突然停止响应,无法继续执行或响应的情况。这种情况通常是由于网络请求被目标网站限制或阻止,导致爬虫无法正常访问和获取数据。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中实战系列的第二篇博文,主要内容是通过引入心跳检测机制来解决假死连接问题,避免资源浪费和通信失败,往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏,博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中;
最近做了一个多人竞拍的小功能 因为以前没做过 所以踩了很多坑 用的是 mysql + php + redis 实现的竞拍功能
在压测过程中,使用了过期的cookie导致访问应用接口鉴权失败,访问接口走协议里约统一认证里面去了。里约统一认证压测多次,准入网关假死,报错504与502
执行 python-2.7.12.amd64.msi文件,不需要修改安装路径,默认为C:/Python27即可
这里做个小预告,可能下周或者下下周。我的好基友顺子要给大家讲讲MHA的故事。请期待~~
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
好久没写 Node.js 故障案例了,今天是一枚全新的进程假死无响应案例。 特点是完全不同于之前常规遇到的类死循环引发的阻塞假死,值得记录分析的过程,希望对遇到其它的类似案例的开发者有所启发。
Apple 在10月5日正式发布了macOS High Sierra,我听说最新的APFS 磁盘类型会大大提高 SSD 效率,很早以前就升级到 Beta 版了。经过1个多月的初体验,我总结了一些经验,在这里和大家分享。 首先是一些关于在最新 Macos 下搭建LNMP开发环境的流程建议,直接进入正题:
问题发生的过程是再点击按钮后弹出一个层,层里有一个表单,表单弹出之前会通过后台接口获取下拉选项列表,第一次点击这个按钮不会有任何问题。第二次点击的时候会发生个别请求 Initial Connection 时间特别长的问题,同时页面假死(CPU占用很高),无响应,需要等请求超时后页面可以恢复操作。
注:文中使用版本为Mycat 1.6.5。 1、Mycat 正如官方所说, Mycat 是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数据进行分片处理之后,从
“庄恕接到陆晨曦电话了解了大致情况,现如今救陆妈妈的办法只能是“强抢”,也就是人造休眠让陆妈妈撑到一个小时的时间,用低温治疗法。这种办法是庄恕在美国时听教授说起过,每一分每一秒都要配合到位,而且成不成全靠机率,不是医学上通用的范畴。好在庄恕和到位的大夫护士配合默契,为陆妈妈做了缝合止血,接下来就是送去手术室做人造休眠。”
假死:心跳出现超时可能是master挂了,但是也可能是master,zookeeper之间网络出现了问题,也同样可能导致。这种情况就是假死,master并未死掉,但是与ZooKeeper之间的网络出现问题导致Zookeeper认为其挂掉了然后通知其他节点进行切换,这样slaver中就有一个成为了master,但是原本的master并未死掉,这时候client也获得master切换的消息,但是仍然会有一些延时,zookeeper需要通讯需要一个一个通知,这时候整个系统就很混乱可能有一部分client已经通知到了连接到新的master上去了,有的client仍然连接在老的master上如果同时有两个client需要对master的同一个数据更新并且刚好这两个client此刻分别连接在新老的master上,就会出现很严重问题。
本文重点讲解ZooKeeper脑裂问题的处理办法。ZooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能。脑裂通常会出现在集群环境中,比如Elasticsearch、ZooKeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如Elasticsearch集群中有Master节点,ZooKeeper集群中有Leader节点。
https://www.cnblogs.com/yhxx511/p/9609765.html
最近系统(基于 SpringCloud + K8s)上线,运维团队早上 8 点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
生产环境最佳实践 1.linux 系统: 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄4k+,目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
Consumer Group :Kafka提供的可扩展且具有容错性的消息者机制。 1、重要特征: A:组内可以有多个消费者实例(Consumer Instance)。 B:消费者组的唯一标识被称为Group ID,组内的消费者共享这个公共的ID。 C:消费者组订阅主题,主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D:消费者组机制,同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。 2、重要问题: A:消费组中的实例与分区的关系: 消费者组中的实例个数,最好与订阅主题的分区数相同,否则多出的实例只会被闲置。一个分区只能被一个消费者实例订阅。 B:消费者组的位移管理方式: (1)对于Consumer Group而言,位移是一组KV对,Key是分区,V对应Consumer消费该分区的最新位移。 (2)Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中,好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。但ZK是一个分布式的协调框架,不适合进行频繁的写更新,这种大吞吐量的写操作极大的拖慢了Zookeeper集群的性能。 (3)Kafka的新版本采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。 C:消费者组的重平衡: (1)重平衡:本质上是一种协议,规定了消费者组下的每个消费者如何达成一致,来分配订阅topic下的每个分区。 (2)触发条件: a,组成员数发生变更 b,订阅主题数发生变更 c,定阅主题分区数发生变更 (3)影响: Rebalance 的设计是要求所有consumer实例共同参与,全部重新分配所有用分区。并且Rebalance的过程比较缓慢,这个过程消息消费会中止。
在套接字编程中,连接远程未开启的TCP端口会导致GUI界面假死,一段时间内无法响应用户的其他键盘和鼠标操作,影响用户体验。解决这个问题的主流方案有使用子线程连接远程TCP套接字和设置连接操作超时时间这两种方法,本文介绍第二种方法的原理和实现。
在微软例行推送三月补丁之后,大量使用 windows 8/8.1 的用户遇到了资源管理器卡死以及任务栏冻结的问题。具体表现为:切换程序时任务栏点击无响应,桌面假死,稍后 explorer 自动重启恢复正常。该问题由补丁 KB3033889 引起,仅在安装了东南亚输入法的系统上出现。
从这个报错的异常内容我们先翻译一下,大概就是指在集群启动的时候,namenode因为出现了端口占用的情况,导致nameNode不可用,导致的集群无法正常启动!
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
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死锁是在开发多线程时才会遇到的。原因就是不同的线程都在等待其它线程释放锁,而其它线程由于一些原因迟迟没有释放,这就造成了所有的线程都开始等待程序出现了假死的现象。说白了这就是一个BUG。我们用下面简单的程序来模拟一下死锁发生的现象。
Tomcat 重启脚本,送给有需要的 JSP 环境运维同行们~ 运行环境:XP/windows 2003 测试通过,其他环境由于手头上条件限制未测试; 脚本功能:在常规调用 tomcat 自带的关闭/重启脚本中加入假死判断,若出现假死则予以强行 Kill 掉相关 JAVA 进程; 脚本特点:可在 tomcat/Jboss/apache 混合平台使用,针对性的只重启 tomcat 相关进程; 注意事项:就是注意 tomcat 环境变量是否正确即可。 @echo off title Tomcat重啟脚本 cal
上一篇文章介绍到云存储项目,下一个做的项目就是统一日志。这一个项目前前后后做了一年多,版本迭代更新了很多版本,架构升级都做了3次以上。做这一个项目是收获最大的,我在这一个项目中锻炼了大型分布式系统的架构设计能力,也从0开始完全自主研发和设计的一个分布式系统。里面涉及到了很多技术,例如日志实时抓取和采集技术、数据实时传输、数据压缩、软负载均衡、zookeeper等。统一日志项目从最开始的3个人到最多的时候19人,到最后又只剩下3个人。从每天除了几GB的数据到每天处理每天几百TB的数据,从每天处理几千条日志
问题描述 Hadoop 中有一个分布式调度框架 YARN,是很基础的重要框架,用来支持多种计算模型和进行资源调度。 先看下 YARN 的架构图 不需要了解这个架构的细节,只需要看到其中的一个重点: 中
买了一台数据库,最大连接数的参数是 4000,看起来很棒!但是 cpu 和内存并不咋好!是 2c4g的超低配制。
因为工作的原因,我有机会仔细用过市面上几乎所有的 MySQL 管理工具,对各家的数据库管理软件的特性有了全面的了解。
---- 前言 调试内核肯定不是什么轻松的事情, 这里是使用kgdb进行调试, 你理解的没错, 就是kernel版的gdb. ---- 虚拟机串口设置 首先克隆下已经重新编译内核的虚拟机 然
前言 身为一名前端工程师,对于 SQL了解程度并不是很深刻,盘点一些个人工作遇到的问题,给大家普及下知识,以及记录自己如何解决这些问题的。 导航 SELECT 语句不区分大小写? SELECT IN
工作流:有的同学认为执行一个脚本就是执行一个任务,而有的同学则是将多个脚本组装的流称为任务。本文采用后者的思路,为了避免歧义,则会将任务流称为工作流。
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