性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
作者:周易建,腾讯云云监控高级工程师 排查结果展示 [点击查看大图] 故障现象 新部署的服务,没有任何请求。但 Pod 上的 CPU 一直是占满状态,但是查看现网服务未发现问题。 定位问题 1. 先埋点,看耗时卡在哪个环节。 从前端调用接口,到中间检测环节,再到下游某服务环节,发现调用耗时都在该业务服务上。 再看日志,一个新增数据库的接口请求耗时竟然要 1s,再其它两个接口,从请求到完成耗时也要 1-2s。说明该业务服务明显出现了问题。 2. 模块问题已确定,现需定位追踪调用的接口问题。 因
在数据库里内存使用比较高是正常的, 数据库会将磁盘中的数据缓存到内存里 ,这样在访问数据的时候如果可以直接在内存里操作数据就会很快。长期运行的数据库服务内存里会持续缓存热数据的。这部分内存如果空闲不用就等于浪费,数据库会尽可能的占满这部分空间 ,所以一般运行一段时间的数据库内存都会占用比较高,并且占用会稳定到一个值 。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks,如果缓存都用到了,要么增加key_buffer_size,要么过度索引,把缓存占满了。
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
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。
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快,PHP, Ruby, Python, Java 各有特点,虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到,但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
今天下午业务人员发现某功能无响应(该功能一天前上线),技术人员初步诊断后发现是某个DB不太正常,DB为Mysql 5.7.18。
腾讯云数据库内存 100% 确实是常年以来的热点咨询问题,以下是针对此问题的介绍说明。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
所谓的深度分页问题,涉及到 mysql 分页的原理。通常情况下,mysql 的分页是这样写的:
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公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象,由于以前也出现过,再加上没多久逢年过节,也就没有太在乎这个情况,仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对,网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。
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。
我负责的系统在去年初就完成了功能上的建设,然后开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入,收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。
原文:https://juejin.im/post/6875110082724659213 作者:有疑说
作者:cyningsun 链接:https://juejin.im/post/6875110082724659213
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清的key以及特别长的key名;
咱们在使用mysql的时候,比如很简单的select * from table;这条语句,具体查询数据其实是在存储引擎中实现的,大家都知道mysql数据其实是放在磁盘里面的,如果每次查询都直接从磁盘里面查询,这样势必会很影响性能,所以一定是先把数据从磁盘中取出,然后放在内存中,下次查询直接从内存中来取。但是一台机器中往往不是只有mysql一个进程在运行的,很多个进程都需要使用内存,所以mysql中会有一个专门的区域来处理这些数据,这个专门为mysql准备的区域,就叫buffer pool。
服务器终于稳定了,项目也迁移完成了,BCVP (前后端分离认证鉴权一整套)框架也平稳度过了两个星期。最近半年以来,一直受到服务器偶尔重启的困扰,看了下原因,是服务器内存被占满了,这还是没有使用呢,要是发布个流程,直接服务器挂掉
最近这两天登陆服务器,发现用 wget 下载文件的时候提示“No space left on device”,而且连使用 tab 键进行补全时也会提示该错误。
这个问题可能比较抽象,如果对MySQL索引结构不理解的人来说,可能蒙,所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因,主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始,然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K,而不是更大?
PostgreSQL 是非常好的开源的数据库,主要针对替换ORACLE及其他传统型RDBS数据库的重任,基本上大部分中小型企业,能指望的开源数据库也只有POSTGRESQL ,当然如果你愿意花更多的钱,更多的应用程序结构方面的改造,MYSQL也不是不可以, ORACLE 换成PG如同,你从一个中单的一个房间 换到另一个房间, 如果要是ORACLE 到MYSQL ,就如同你从北京,搬到上海. 所以如果不想大动干戈, 并且不想改变现有的整体架构, PG 是必然的选择,没有其他.
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机; 2、代码层面检查暂未发现问题,服务器硬重启持续一段时间后(3-5天)再次占满。
Redis在我们平时的开发或者练习的时候,往往很容易忽略一个问题,那就是我们的Redis内存占满的问题。但是在真是的商业开发中,Redis的实际占满是真正会存在这样的问题的。那么如果Redis在某一刻占满内存,我们又没有对它进行相应的设置它会出现什么情况呢?会不会导致我们整个因为使用Redis而整个业务垮掉?
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务,它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上是优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务,这个是有一定的方法进行剖析的,具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务端,然后在服务器上进行解
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
1) Jconsole : jdk自带,功能简单,可以在系统有一定负荷的情况下使用;对垃圾回收算法有很详细的跟踪。
给出我的解决方法,不一定对你的症,也不一定对我下一次的症。但至少,我把病根抓出来晾晒。
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二进制日志(binlog)是 MySQL 日志结构中重要的部分;记录了数据的更改操作,用于数据恢复、数据复制以及审计。然而在众多实际场景中经常发生高并发引起 binlog 暴涨的问题将挂载点空间占满以及主从网络带宽成为瓶颈时主从延时过大。8.0.20 版本推出 binlog 压缩功能,有效缓解甚至解决此类问题。
大概从6月底开始,我们的Sentry(错误日志收集、聚合和报警系统 http://getsentry.com )遭遇了性能问题,每分钟只能处理200个事件了,经常有20多万待处理的任务积压在events队列里,延迟超过一小时,我不得不丢弃这些任务,清空队列,以促进时效。重启一下celery worker会有瞬间的改善,但很快就又不行了,似乎worker的性能会衰减。为此,我给celery worker增加了–time-limit参数,使worker不会在执行不下去的时候无限等待,而是超时出错退出,迎接新的任务,情况略有改善。
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制: # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制;soft或hard指定要修改软限制还是硬限制;10240则指定了想要修改的新的限制值,即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
以前我对这块认识很模糊,而且还有错误的认识;今天由我同事提醒,所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
Htable主要提供表内的操作,put,delete,get,scan等操作 HTablePool 可以建立池,存储HTableInterface接口的实现对象,一般是Htable,避免创建Htable的消耗。 HTablePool 默认创建方式: new HTablePool(conf, poolSize); 使用这种方式得到的Htable,无法设置autoflush,在速度要求高可以容忍数据丢失场景中,会降低3/4左右的速度。 查看HTablePool创建方法发现,HTable由其内部参数HTableF
Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里
边界对齐就是,一个字存数据的时候,如果没有占满四个字节,剩余的字节会被浪费掉,但是读取的时候速度快,只需要按字访问一次访存就可以了(空间换时间)
今天中午,开发测试环境的MySQL服务报了一个too many connections的错误,从问题上看,可能是连接池被打满了,导致所有的连接都不可用了。
虚拟机11.JVM调优_调优方法 ENTER TITLE JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。 如何调优 观察内存释放情况、集合类检查、对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几
在初次安装mysql 的时候将数据库目录安装在了系统盘。(第一个磁盘)使用了一段时间之后数据库存储量变大,快将20GB的存放空间占满了。因此必须将存放数据空间换地方了。下面是简单的操作。 检查mysql数据库存放目录 mysql -u root -prootadmin #进入数据库 show variables like '%dir%'; #查看sql存储路径 (查看datadir 那一行所指的路径) quit; 停止mysql服务 service mysql stop 创建新的数据库存放目录 m
首先看 CPU 内存、硬盘 io 的消耗程度,其中重点是硬盘使用率,要做好准备,避免厂家期间业务写入增长,磁盘占满。
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