在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
很多时候我们为了缩短单次请求的时间,就需要去分析请求在哪一步耗时比较大,一般越靠近应用层优化效果越大,后端程序就是请求到达路由解析到返回结果这一步骤了。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构,从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中,会遇到很多问题,在不断解决问题的过程中,Web系统变得越来越大。并且,新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
如果你还没有 redis 集群,可以参考笔者的另一篇文章:搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
提交事务的时候,redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后,数据是绝对不会丢失的,因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。如果要是选择0的话,可能你提交事务之后,mysql宕机,那么此时redo日志没有刷盘,导致内存里的redo日志丢失,你提交的事务更新的数据就丢失了;如果要是选择2的话,如果机器宕机,虽然之前提交事务的时候,redo日志进入os cache了,但是还没进入磁盘文件,此时机器宕机还是会导致os cache里的redo日志丢失;所以对于数据库这样严格的系统而言,一般建议redo日志刷盘策略设置为1,保证事务提交之后,数据绝对不能丢失。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步,一台主库的数据可以同步到多台备库上,悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式:基于行的复制和基于语句的复制(逻辑复制)。这两种都是在主库上记录二进制日志,在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制, 这说明同一时间主备库存在不一致,并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布:MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力,但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大, 可以随意停止或开始复制,并在不同的地理位置来分
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
MySQL会通过使用内存缓存和缓冲来提高数据库的性能。MySQL里面与内存相关参数的默认值是基于一台使用512M内存的虚拟服务器设定的,因此,当用户使用MySQL时需要根据服务器实际内存的大小,对各个参数的值进行调节。在调整参数之前,需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位,否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
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
此项目是一个在线文件目录的程序, 支持各种对象存储和本地存储, 使用定位是个人放常用工具下载, 或做公共的文件库. 不会向多账户方向开发.
从MySQL 5.7.6开始,MySQL Server支持查询重写插件,可以在服务器执行之前检查并可能修改服务器接收的语句。
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。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
(这里仅从数据缓存方面考虑,当然,后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台)
在讨论如何随着达到预定里程碑而扩展系统时,我想分享一个之前看到的很棒的建议,这是一位匿名作者提出的一个简单直接的扩展计划。虽然这些建议是针对特定场景的,但其中的原则和思想可以普遍应用于不同的系统和应用程序。
堆是存放在二级缓存中,生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定(并不是一旦成为孤儿对象就能被回收),``所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。
栈使用的是一级缓存, 他们通常都是被调用时处于存储空间中,调用完毕立即释放; 二级缓存
如今的 APP 网络交互似乎已经必不可少,通过网络获取图片再正常不过了。但是,每次启动应用都要从网络获取图片,或者是想重复浏览一些图片的时候,每次浏览都需要网络获取,消耗的流量就多了,在如今的流量资费来说,肯定会容易影响用户数量。
Glide的缓存机制使得 Glide具备非常好的图片缓存效果,从而使得具备较高的图片加载效率。
Rxjava,由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点,深受各大 Android开发者的欢迎。
Carson_Ho的Github地址 = RxJava2实战系列:从磁盘 / 内存缓存中 获取缓存数据
很多人都会说 WordPress 不够快,这是主要因为没有安装适合的缓存插件,而 WordPress 缓存插件有很多种,很多人有点迷糊,不知道怎么应该安装哪一种。
应用缓存通常分两种,本地缓存和远程缓存。本地缓存就是内存缓存 LocalCache,远程缓存就是分布式共享缓存比如 Redis。本地缓存在访问性能上远胜过远程缓存,但是在一致性上要弱一些。我们平时经常会用到的 Guava Cache 就是内存缓存技术框架。
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
最近在思考数据库以及缓存的问题,发现这些知识点其实是有一点关联的,于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来。
在大型业务系统中,通过对持久层添加缓存,对于大多数单行记录查询,相信缓存能够帮持久层减轻很大的访问压力,但在实际业务中,数据读取不仅仅只是单行记录,面对大量多行记录的查询,这对持久层也会造成不小的访问压力,除此之外,像秒杀系统、选课系统这种高并发的场景,单纯靠持久层的缓存是不现实的,本文我们来介绍 go-zero 实践中的缓存设计之biz cache。
最近大家针对preload、HTTP/2 push和ServiceWorker的浏览器缓存实现展开了激烈的讨论,而这也引起了很多人的疑惑。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog 是 MySQL 的两个配置参数。它们的配置对于 MySQL 的性能有很大影响(一般为了保证数据的不丢失,会设置为双1,该情形下数据库的性能也是最低的)。
动态应用,是相对于网站静态内容而言,是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件,比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑,以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统: 1)Web前端系统 2)负载均衡系统 3)数据库集群系统 4)缓存
前面介绍了使用 Memcached 内存缓存来提高 WordPress 站点速度,看到大家留言最多的问题,就是关于 Redis 和 Memcached 的比较。今天就给大家做一个简单介绍。
内存缓存是将数据存储在内存中的一种缓存实现方式。由于内存比磁盘更快,因此内存缓存通常比文件或数据库缓存更快。以下是一个示例:
默认情况下,每个Linux操作系统都有一个高效的内存管理系统,该系统用于定期清除缓冲区高速缓存。您可以使用以下简单命令手动释放内存缓存:
Service Worker 一个服务器与浏览器之间的中间人角色,如果网站中注册了service worker那么它可以拦截当前网站所有的请求,进行判断(需要编写相应的判断程序),如果需要向服务器发起请求的就转给服务器,如果可以直接使用缓存的就直接返回缓存不再转给服务器。从而大大提高浏览体验。
Windows Server AppFabric 扩展了Windows Server 的Web应用程序和中间件的托管,管理和缓存功能。AppFabric 缓存给Windows Server 带来了一个分布式的,内存中的对象缓存特性,使得扩展高性能的.NET 应用,尤其是ASP.NET 应用更加方便了。AppFabric 的缓存机制为构建高性能的ASP.NET应用提供了很好的解决方案。
Elasticsearch 存储的基本单元是shard, ES中一个Index 可能分为多个shard, 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index,并且每个Lucence Index 由多个Segment组成, 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合, 每次创建一个新的Document, 都会归属于一个新的Segment, 而不会去修改原来的Segment; 且每次的文档删除操作,会仅仅标记Segment中该文档为删除状态,而不会真正的立马物理删除, 所以说ES的index 可以理解为一个抽象的概念。
本文作者系Scott(中文名陈晓辉),现任大连华信资深分析师 ,ORACLE数据库专家,曾就职于甲骨文中国。个人主页:segmentfault.com/u/db_perf ,经其本人授权发布。
前言: 在上一篇文章中介绍了内存缓存,内存缓存的优点就是很快,但是它又有缺点: 空间小,内存缓存不可能很大; 内存紧张时可能被清除; 在应用退出时就会消失,做不到离线; 基于以上的缺点有时候又需要另外一种缓存,那就是磁盘缓存。大家应该都用过新闻客户端,很多都有离线功能,功能的实现就是磁盘缓存。 DiskLruCache: 在Android中用到的磁盘缓存大多都是基于DiskLruCache实现的,具体怎么使用呢? 创建一个磁盘缓存对象: public static DiskLruCache open(Fil
引子 本文旨在横向分析Universal ImageLoader和Glide在内存管理上的区别,学习其中的技巧,开拓思路。 Universal ImageLoader Universal ImageL
WordPress:Memcached 内存缓存优化 ,加速WordPress 后台媒体库加载
Android加载一张图片到用户界面是很简单的,但是当一次加载多张图片时,情况就变得复杂起来。很多情况下(像ListView、GridView或ViewPager等组件),屏幕上已显示的图片和即将滑动到当前屏幕上的图片数量基本上是没有限制的。
对一个系统而言,保持一个系统能够持续稳定地提供服务的能力而言显得尤为重要。我们常常谈用户体验,其实良好的用户体验不仅仅指的是用户交互以及系统的易用性,也包含了系统可持续提供服务的能力。作为质量交付团队,不仅仅需要考虑被测对象背后的业务价值和给用户带来商业上的赋能,也需要考虑提供业务背后的底层服务的计算能力,因为底层服务的稳定性才能够保障上层应用的产品业务特性,以及业务带来的商业价值。
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