MySQL调优可以从几个方面来做： 1. 架构层： 做从库，实现读写分离； 2. 系统层次： 增加内存； 给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度；可以重新挂载磁盘，并加上noatime参数，这样可以减少磁盘的i/o; 3. MySQL本身调优： 如果未配置主从同步，可以把bin-log功能关闭，减少磁盘i/o 在my.cnf中加上skip-name-resolve,这样可以避免由于解析主机名延迟造成mysql执行慢 调整几个关键的buffer和cache。调整的依据，主要根据数据库的状态来调试
MySQL8.0推出一个号称可以自适应服务器的参数，保证在各种不同的服务器、虚拟机、容器下自动适配服务器资源，让我们一起来看看到底它能自适应到什么地步。
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
在Spring Cloud项目中我们经常会用到Nacos，但如果只是在测试环境或者微服务数量相对比较少时，采用Nacos默认的JVM配置会浪费很多资源。特别是那些低配置用来研究的服务器。
TiDB集群上线运行一段时间，近期巡检的时候发现一个问题，集群中TiKV节点内存占用比较高，尤其在导入数据的时候，节点的内存会更高
文章来自：博客 数据库属于 IO密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化： 📷 query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 My
数据库属于 IO 密集型的应用程序，其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关缓存参数的角度来介绍可以通过哪些参数进行IO优化：
ERROR 1040(HY000): Too many connections：DB连接池里已有太多连接，不能再和你建立新连接。
之前写过一篇文章「简单了解InnoDB原理」，现在回过头看，其实里面只是把缓冲池（Buffer Pool），重做日志缓冲（Redo Log Buffer）、插入缓冲（Insert Buffer）和自适应哈希索引（Adaptive Hash Index）等概念简单的介绍了一下。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
MySQL 的各参数的值设置需根据操作系统硬件情况，操作系统参数情况及数据库其他参数情况而进行调整，本文将结合生成环境的异常情况介绍MySQL slave_pending_jobs_size_max参数调整实践。
最近一直在做性能压测相关的事情，有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page，我听说过huge page会对性能有所提升，本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
**内存临时表排序：**在MySQL中，使用InnoDB引擎执行排序操作时，当处理的数据量较小，可以在内存中完成排序时，MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下，MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果，这样可以快速地对数据进行排序，提高查询效率。
我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来，在使用过程中mariadb占用的内存很大。
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。
服务器内存过小，而mysql占用过多，导致被linux内核杀死。 首先通过free命令来查看内存，应该剩余不多。
是MYSQL数据库中的一个重要的内存组件，介于外部系统和存储引擎之间的一个缓存区，针数据库的增删改查这些操作都是针对这个内存数据结构中的缓存数据执行的,在操作数据之前，都会将数据从磁盘加载到中，操作完成之后异步刷盘、写undo log、binlog、redolog等一些列操作，避免每次访问都进行磁盘IO影响性能。
MySQL为了尽可能提高“客户端请求创建连接”这个过程的性能，实现了一个Thread Cache池，将空闲的连接线程存放其中，而不是完成请求后就销毁。这样，当有新的连接请求时，MySQL首先会检查Thread Cache池中是否存在空闲连接线程，如果存在则取出来直接使用，如果没有空闲连接线程，才创建新的连接线程 相关参数 thread_cache_size：Thread Cache池中可以存放的连接线程数 当系统启动时，不会马上就创建这么多的连接线程存放在ThreadCache池中，而是随着连接线程的创建及
这是 Innodb 引擎最重要的缓存，也是提升查询性能的重要手段。一般是global共享内存中占用最大的部分。在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。
首先我这边在拿到这个问题，想通过PERCONA 的工具集中的pt-pmp 来进行分析，但是在启动pt-pmp 后发现无法运行，直接报 virtual memory exhausted
爱可生交付服务部团队北京 DBA，主要负责处理 MySQL 的 troubleshooting 和我司自研数据库自动化管理平台 DMP 的日常运维问题，对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣，喜欢看书，追求技术。
在C语言中，我们可以使用malloc、calloc和realloc函数来动态分配内存。这些函数都位于stdlib.h头文件中，因此在使用它们之前，请确保包含了该头文件。
在日常工作中，时不时会收到内存使用率高的告警，那么我们应该如何处理呢？本文将从Linux和MySQL两个层面，介绍内存管理的相关知识点，希望能给大家带来一些帮助，以便更好地应对内存问题。
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。
|作者 邓英明，腾讯云DBA，擅长数据库架构设计、故障诊断、性能优化，现主要负责腾讯云数据库MySQL/TDSQL-C/Redis的相关工作。 ---- 在日常工作中，时不时会收到内存使用率高的告警，那么我们应该如何处理呢？本文将从Linux和MySQL两个层面，介绍内存管理的相关知识点，希望能给大家带来一些帮助，以便更好地应对内存问题。 一、如何看懂内存指标 遇到内存问题，可以先通过free、vmstat、top等命令，进行检查。free命令，可以获取系统内存的总体使用情况；vmstat命令，可以实
当我们使用一个事务操作很多数据时, MySQL 有时会报错: The total number of locks exceeds the lock table size
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题，当时业务感觉到卡顿，并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加，部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见，系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的，MySQL在运行环境中并不是孤立存在的，它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节，今天想和大家分享下，都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响，我们又如何进行分析。
推测：idea启动正常，本地jar启动也正常，服务器空闲内存空间过小，初步推测可能由于内存过小的原因。
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具，它以一定的频率记录系统的运行状态，所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况，并能以日志文件的方式保存在磁盘中，服务器出现问题后，可获取相应的atop日志文件进行分析。
这个标题很吸引眼球实际上内容也应该很好玩. 问题的产生是最近我们在各个数据库进行数据库安装规范的事情,而在规范后,安装的第一台机器,进行压测就惨遭崩溃.
顾名思义，MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说，Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。大概来讲，就是将 SELECT 语句和语句的结果做了一个 HASH 映射关系然后保存在一定的内存区域中。
本文参考Flink1.10官方多篇文章相关知识收集、翻译、整合和内化而写成的关于Flink内存模型详解的文章，其中Job Manager、Task Manager和Client 分别是什么，各自之间的运行关系怎样，任务运行过程中所使用任务槽和资源情况的内存模型构成详解，内存设置需要配置哪些参数，参数功能描述等。暂时不熟悉Flink相关概念的童鞋自觉查阅笔者以往分享关于Flink术语基本概念的文章链接：Flink优化器与源码解析系列--Flink相关基本概念。
MySQL 5.6版本适合在1GB内存VPS上的my.cnf配置文件 [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql bind-add
# 客户端设置 [client] port = 3306 # 默认情况下，socket文件应为/usr/local/mysql/mysql.socket,所以可以ln -s xx /tmp/mysql.sock socket = /tmp/mysql.sock # 服务端设置 [mysqld] ########################################################################################################
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中，往往会遇到各种性能问题影响，如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等，其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素；通常，我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容，这确实是最优的解决方案之一，但这需要网站程序的支持，然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件，今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能，以缓解MySQL瓶颈问题。
说明 由于 PHP 语言不支持多线程，因此 Swoole 使用多进程模式，在多进程模式下存在进程内存隔离，在工作进程内修改 global 全局变量和超全局变量时，在其他进程是无效的。 对应的解决方案有： 1. 使用Redis数据库、关系型数据库Mysql 2. 内存文件/dev/shm 首先数据库的操作都牵扯到IOD等待时间，因此推荐使用Table
静儿最近在总结一些面试题，那是因为做什么事情都要认真。面试也一样，静儿作为新美大金融部门的面试官，负责任的告诉大家，下面的问题回答不上来，面试是过不了的。不过以下绝不是原题，你会发现自己实力不过硬，最终肯定是被问出来的。 1>如何定位线上服务OOM问题 2>JVM的GC ROOTS存在于那些地方 3>mysql innodb怎样做查询优化 4>java cas的概念 下面静儿就以自己面试的标准简单回答一下这些题怎样回答算过关。 1>如何定位线上服务OOM问题
core file size是限制core文件的大小，默认情况下是0，就是没有打开的，ulimit -c参数代表core file size，单位是blocks，一个blocks是1024个字节
Buffer Pool 是什么？从字面上看是缓存池的意思，没错，它其实也就是缓存池的意思。它是 MySQL 当中至关重要的一个组件，可以这么说，MySQL的所有的增删改的操作都是在 Buffer Pool 中执行的。 但是数据不是在磁盘中的吗？怎么会和缓存池又有什么关系呢？那是因为如果 MySQL的操作都在磁盘中进行，那很显然效率是很低的，效率为什么低？因为数据库要从磁盘中拿数据啊，那肯定就需要IO啊，并且数据库并不知道它将要查找的数据是磁盘的哪个位置，所以这就需要进行随机IO，那这个性能简直就别玩了。所以 MySQL对数据的操作都是在内存中进行的，也就是在 Buffer Pool 这个内存组件中。
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更84天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述实例优化中内存的管理。
1.堆的核心概述 1.1 认识堆内存 堆与进程、线程 一个进程对应一个JVM实例 一个JVM实例对应一个堆空间 进程包含多个线程，所以线程之间共享同一个堆空间 对堆的认识 一个JVM实例只存在一个堆内存，堆也是Java内存管理的核心区域。 Java堆区在JVM启动的时候即被创建，其空间大小也就确定了，堆是JVM管理的最大一块内存空间。 堆内存的大小是可以调节的。 《Java虚拟机规范》规定，堆可以处于物理上不连续的内存空间中，但在逻辑上它应该被视为连续的。 所有的线程共享Java堆，在这里还可以划分线
由腾讯云售后服务团队倾情打造“2022云顾问技术系列之数据库专场”分享会已于2022年4月14日19:00-20:30在线上会议举行，分享内容包括《云顾问Redis技术之最佳实践》、《云顾问MySQL技术之最佳实践》。分享专家由腾讯云多个领域技术专家联合打造，将腾讯海量业务运维经验和业界先进技术实践倾力奉献给您，助力您更加安全、高效、稳定的使用腾讯云产品。下面是本次分享材料主题和材料等，欢迎大家阅读及给出宝贵建议！
MySQL参数优化这东西不好好研究还是比较难懂的，其实不光是MySQL，大部分程序的参数优化，是很复杂的。MySQL的参数优化也不例外，对于不同的需求，还有硬件的配置，优化不可能又最优选择，只能慢慢的进行优化，需要不断的调试，才能达到不同环境的最优选择。 首先介绍一下MySQL配置文件中不同模块 [client] MySQL客户端应用模块，只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取此模块下的内容。 [mysqld] MySQL服务端应用模块 [client] port = 3306 socket
得出一个结论：根据顺序不同也会造成所占内存大小不同，可是为什么会这样呢？我们继续。
当前时间（date）、系统已运行时间(last reboot)、当前登录用户的数量(who )、最近5、10、15分钟内的平均负载
问题背景：一次启动本地应用，两分钟过后自动退出，通过日志并未发现任何异常状况，莫名其妙的应用就自动被杀掉了；
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