导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象，分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析，涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后，开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径，就能有效提升定位内存泄露（增长）问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中，
导读｜遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题，传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象，分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露（增长）分析方法。
安装 nacos 之前，需要在服务器上安装 zookeeper，这个是必须的，因为nacos 需要依赖 zookeeper；
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（内存溢出）。
说个案例：一台Apache服务器，由于其MaxClients参数设置过大，并且恰好又碰到访问量激增，结果内存被耗光，从而引发SWAP，进而负载攀升，最终导致宕机。
作者：cyningsun 链接：https://juejin.im/post/6875110082724659213
原文:https://juejin.im/post/6875110082724659213 作者:有疑说
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
MySQL使用内存上升90%！在运维过程中50%的几率，会碰到这样的问题。算是比较普遍的现象。
工程师反馈数据库服务器内存使用率高，并且之前曾触发告警，登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息：
送分题 面试官：有操作过Linux吗? 我：有的呀 面试官：我想查看内存的使用情况该用什么命令 我：free 或者 top 面试官：那你说一下用free命令都可以看到啥信息 我：那，如下图所示 可以看
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。
本文将对MySQL数据库连接池进行深入的研究和讨论。首先，我们会介绍数据库连接池的基本概念以及为什么需要使用它。接着，我们将详细解析MySQL数据库连接池的工作原理和运行机制。最后，通过丰富的代码示例，我们将展示如何在实践中实现和优化MySQL数据库连接池。
我们在上篇文章中提到了记录锁（行锁）、间隙锁和临键锁，后台有小伙伴催我更新一下其他的锁。拖延症又犯了，趁周末，今天我们来总结一下MyISAM和InnoDB引擎下锁的种类及使用方法。
在本文中，我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+)，以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
监控磁盘io性能 （命令：iostat，iotop） 查看磁盘读写状态： iostat -x %util：表示io等待，也就是磁盘使用占用cpu百分比。如果百分比很大，如50%，60%说明磁盘
说到执行SQL，那就不得不谈一谈MySQL的基础模型，以及`server层`与`存储引擎层`之间的功能。这样才方便我们更加了解。执行一条SQL到底发生了啥
多数情况下，可以认为如果一个资源被锁定，它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时，其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的，由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说，进程A等待进程B释放他的资源，B又等待A释放他的资源，这样就互相等待就形成死锁。
使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。
上述单表物理复制的方法，核心在于cp命令，因为是通过物理拷贝，所以如果复制的表非常大，那么通过物理拷贝，就会比逻辑上的SQL写入快很多，比如insert into select语句。
每当执行SQL运行缓慢时，我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况；（如下）
本文介绍了Linux环境下内存管理的一些基本概念和实现细节，包括分段、分页、虚拟内存、物理内存、缺页异常、页面置换算法、内存池、内存回收和压缩等方面的内容。
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。
作为MySQL DBA，在日常运维过程中，经常需要对某张表进行备份恢复。单个表常用的数据备份方法有下面几种：
我们知道，直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多，因此，我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成，而内存是有限的，这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小，是真正的内存，相对于物理内存，在linux下还有一个虚拟内存的概念，虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略，它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存，用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间（Swap Space）。 作为物理内存的扩展，linux会在物理内存不足时，使用交换分区的虚拟内存，更详细的说，就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间，这样以来，物理内存得到了释放，这块内存就可以用于其它目的，当需要用到原始的内容时，这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制，为了保证物理内存能得到充分的利用，内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中，而将经常使用的信息保留到物理内存。
译注：cstsck在github维护了一个简单的、类似SQLite的数据库实现，通过这个简单的项目，可以很好的理解数据库是如何运行的，实现教程原文是英文，共有13篇，这里翻译过来以飨读者。原文标题：Let's Build a Simple Database，本文是第一篇
在计算机系统中，锁（Lock）是一种同步机制，用于控制对共享资源的访问。它确保在任何给定时间内只有一个线程能够访问受保护的共享资源，从而避免了由并发访问导致的数据竞争和不一致问题。
看到标题，有人可能会满心疑惑？张小帅是谁？咳咳，老猫在此先卖个关子，关于张小帅，老猫后续会向大家正式介绍的，标题算是彩蛋了。
一、PHP常考基础 1、PHP与ASP、JSP有什么区别？ ASP全名Active Server Pages，是一个基于Windows平台的Web服务器端的开发环境，利用它可以产生和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序，它只能在微软平台上使用，移植性不好。ASP采用脚本语言VB Script、JScript（JavaScript）作为自己的开发语言。国内早期大部分网站都用它来开发。但因微软全面转向，ASP.NET放弃了ASP的Web开发模式，所以现在已经被淘汰使用。
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Flush tables with read lock 命令是MySQL 提供的一个加全局读锁的方法，简称FTWRL。
MySQL 是一个开源关系数据库管理系统，广泛用于存储、管理和组织数据。使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。
时间在回到一周前，测试跑过来跟我说：压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度，莫慌莫慌，多大点事儿，然后打开运行日志，然后一看居然是内存不足,如下图：
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
MySQL作为互联网行业使用最多的关系型数据库之一，与其免费、开源的特性是密不可分的。然而，很多小伙伴工作了很多年，只知道使用MySQL进行CRUD操作，这也导致很多小伙伴工作多年后，想跳槽进入大厂，却在面试的时候屡屡碰壁。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点，比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等，关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
前些日子在分析SQL SERVER 死锁的过程中，检查有一些莫名其妙的死锁，两个根本不搭噶的事务，锁在了一起，WHY，其实SQL SERVER 在数据库界，算是一朵奇葩，独有的锁升级的技术，我想你应该不曾听到 MYSQL ,ORACLE , PG ，MONGODB 这些数据库提及到的锁升级的问题。
前言 性能测试过程中，数据库相关指标的监控是不可忽视的，在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中，重点关注了这些参数，但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中，结合实际情况来调整相关参数，分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注： 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉，以开启相关功能 l
介绍 随着数据量的不断增大，传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件，可以对数据库进行水平扩展，由原来单台数据库扩展到多台数据库，数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上，从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦，提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件，美团点评DBA团队针对公司内部需求，在其上做了很多改进工作，形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
设置: transaction-isolation 的值设置成 READ-COMMITTED
监控告警某台机器空闲内存低于10%，执行top命令，按内存降序排序，部分输出如下：
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MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
Mysql数据库在处理并发中下了很多功夫，锁是为了更好的保护数据的正确和可靠，Mvcc是维持一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突的解决并发的数据库方案。
以前我对这块认识很模糊，而且还有错误的认识；今天由我同事提醒，所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
MONGODB 实例的内存使用率是一个非常重要的指标，内存使用率过高会导致MONGODB 实例的内存溢出，本文主要通过查看MONGODB的实例内存的使用率得方法，使MONGODB的使用者尽快发现内存方面出现的问题，提早进行相关的应对。
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