究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
当连接数据库报,too many connection的时候 大概是数据库的连接数被占满了 检查哪些服务在长连接占满数据库的连接数,关掉应该就可以了 查看数据库的最大连接数 show variables like '%max_connection%'; 📷 查看所有用户的当前连接 show full processlist; 📷
作为MySQL DBA, 在运维MySQL的工作过程中,常常遇到Too many connections这个错误,如果发生故障时连数据库维护人员都不能登陆DB进行维护,是多么窘迫的事。可能有人会说可以修改配置文件,然后重启数据库来解决。恩,不过这个是很多种解决方法中可用性最差的一种,本文介绍通过 5.6 新的特性--管理端口 来解决这个问题。
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。
/usr/local/bin/mysql –verbose –help | grep -A 1 ‘Default options’
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今天客户在使用导入Excel功能时,由于底层的数据库连接层框架是自己公司研发的,导致出现问题
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
今天中午,开发测试环境的MySQL服务报了一个too many connections的错误,从问题上看,可能是连接池被打满了,导致所有的连接都不可用了。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
大多系统初生时就是这样,只是随业务不但发展变得复杂,架构迭代。系统上线后,虽用户量不大,但运行一切正常。不过领导觉得用户量太少,紧急调动运营做了某音的推广。带来大波流量,系统访问速度突然开始变慢。
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数,key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks,如果缓存都用到了,要么增加key_buffer_size,要么过度索引,把缓存占满了。
很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
池化技术:把一些能够复用的东西(比如说数据库连接、线程)放到池中,避免重复创建、销毁的开销,从而极大提高性能。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Slowhttptest其实是一个DoS压力测试工具,它集成有三种慢速攻击模式(slowloris、slow http post、slow read attack),并且能导出日志报告,节约了部分写文档的时间,是一个特别好用且强大的工具,下面笔者将逐个分析它主要的攻击模式及防御方法。
一种情况 mysql没启动 第二种 mysql连接默认为必须sock登陆,所以登陆需要添加–socket=xxx,或者更改/etc/my.cnf
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用,当某个商品特别吸引人时,比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数,update 操作给表加上行锁,导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待,占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满,就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时,业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时,app 层的连接耗尽,一系列的雪崩效应! 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳,但是当有人恶意请求时,需要加上流控措施,比如常见的 a 需要用户回答问题,填写验证码,移动图像等等,防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ,对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率,错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求,进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求,我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数,降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数,弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数,申请次数 ,与金额,库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数,以商品id/user_id 或者将where 条件作为key,申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库,每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点:该方法依赖于缓存,读写速度快,不需要实时更新数据库,减轻数据库并发写的压力; 缺点:缓存不是100%稳定,很容易丢,即使采用持久化的缓存,在高并发下有时也可能会出现异常,穿透缓存到db ,导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中,分散热点数据,减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表,损失局部可用性。 优点:实时读写数据库,前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制,当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
扩容机器时需要注意什么? 数据库连接:某服务集群一共有 10 个容器实例,每个实例会建立约 100 个数据库连接,加起来就是约 1000 个连接,假设数据库总共支持的连接数为 1200 个,这是能够支撑现状的。但如果考虑到近期业务增长较快,会导致服务负载较大,需要扩容 5 个实例,那么总的数据库连接数大约会达到 1500 个,这就肯定支撑不住的,所以对服务进行扩容时,对数据库也需要同步扩容。 扩容机器时容易忽略的地方? 系统有四个服务 A、B、C、D,A 调用 B,B 调用 C 和 D。其中,A、B、D
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制: # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制;soft或hard指定要修改软限制还是硬限制;10240则指定了想要修改的新的限制值,即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象,由于以前也出现过,再加上没多久逢年过节,也就没有太在乎这个情况,仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对,网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。
我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。具体情况如下:
MySQL是一个关系型数据库管理系统。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言
我在凤巢团队独立搭建和运维的一个高流量的推广实况系统,是通过HttpClient 调用大搜的实况服务。最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。
作者:zxcodestudy 原文:https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472
我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。
计科专业从事嵌入式软件开发多年,最近因为公司需要搞后台研发,经常选择升级的时机放在凌晨,而且大型的数据处理也是放在这个时间段内,经常发生的服务器宕机也是在这个时段。都是在用户使用少的时候开始折腾,折腾的次数多也就容易出现服务器问题。由于做的是物联网设备,在工作中遇到的宕机主要有这么几种情况,对大量数据的操作导致CPU占比在一段时间内骤增从而导致数据接收模块出问题,导致系统监控出现问题,很多设备信息检测不到了。
作者 | zxcodestudy 来源 | https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472 一. 事件背景 我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。 很明显是一个端口绑定冲突的问题,于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况,发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放,导致端口被占满(最高的时候6w+个),因此HttpCli
应用执行SQL请求完成的过程中,数据库连接占很重要一部分。尤其是涉及到流量瞬间暴涨,需要创建大量连接,或者网络异常导致重连时,从业务端来看,sql执行缓慢的问题,此时sql执行并非真的慢。本文是基于我们自己的生产环境的Durid最佳实践,仅供各位参考,当然不同公司的链路/业务压力可能不一样。具体到个别参数需要区别对待。
其实对这种和数据库交互的应用,现在的程序中,大多都用了数据库连接池,无论用的开源,还是自研的,无非都是想通过连接池,更方便、更高效地和数据库交互,因此一定程度上,连接池的正确使用会关系到应用和数据库交互的质量。一 前言
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
iPhone 13系列明日就要正式发售了,今年的iPhone可以说是让人眼前一亮,光是120hz的高刷就已经让众多果粉激动了。
前言 今天来讲一下数据库连接池技术.其实这个名词也就是听起来高大上一点,实际上并不是很复杂的内容,相信在我的讲解下,并且自己实际的将代码写一遍之后,能够对这项技术有较为深刻的理解.废话不多说,开始讲解. 数据库连接池技术概述 所谓的数据库连接池技术,就是用来分配,管理,释放数据库连接的.你也许会问,好像我直接用JDBC也能够实现这些功能吧. 嗯,你说的没错,JDBC确实也可以,但是,你记不记得,我们使用JDBC技术的时候,每次用完了,是不是都会将连接关闭;等到下一次再用的时候,是不是都得将数据库连接再打
我就纳了闷了,为啥大家知道这种消息总是比我快?我平时上网也不少啊,但为啥我就看不到这些信息呢?怎么大数据天天给我推荐的都是些娱乐八卦、唱歌跳舞的内容!
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.
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle旗下的产品。 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一。数据库的稳定运行是保证业务可用性的关键因素之一。这一小节当中将介绍如何使用Prometheus提供的MySQLD Exporter实现对MySQL数据库性能以及资源利用率的监控和度量。
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