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。
最近遇到应用频繁的响应缓慢，无法正常访问。帮忙一起定位原因，最后定位到的问题说起来真的是很小的细节问题，但是就是这些小细节导致了服务不稳定，真是细节决定成败。这里尝试着来分享下，希望对大家有所帮助。
在本博客中，我们将和大家讨论下 MySQL 数据库安装后，建议调整的十个性能设置参数。
php7及以后的php版本更新主要方向就是性能优化，所以在项目允许的范围内，尽量使用更高的版本。
| 作者 周信静，毕业于浙江大学，目前在CDB/CynosDB数据库内核团队参与TXSQL云数据库内核研发工作，参与了热点行更新以及一系列性能优化工作，并修复了多个MySQL官方bug。 Part1 背景 InnoDB的自适应哈希索引（Adpative Hash Index，以下简称AHI），是一种建立在B树索引结构上的索引结构，目的是为了进一步降低BTree的查询代价。 在B树中搜索一个记录时，需要从根节点下降到叶子结点，同时在每个节点中还需要使用二分查找定位。而AHI对此的改进在于它对BTree索引
.example_responsive_1 { width: 200px; height: 50px; } @media(min-width: 290px) { .example_responsive_1 { width: 270px; height: 50px; } } @media(min-width: 370px) { .example_responsive_1 { width: 339px; height: 50px; } } @media(min-width: 500px) { .example_responsive_1 { width: 468px; height: 50px; } } @media(min-width: 720px) { .example_responsive_1 { width: 655px; height: 50px; } } @media(min-width: 800px) { .example_responsive_1 { width: 728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1.slowlog-max-len配置建议：线上建议调大慢查询列表，记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能，例如线上可设置为1000以上。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的 CPU 使用率情况，如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼，会导致MonogoDB响应缓慢，甚⾄业务不可⽤。
本文讲述了一个基于Discuz的MySQL云数据库搬迁实例，分析了在搬迁过程中出现的死锁问题和性能瓶颈，并给出了相应的优化方案。通过优化表结构和采用分块传输，可以有效提高数据库的搬迁效率，降低死锁风险。
当看到上面的这幅图，我想你的心情一定是不怎么美好，当然如果你设置了 SWAP 倒是很难看到这幅图，但估计也不会好受多少，投诉你数据库系统缓慢的唾沫或许可以给你建一个游泳池了。
第一种：主从复制+读写分离 客户端通过Master对数据库进行写操作，slave端进行读操作，并可进行备份。Master出现问题后，可以手动将应用切换到slave端。 对于数据实时性要求不是特
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
昨天晚上，成都因为疫情又一次上了热搜，而这一次，热搜上的词条是一家软件公司的名字。
对于很多程序员来说，公司选择什么样的数据库，基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候，公司的大部分技术选型已经确认，特别是数据库选型，因为数据库一旦选择，后期迁移的代价还是很大的。
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
大家好，我是老田，之前写过 JVM、并发编程连环炮。然后有很多小伙伴私下找我就我继续把MySQL的连环炮整理出来，但是由于本人比较懒，又加上最近有点忙，所以拖到了今天才发出来。
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。
在面试中，SQL调优是一个常见的问题，通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说，SQL调优需要按照以下步骤展开。
想要优化 MySQL 查询，就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事，包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下：
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.
缓慢的MySQL查询是导致应用程序瓶颈的常见原因。尤其在生产环境中，查询缓慢对网站就会产生非常不好的体验。
本章介绍如何优化MySQL性能并提供示例。优化包括在多个级别上配置、调优和度量性能。根据您的工作角色（开发人员、DBA或两者的组合），您可以在单个SQL语句、整个应用程序、单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别上进行优化。有时，您可以积极主动地提前计划性能，而有时，您可能会在出现问题后对配置或代码问题进行故障排除。优化CPU和内存使用也可以提高可伸缩性，允许数据库在不降低速度的情况下处理更多负载。
前文搭建的Zipkin Server是没有后端存储的——数据会存储在Zipkin的内存中。这一般不适合生产，本节来探讨如何将Zipkin中的数据持久化。
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
GreatSQL是源于Percona Server的分支版本，除了Percona Server已有的稳定可靠、高效、管理更方便等优势外，特别是进一步提升了MGR（MySQL Group Replication）的性能及可靠性，以及众多bug修复。此外，GreatSQL还合并了由华为鲲鹏计算团队贡献的两个Patch，分别针对OLTP和OLAP两种业务场景，尤其是InnoDB并行查询特性，TPC-H测试中平均提升聚合分析型SQL性能15倍，最高提升40多倍，特别适用于周期性数据汇总报表之类的SAP、财务统计等业务。
MySQL 中最简单使用序列的方法就是使用 AUTO_INCREMENT 来定义序列。
每种数据库都有自己的管理内存的方法，MYSQL 管理内存（仅仅讨论 INNODB 数据库引擎）的方法大部分都关注在 innodb_buffer_pool_size 这个设置。MYSQL 本身内存管理有这么简单吗？
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。 首先一套完整可用的系统应该是有ui界面的（这里强调的是一套完整的，可用的系统，而并不是指单独的一个中台系统），系统分为了前端模块和后端模块。 这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。 这里我结合常用的nginx+tomcat+redis+
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
随着项目用户量的快速增长，前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当，大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时，出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。
之前我们知道，加锁可防止脏写：即若两个事务同时尝试写入同一对象，则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务（中止或提交）才能继续。
现在 有一个场景，领取礼品，每个用户有次数限制，用户通过前端点击，调用了应用A的接口，里面调用了服务B，服务B里面去调用了服务C，注意服务C是其他部门的服务。服务C负责真正的发放礼品。（假设这个服务C我们是不可修改的，A,B是自己团队负责的，并且可能出现高并发的情况）
几年之前，曾不自量力的想要写一个兼容RDBMS和NoSQL的数据库，结果仅实现了一个Raft协议，写了一棵BTree，就放弃了。使用Golang写这个算是比较简单的了，但过程难以言诉，有点蚂蚁撼大树了。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
对于已经很熟悉T-SQL的读者，或者对于较专业的DBA来说，逻辑的增删改查，或者较复杂的SQL语句，都是非常简单的，不存在任何挑战，不值得一提，那么，SQL的哪些方面是他们的挑战 或者软肋呢？
一、网络问题 1、临时性 检查：ping, mtr,dig,dig+trace 等命令，检查网络状况，DNS等 解决：联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查：客户端和机房所在网络情况 解决：双线机房或分布式部署，动态DNS，需要考虑成本 3、资源加载慢 检查：chrome控制台 解决：CDN，合并请求，压缩页面代码，多域名请求（http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制，IE是10，火狐 chrome是6）等 二、前端
一、慢查询日志介绍 许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息记录下来，Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求，用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步：发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间，所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
性能是一个网站的重要指标。通常所说的“这个网站好卡啊”，“小米的手机好慢啊”，“苹果系统运行好快啊”这些问题就是说的性能。除非是没得选择，否则用户无法忍受一个响应缓慢的网站。一个打开缓慢的网站会导致严重的用户流失，很多时候网站的性能决定了网站的竞争力。淘宝网是一个我们经常访问的网站，它的性能就非常高，所以大家都去淘宝网买东西。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
