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客户现场反馈，top的检查结果中，一个CPU的占用一直是100%。实际上现场有4个CPU，而且这个服务器是MySQL专属服务器。
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近，缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小，离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以，综合硬件布局、性能等因素，CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍，这是因为当下的 CPU 都是多核心的，每个核心都有自己的一、二级缓存，但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
MYSQL 的CPU 使用率高，干时间长的DB们都会遇到，其实其他的数据库也都是有类似的问题，CPU一升高。大部分DBA 的首要工作就是要看是不是有大事务，大查询，慢查询等等。实际上我们是不是有更好的快速定位的方法
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。
现在的CPU都是多核的CPU，每个CPU内核都有着自己的L1、L2级缓存，多个CPU内核共享L3级缓存和计算机的组主内存。CPU在加载数据的时候，首先会尽可能的从 Cache 中取加载，并不是一开始就从主内存中取加载数据。当 Cache 中没有数据的时候，才会从内存中去加载数据。
这不，要做毕设了嘛。之前写的那些项目勉勉强强能跑起来，但是性能方面是没有太在意的，这次准备精打细算一番。看看瓶颈到底都在哪里。
不同worker 绑定不同核心 均匀分配，多个核心自动切换的模式，会带来核心切换资源消耗。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
协程可以简单理解为线程，只不过这个线程是用户态的，不需要操作系统参与，创建销毁和切换的成本非常低，和线程不同的是协程没法利用多核 cpu 的，想利用多核 cpu 需要依赖 Swoole 的多进程模型。
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术，是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。随着CPU核心数量和频率的不断提升，SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存，性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分，由不同的CPU管理自己的内存地址。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
MySQL支持多种存储引擎，其中最常用的有InnoDB、MyISAM。我们可以通过show engines来查看当前数据库所支持的存储引擎。
1、在CSDN这么久了，也是有感情的。很感谢这么多粉丝们关注了我，我想，是要回报一下大家的。所以我的博客也是比较用心的，大家可以看出来吧，几乎每周我都会 “排水”，平时也坚持尽量不灌水。上上周我一波就清理了六十几篇水文，感觉整体质量又上了一个台阶。十月份预计保留在我的主页上的有350篇，透个底，我目前的更新速度是一周20篇左右。小短文居多，没什么流量，但是基本一针见血，你们看着省时间，我写的也更省时间。写完我就发我粉丝群去，说真的，不差那点流量，虽然我也很想有朋友跟我说：你这里写的不对，我想你写一篇XXX，都是过去式啦，我们已经组成了技术探讨小组，可以互相往死里问哈哈，有想来可以私信我。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
数据库性能优化不是一个简单的任务，不仅仅是SQL层面的优化，它的关键在于对innodb存储引擎的了解，当然，好的存储引擎性能离不开好的硬件系统的支撑，这里我们从cpu，内存，磁盘等方面展开讨论
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
https://cmake.org/files/v3.9/cmake-3.9.2.tar.gz
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
在MySQL种，执行show engine innodb status \G 经常会看到里面有spin lock 及mutex的情况。我们有必要了解下这些知识。
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。
使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
朱阅岸，中国人民大学博士，腾讯基础架构部高级工程师。研究方向主要为数据库系统理论与实现、新硬件平台下的数据库系统以及TP+AP型混合系统。
anduin，中国人民大学博士，腾讯基础架构部高级工程师。研究方向主要为数据库系统理论与实现、新硬件平台下的数据库系统以及TP+AP型混合系统。
再精妙的程序，最终都要由计算机系统的底层来承载，这个底层就是由各种真实可见的材料组成的硬件，而硬件技术的不断发展也是数据库系统演进的持续推动力。 近些年，在互联网软件翻天覆地的同时，硬件领域也在不断突破，随着多核多处理器、闪存以及非易失存储（NVM）理论发展和产品推进，腾讯云数据库开始重新思考在新型存储下的数据库产品存储架构。 在2020年全球闪存峰会FMW（Flash Memory World）闪存与创新行业应用分论坛中，腾讯云CDB/CynosDB高级工程师李昕龙分享了腾讯云CDB/CynosDB在
mysql：关系型数据库，数据存放在硬盘中，检索的话，会有一定的I/O操作，速度较慢；
应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引
现在你可以通过甲骨文的mysqlsh客户端，让其加载数据文件 (CSV) 变得更快！
express 是非常优秀的框架，koa2 比 express 更加简单，社区也很完善。
开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快，响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1）行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯高级开发工程师杨波。 本文主要总结个人在数据安全分类落地过程遇到问题的经验，希望本文能对此方面感兴趣的开发者们提供一些经验和帮助。 背景 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上，就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长，那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
进程：一个进程中会有多个线程。（多个线程分别做不同的事情）由程序，数据、进程控制块三部分组成。由操作系统进行资源分配（包括cpu、内存、磁盘IO等）的最小单位
当MySql的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log。
对于任何数据库管理系统，尤其是MySQL，了解其性能指标以及如何监控这些指标是至关重要的。这不仅可以确保数据库的高效运行，还可以在出现问题时迅速定位并解决。
我们公司的基础架构部有个云Redis平台，其中Redis实例在申请的时候可以自由选择需要的内存的大小。然后就引发了我的一个思考，Redis单实例内存最大申请到多大比较合适？假设母机是64GB内存的物理机，如果不考虑CPU资源的的浪费，我是否可以开一个50G的Redis实例？
Java多线程，首先需要了解线程，了解线程又需要对进程有所了解，而了解进程你需要知道程序的概念，知道程序的概念，你还需要了解操作系统。
在2021年11月10日举办的 openEuler Summit 2021 上，工信部副部长王志军表示，国产操作系统已逐步摆脱缺技术少生态的困境，在重点行业获得规模化应用和市场认可。现场华为宣布将欧拉开源操作系统（OpenEuler，简称“欧拉”）正式捐赠给开放原子开源基金会。 峰会上，中国电信副总经理刘桂清正式发布天翼云操作系统CTyunOS，这也意味着天翼云逐渐起步布局底层核心技术。中国电信根据操作系统领域新趋势，结合自身业务需求，以云网融合战略为牵引，推出基于openEuler的操作系统CTyunO
◆ 什么是可见性？为什么会出现”不可见“ 我们已经知道 counter.increment();复制代码 编译成字节码为 getfield #2 iconst_1 iadd putfield #2 复制代码 上一篇已经说过，这里的字节码的执行过程是在工作内存中，但是getField和putField这二条指令其实是跟主内存有交互的，这里还是以Counter类的increment方法为例。 getField指令会从主存中读取count的值，但是并不是每次都从主存中读，因为C
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
实际上CPU和厨师一样，都是按照菜谱(机器指令)去执行某个动作，从操作系统的角度讲当CPU切换回用户态后，CPU执行的一段指令就是线程，或者说属于某个线程。
InnoDB使用操作系统线程来处理用户的事务请求。（在事务提交或回滚之前可能给InnoDB引擎带来很多的请求）。在现代化操作系统和多核处理器的服务器上，上下文切换是非常高效的，大多数工作负载运行没有任何并发线程数量的限制。在MySQL 5.5及以上版本中，MySQL做了可伸缩性的改进，它减少了这种在InnoDB内部限制并发执行线程数量的需要。
今天下午，线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了，还好，这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求，很快就复原了，但是上面所有的数据库实例都down掉了，启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下，虽然最后我解决了，但是具体的原因没有找到，还请大家帮忙看看，也算是集思广益了，如果某一天找到原因了，再回来更新一下。
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