当我们在设计一套系统的时候,我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。当我们线上系统能够支撑10W QPS的时候,我们要考虑100W QPS的架构优化、当我们系统能够支撑100W的时候,我们要思考1000W的架构优化和改进。同时,经验告诉我们,从10W到100W再到1000W一定不是理所当然的线性增长。
不少站点都有被cc的经历,但是每次苦于被cc却找不到任何解决办法。 其实问题不在于服务器配置,而是在于服务器的防御策略。 接下来为大家提供几个可行的防cc方案,如果你的服务器没有此项服务,请跳过。 最好的防cc办法:别到处乱发自己的网站域名,不要到处求打,不要对自己的服务器有过大的信心。
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
本文主要介绍线程池是解决了哪些问题以及线程池中 的corePoolSize(核心线程数),queueCapacity(等待队列的长度),maximumPoolSize(最大核心线程数)。本文不会对线程池各个参数介绍,假定你已经了解了线程池各个参数的含义。
何为热点?热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据,并对其访问进行限制。比如: ♞ 商品 ID 为参数,统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 ♞ 用户 ID 为参数,针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数,并根据配置的限流阈值与模式,对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制,仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数,结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
1、QPS:每秒钟查询数量 show global status like 'Question%'; 计算:查询时间总数(Queries)/秒数(seconds) 2、TPS:每秒钟事务数 计算:(提交+回退)时间/秒数【(Com_commit+Com_rollback)/seconds】 show global status like 'Com_commit'; show global status like 'Com_rollback'; 3、线程连接数 # 使用最大的连接数 show globa
在开始做压测计划之前,一定要先明确压测的目标是什么,虽然最终的目标肯定都是优化系统的性能,但是不同的出发点,可能需要采取不同的方法。
并发用户数(Maximum concurrent user )是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
肖鹏老师对于开源数据库尤其是MySQL的研究特别深入,今天我们来一起听他分享自己对MySQL数据库的优化经验! 作者简介 肖鹏 微博研发中心数据库技术负责人,主要负责微博数据库(MySQL/Reids
影像组学特征可以量化医学影像呈现的特点。然而,缺乏标准化定义和有效参考值限制了临床应用。
资源 是Sentinel中的核心概念之一。在java中的资源一般是接口方法。例如,把需要控制流量的代码用 Sentinel API SphU.entry("HelloWorld") 和 entry.exit() 包围起来即可。在下面的例子中,我们将 System.out.println("hello world"); 作为资源(被保护的逻辑),用 API 包装起来。参考代码如下:
近日,腾讯云MySQL发布新架构,在基础硬件能力、自研内核及外部网络延迟等方面进行了全面升级。 在探究新版本实际性能的过程中,测试人员通过基准测试工具SysBench以及全仿真业务生产环境,分别针对只写、只读以及混合读写场景进行性能测试。其结果显示,新架构下的云数据库MySQL在性能上比原有架构提升20%。此外,通过TXSQL内核的更新,也为企业提供了更多实用的能力。 本次发布的云数据库MySQL新架构搭载最新的腾讯自研数据库内核TXSQL,不仅提供了如Parallel DDL、缓存快照主从同步等性能增强
「统计描述」是指用统计指标和适当的统计图表来描述资料的「分布规律」及其「数量特征」,本文将介绍统计描述中的常见概念。
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
max_conecctions:整个MySQL允许的最大连接数 这个参数主要影响的是整个MySQL应用的并发处理能力,当系统中实际需要的连接量大于max_conecctions时,必然会产生连接请求的等待,从而限制了相应的并发量。只要主机性能允许,可将该参数设置得尽可能大一点,500到800左右是一个比较合适的参考值 max_user_connections:每个用户允许的最大连接数 max_user_connections是针对单个用户的连接限制。在一般情况下可能较少使用这个限制,可能只有在一些专门提供M
我们在做数据库性能压力测试、做监控和告警项,或者想要真实地了解业务数据库负载的时候,常常需要使用两个数字化的衡量指标。他们是什么?相信很多数据库从业的读者已经呼之欲出了,那就是 QPS 和 TPS。
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
or()方法会产生一个新的Criteria对象,添加到oredCriteria中,并返回这个Criteria对象,从而可以链式表达,为其添加Criterion。 产生的动态SQL是这样的:
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
快速排序的本质是从数组中选一个参考值ref,比该参考值的大的,将其放在ref的右边,比ref小的放在左边,然后不断的对两边重复执行该动作
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序,可以利用它对MySQL数据库服务进行操作,在MySQL5.5及以前的版本中,最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 id号分为三种情况: 1、如果id相同,那么执行顺序从上到下 2、如果id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行 3、id相同和不同的,同时存在:相同的可以认为是一组,从上往下顺序执行,在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
在计算机网络中,OSPF是一种内部网关协议(IGP),用于在自治系统(AS)内部的路由器之间交换信息,以确定最佳路径和转发数据包。其中一个关键因素是带宽,它对网络性能和效率起着重要作用。本文将探讨OSPF带宽的概念、计算方式以及其在网络中的应用。
OLAP(On-line Analytical Processing,联机分析处理)是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP(On-line Transaction Processing,联机事务处理)的区别来看一下它的特点:
##快排思路 简单来说,就是找一个key值作为参考值,每次都找第一个。然后,用一个临时变量存参考值,再从头到尾,逐个比较比参考值小的,换值,i++:从后往前,比较比参考值大的,换值j−-。直到i=j退出
相信很多做性能测试的朋友都知道,性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等,我们还需要了解Mysql性能,那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢?
现在安卓面试,对于算法的问题也越来越多了,要求也越来越多,特别是排序,基本必考题,而且还动不动就要手写,所以陆续要写算法的文章,也正好当自己学习。o(╥﹏╥)o
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墨墨导读:Checkpoint是数据库中重要的概念,无论在Oracle,MySQL这个概念,它主要功能是在检查点时刻,脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性和完整性。PostgreSQL为什么要设计Checkpoint呢?跟Oracle一样,其主要目的是缩短崩溃恢复时间。PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的Checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。下面我们就从Oracle的角度去学习下PostgreSQL的Checkpoint。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
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。
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
2、尽量不要“批量”修改内核参数,笔者就曾这么干过,结果“调优”后,性能反而下降,事务出错数反而增加,所以,调优的时候可以考虑逐个参数进行调优,然后对比效果。
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵。Sentinel 以流量R为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix,目前已停止更新了。现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j。当然还有我们今天学习的sentinel。
glStencilFunc()函数是OpenGL提供的对模板缓冲区进行控制的命令,这是OpenGL2.0之前使用的函数,其函数原型为
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
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
如果对MySQL的性能测试工具,比如sysbench做压力测试就可以看到我们关注的性能指标QPS,TPS,压测过程中的性能变化一目了然。 而在平时的工作中,如果也想看这个指标的值,使用sysbench就不合适了。所以我们得先了解下TPS,QPS是怎么计算的,没有sysbench这些工具,我们能不能算出来。 首先性能指标值我们是可以算出来的,我们通过show status能够得到一个实时变化的状态,里面的数值基本上都是累计值,我们可以通过设定频度来换算,由此得到一个近乎实时的状态数据。
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
物体的淡入淡出是游戏当中很常见的一种状态切换效果,但是有时候我们希望fade切换的时候,物体能够能更有色彩层次感或者其他一些特殊的中间状态,这个时候就得自己去写着色器,这种区别于单纯的淡入和淡出的效果可以形象地叫做溶解。
上一篇文章我们已经对 Sentinel 有个简单的了解,接下来我们将讲解 Sentinel的具体使用。 Sentinel的使用分为两部分:
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