在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足(OutOfMemoryError)的问题,可能的原因如下:
* 需开启所有的memory类型的instruments:update setup_instruments set enabled='yes' where name like '%memory/%';
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill,实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂,内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭),会带来额外的内存消耗和性能损失,在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C(基于MySQL5.7)总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
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。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
在处理大型数据时,Redis 作为我们的非关系型数据库经常出现在解决方案之中。然而,在使用 Redis 的过程中,有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能,其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
官方地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases
如果 SQL 在执行过程中读到的数据无法直接得到结果,那么就需要额外的内存来保存中间结果,得出最终结果,这个额外的内存就是内部临时表。比如 group by 执行时,就需要构建一个临时表,需要额外的字段保存聚合函数的结果,当然为了防止内存使用过大,一般超出某个限制后就会放到磁盘上。关于哪些操作会产生内部临时表,可以查看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/internal-temporary-tables.html,下面主要介绍 MySQL 8.0 内部临时表存放方式的变化。
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)。
最近服务器到期等因素,进行了迁移。租了其它的外国厂商,但是由于资费问题,购买了1.5G 内存的服务器(现)。因为原本用惯了4G内存的服务器(原),现在压缩成这样,似乎不太能支持我的使用,囧!
MySQL在处理复杂查询时,有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时,可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题,分析常见问题,指出易错点,并提供避免和优化的策略。
server层:(所有跨存储引擎的操作均在这一层完成,包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成)
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都具备Windows和Linux的运行版本,可以根据需求自由选择。当遇到项目现场有流量较大的情况,大多数用户都比较担心对CPU的占用过大。在EasyGBS的一个现场,客户采用了高码流的摄像头级联到 EasyGBS 中,在运行中发现内存占用非常高,50 路被占用大概 3.021G,而正常是不应该占用这么多内存的。
Redo Log 是 MySQL InnoDB 存储引擎中的一种重要的日志工具。它主要用于记录数据库中所有的修改操作,包括但不限于插入、删除和更新等操作,以便在系统崩溃等异常情况下进行数据恢复。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
MySQL数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在Internet中小型网站中的使用率尤其高。在使用 MySQL的过程中不规范的SQL编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/SURmi4cGBjfEfn7JsrZZLA
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
来源:www.cnblogs.com/cyfonly/p/5616536.html
mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。在使用 mysql的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。
是否为归档模式 数据库是否为归档模式,可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性,其实还是比较实用的,建议开启,对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高,每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律,是否存在不合理的
在Linux下经常会遇到buff/cache内存占用过多问题,尤其是使用云主机的时候最严重,由于很多是虚拟内存,因此如果buff/cache占用过大的,free空闲内存就很少,影响使用;
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
【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;
1. Key或Value的长度: 如果一个Key的长度或Value的长度超过一定阈值(比如10KB),则认为其为一个大Key。
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
MySQL 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。
在老东家干了 6 年,发展一般,很想出去,但是一直没有合适的机会,只好一边准备面试一边学习。让我没有想到的是,突然收到了“毕业”通知,当然,不光是我,而是整个团队。
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
MySQL的长事务会因为事务视图太老,MVCC时中需要执行很多的回滚操作才能得到对应的数据版本,而且还会形成很大的回滚段,所以会影响性能。 那么在项目开发中,应该如何避免大事务呢? 一般可以从客户端和服务器端分别进行控制 客户端 设定事务执行的超时时间(SET MAX_EXECUTION_TIME),可以避免意外的长事务占用过多资源 事务开始到结束的时间内,避免做耗时的操作,比如网络请求等 尽量把容易有冲突的SQL语句写在业务逻辑后面,减少锁占用时间 服务器端 监控 information_schem
与关系型数据库相比,MongoDB的优点: ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度: 举例来说,在 传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积
为防止背题,大部分题目不设标准答案,重点考察面试者的基础知识和思维逻辑,答案的提示见后面。
本文研究了在没有写查询的情况下,InnoDB行插入时,因内部临时表的问题而发生性能尖刺的情形。
mysql 作为一个关系型数据库,在国内使用应该是最广泛的。也许你司使用 Oracle、Pg 等等,但是大多数互联网公司,比如我司使用得最多的还是 Mysql,重要性不言而喻。
在「3306π」社区广州站5月22日的分享会上,万里数据库CTO娄帅给出了他建议的配置参考,我们一起来看下:
用户分析系统以用户的心跳数据为依据,统计查询用户的各种情况。心跳数据很多,经过去重,去无效,数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来,为此,分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
备注: 这一我在去年国庆节期间,整理的整个19年,学员的面试遇到的问题,整理出来之后发给后期的学员,让他们做参考和学习,看看公司会面试哪些问题。
举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“较精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定: 每次更新前,我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存,于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中,从节点可以使用“-pretouch”参数运行,这也可以得到相同的效果。
大家好,我是Leo。前面文章我们介绍了WAL的安全机制。可以保证数据的安全性。通过安全性我们分析了binlog,redolog日志的写入机制。今天我们分析一下主从库的实现原理!MySQL是如何保证主从库的数据是一致的呢?
StackOverflowError是Java虚拟机在一个线程的调用栈(也称为堆栈)深度超过限制时抛出的错误。在Java中,每个线程都有一个独立的调用栈,用于存储方法的调用和局部变量等信息。当递归方法无终止地调用自身或者调用栈中的方法链过长时,就会导致调用栈溢出,抛出StackOverflowError。栈的深度限制因虚拟机和操作系统而异,一般情况下在几千到几万个方法帧之间。
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