缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
源自于业务上遇到的一个先将某个语句Prepare再Execute查询效率很低的问题,而将查询中的参数直接嵌入到SQL语句内并以文本形式执行,则执行反而变得很快。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复,存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机,其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内,再由存储池分出几个LUN,LUN1是vmfs卷,三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘(第一掉线盘掉线后热备盘顶替,之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃),无法通过校验直接获取丢失盘的数据,所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组(此方法只可用于紧急情况,因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏,相当于每个条带都会缺失两个块的数据)。 2、提取LUN 分析存储结构,获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针,编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接,组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机,尝试启动。导出虚拟机后尝试启动,同预想相同,操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次,提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试,发现大多数文件都被破坏,只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库,因为数据库底层存储的特殊性,可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照,父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成,使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出(innodb引擎可以使用此方案,myisam因为没有“数据页”概念所以不可用),分析系统表获取各用户表信息,根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久,表结构也曾多次变更,加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失,记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构:合并快照前的父盘因为写入较早,使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据,然后提取出其中数据库各个表的表结构,之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录:分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内,然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据,最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同,所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台,经验证,数据可用本次数据恢复成功。
通常情况下,我们在设计程序的时候,会在客户端和存储层之间加入缓存层(例如redis和memcache)。存储层一般用来持久化数据,而缓存层则是为了更快的返回所需要的的数据结果。
有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标,包括30+页面,100+数据报表以及400+不同类型的数据指标,它们帮助商家更合理、科学地运营店铺,同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且,每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系,作为测试如何制定质量保障策略呢?这篇文章将从:1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
某公司使用的存储,采用RAID5磁盘阵列,由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动,RAID5阵列中的虚拟机全部丢失,其中3台虚拟机为重要数据,需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
关于这道题,每个人的项目经历都不太一样,所以各位朋友根据自己的实际情况来介绍吧,在这里就不多介绍了。
这里涉及到 HikariCP 的一个设计点,HikariCP的连接不是实时从连接池里剔除的,只是给连接上打个标记而已,都是在获取连接的时候检查是否可用,如果不可用的时候才直接从连接池里删除。如果在 HikariCP的任何地方都可能剔除连接,那么剔除连接的地方会比较多,会很乱,也容易引发 bug。反之,把剔除链接的操作收缩到某几个固定的逻辑中,就比较好管理。
某用户A反馈CDB实例读业务数据库没有响应,在控制台界面看到ro节点被剔除,剔除之前数据库监控上面cpu负载正常,活跃线程数出现大量的堆积;提单后,平台紧急介入,观察到ro节点出现大量的waiting for table metadata lock的报错。
本节介绍如何对组复制进行升级的设置。升级组成员的基本步骤与升级独单实例的步骤相同,关于升级方式,具体选择就地升级(基于原来的数据文件直接使用mysql_upgrade命令升级数据字典)或逻辑升级(事先搭建一个新版本的Server,将旧版本中的数据通过逻辑导出、然后再导入新版本),取决于组中存储的数据量而定。通常情况下,就地升级更快,因此建议使用就地升级的方式进行升级。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
算法的注意事项:如果需要输出目标数字存在的个数或所在的位置,且目标数字重复存在时,比如目标数字是4,,找到第一个数字4后,把该数字所在的行和列都剔除,继续查找。
Mybatis-Plus学习以及实践 简介 即对Mybatis进行了增强,结合了Hiberante的类型,封装了一些单表的操作,可以对进行单表的操作不需要写一些sql,直接上手开发,加快了开发效率,不过同时也会造成访问数据库的代码混杂的情况,有利有弊. 参考网址 官网文档,官方文档. 开发环境 Eclipse java8 SpringBoot + maven 开始开发 这里只是配置运行一下简单的Mybatis-plus项目,试验的对象只有一张表,完成对齐的CURD. 初始化一个SpringBoot或者复制
譬如: 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字,禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。 说明:MySQL 在 Windows 下不区分大小写,但在 Linux 下默认是区分大小写。因此,数据库名、表名、字段名,都不允许出现任何大写字母,避免节外生枝。 正例:aliyun_admin,rdc_config,level3_name 反例:AliyunAdmin,rdcConfig,level_3_name
在了解这三大问题之前,我们要理解,常用的分布式缓存Redis单机并发量能达到万级,常用的关系型数据库MySQL一般并发量是千级,他们支持的并发量可能差十倍,所以要尽可能把流量拦截在缓存层。
我已将项目上传到了我的github仓库中,大家可以点击仓库地址出现的连接登录查看相应的代码!如果觉得不错别忘了转发、点赞哦!
上一篇谈到了我们日常开发中经常需要用到的分页,在业务数据量不多的情况下,我们直接用limit指定偏移量就可以满足我们业务需求了,但是数据量大的时候使用limit指定偏移量性能会很低,因为需要全表检索。所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案,而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数,所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。
1、Pandas是python的一个数据分析包,为解决数据分析任务而创建的; 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具; 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法;它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一;
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,但是出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层
MySQL日志管理 错误日志 配置方法: vim /etc/my.cnf [mysqld] log-error=/tmp/mysql.log 查看配置方式: show variables like '%log%error%'; 作用: 记录mysql数据库的一般状态信息及报错信息,是我们对于数据库常规报错处理的常用日志。 一般查询日志 配置方法: vim /etc/my.cnf [mysqld] general_log=on general_log_file=/data/mysql/server2.log
mysql介绍 (1) mysql数据库是瑞典AB开发。 (2) mysql--> sun --> oracle。 (3) mysql数据库的特点。 1. 开源。 2. 免费。 3. 跨平台(windows/linux/unix/苹果)。 4. 处理并发性(13000个)/安全/稳定。 5. 该数据库 轻(对资源要求不高)安装文件 37.7M。而且 对cpu/内存要求都不高 基本语法: 在dos下输入: mysql -
传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间。 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MyS
最近在监控线上日志时发现,时长会抛出如:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息,通常见到如上异常,是因为应用使用了连接池管理连接,有些连接已经失效了,拿失效的连接去请求mysql导致的,这个就是经典的mysql八小时的问题
祝新的一年,各位表亲财源广进! 不知道过年期间是否安好哇! 请各位表亲好好断句,不要说错话! 像小编这种英俊潇洒风流倜傥的,身边难免有很多选择。 我可以允许你吐一会,但是不可以打我!!! 上表呢就
注册中心不应仅提供服务注册和发现功能,还应保证对服务可用性监测,对不健康的服务和过期的进行标识或剔除,维护实例的生命周期,以保证客户端尽可能的查询到可用的服务列表。
这里写的是一个系列,这是系列的第三篇,这个系列主要是针对SQL优化,前两篇的地址下文字的最下方。
1.在关系模型中,实现“关系中不允许出现相同的元组”的约束是通过 “主键” 完成的。
什么是pythonic呢?简而言之,这是一种写代码时遵守的规范,主打简洁、清晰、可读性高,符合PEP 8(Python代码样式指南)约定的模式。
当检测到物理线路1发生故障,系统自动将流量切换至物理线路2,保证业务正常运行。故障修复后,流量自动切回。
MySQL有很多种复制,至少从概念上来看,传统的主从复制,半同步复制,GTID复制,多线程复制,以及组复制(MGR)。 咋一看起来很多,各种各样的复制,其实从原理上看,各种复制的原理并无太大的异同。 每一种复制的出现都是有其原因的,是解决(或者说是弥补)前一种的复制方案的潜在的问题的。 新的复制方式的出现,是基于对原复制某一方面增强或者是优化的结果,而不是全新的一种方案或者技术,所以就不难理解为什么有这么多中复制。 其实搞出来这么多概念,个人觉得是源于开源的原因吧,不同复制版本的出现,因为是一个不断发现问题就解决问题的过程。 如果是闭源的数据库,你只管打补丁就行了,SP1,SP2,SP3……,应该不会出现这么多概念上的东西。
架构 随着用户业务发展,数据库的读扩展往往成为必然需求。CDB for MySQL支持只读实例,并且添加了RO组的概念,以实现读写分离和读能力的扩展。整体架构如下所示: RO组是只读实例的集合,一个R
1)当使用组函数的select语句中没有group by子句时,中间结果集中的所有行自动形成一组,然后计算组函数;
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
记忆中,一个下班的夜晚,她从人群中轻盈的移动着,那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力,她的双眸中印着银河系的星光。
在一个大型的复杂应用中,我们通常会将不同模块的数据存储到各自的表中 例如在APPsite框架中我们默认了4张用户表 分别存储了 user_account 账户表 user_info 详情表 user_pocket 钱包表 user_group 分组表
之前写过销售预估算法,但是被诸多大佬吐槽有监督学习部分毫无深度,其实我是想写给一些刚入门的朋友看的,这边我boss最近也想让我总结一些相对"上档次"的一点的东西,我做了一些稍微深入一点的总结,希望能够给新人朋友有稍微深入的方法介绍。
质量和数量之间是需要平衡的,之前每个工作日更新可能是天时地利人和都支持,但任何事情都是变化的,数量与质量相比,显然是质量更重要,未来可能从相关的文字结构和角度都要有变化,来适应新的阶段的需求。
腾讯云Status Page(Tencent Cloud Health Dashborad ),作为腾讯云官方的产品可用信息对外窗口,需要保障在极端的故障情形下,还能及时且正确地对外呈现关键信息,这要求在架构设计和部署上做到多地域级别的容灾效果。为了达到目标,我们除实施针对性的架构设计和部署外,还对各类故障场景做了故障演练验证。
上一篇将Unity里几个比较重要的窗口先进行了讲解,以及如何自定义窗口布局,不知道大家都消化的怎么样,今天这篇窗口介绍,将把剩余window的窗口一一进行介绍。
ps:char(n) 和 varchar(n) 中括号中 n 代表字符的个数,并不代表字节个数,比如 CHAR(30) 就可以存储 30 个字符,超出报错
有时候,在一列数据中有许多空单元格,导致数据不连续,我们需要剔除这些空单元格,让数据区域连起来。
两个节点可以采用简单的一主一从模式,或者双主模式,并且放置于同一个VLAN中,在master节点发生故障后,利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点;
一个系统中的不同层之间的访问速度不一样,所以我们才需要缓存,这样就可以把一些需要频繁访问的数据放在缓存中,以加快它们的访问速度。
码老湿,阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后,我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型(String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap)去解决不同场景的统计问题。
最近系统(基于 SpringCloud + K8s)上线,运维团队早上 8 点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是 MySQL 数据库扛不住了。
本测试主要用来做灾难恢复测试,即集群中某个分片对应的两个节点挂了一个,需要新增一个节点,存量数据同步情况和效率。
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