相信很多小伙伴们,在日常对接开发时,有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分,数据不停地往一张表里灌入,迟早有一天,磁盘空间报警。作为一个DBA,侧重点是对数据库的操作性能(大表增加字段/索引,QPS等)和存储容量加以考虑,我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理,例如将3个月内的订单表保留在当前表,历史数据切分后保存在归档表中,之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间,并将其迁移至备份机中(有条件的可以将其转换为TokuDB引擎),以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
锁在并发编程中扮演着非常重要的角色,本篇,我将梳理各种锁分类的概念以及各种锁实现类之间的区别与联系。
MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式:一.创建编写SP、设置Event;二.通过dump导入导出;三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求,往往被大家舍弃。第二种,性能相对较好,但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。
在高并发的场景下,数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率,就需要使用缓存技术,让先去请求redis,redis存在返回缓存数据,redis不存在就查询数据库,返回数据的同时将数据缓存到redis中。
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
在这篇里讲到ps命令在收集进程信息时非常有用,但它只能显示某个特定时间点的信息。想要观察那些频繁换进换出的内存进程趋势,用top命令是合适的。使用top命令如下图所示:
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
Swap分区在系统的物理内存不够用的时候,把物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap分区中,等到那些程序要运行时,再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。swap分区是从磁盘空间划分而来,有的是单独使用一个分区,有的是把一个大文件当做swap。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
阿粉的小学弟最近开始了面试,毕竟也算是工作过一两年的人,现在面试也都开始造飞机了,小学弟开始在面试官面前疯狂造飞机了,也不知道这个飞机好不好用,而开始造飞机的这块内容,就是关于 Redis 的,而面试官问 Redis 的最多的问题,就是如何保证你的 Redis和 MySQL 数据的一致性?接下来我们分别分几种情况来考虑一下这个问题吧。
为了提升服务的性能,我们一般会把热点放进缓存,那么这些热点数据就同时存在于数据库和缓存中,缓存中的数据和数据库中的数据要保持一致,这便是缓存一致性问题。
只要使用到缓存,无论是本地缓存还是使用Redis做缓存,那么就会存在数据同步不一致的问题。
关于MySQL sleep()函数,很多同学会觉得这个很简单,但是在和研发同学沟通时发现,很多人对此函数存在误解,本文举3个典型的例子进行说明。
Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术,例如 HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统)等等。
gh-ost基于 golang 语言,是 github 开源的一个 DDL 工具,是 GitHub's Online Schema Transmogrifier/Transfigurator/Transformer/Thingy 的缩写,意思是 GitHub 的在线表定义转换器。
开启慢查询日志,可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。
当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例,来说明具体的过程。
前一段时间针对 MySQL 使用 TPC-C 导入10000仓的数据,查看数据库性能指标发现 TPS 3-4w/s (不符合预期),伴随 CPU idle 特别比较高, sys CPU 比较低,CPU 在空跑。于是乎做了基本的诊断 :os系统调用栈 , MySQL 系统参数 。使用 perf top 工具观察 系统函数调用情况, ut_delay比较突出。
MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通
步骤: 安装并配置ubuntu邮件发送环境 创建执行备份并发送邮件的程序 让程序自动定时执行 方法: 步骤一、安装并配置ubuntu邮件发送环境 在ubuntu下安装mutt很方便,只需要sudo apt-get install mutt,另外需要安装msmtp,一个发邮件的小工具,sudo apt-get insall msmtp。这两个文件都很小,一下子就装完了。 接下来是配置文件,也很简单。 1 》安装 sudo apt-get install mutt sudo apt-get install m
JMeter连接mysql数据库是很方便的,下面就演示一下具体的操作。 首先,在本地安装好mysql服务器,建立库和表,并准备数据以供测试使用。
java开发中进行并发编程时针对操作同一块区域时,如果不加锁会出现并发问题,数据不是自己预计得到的值。我觉得有点像mysql事务中脏读、不可重复读、幻读的问题。加锁的目的是为了保证同一时间只有我一个人操作同一个资源。
| 作者 马艺超,腾讯课堂开发工程师,主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 导语 缓存由于其高并发和高性能的特性,十分适合现在很多的场景,因此也已经在各种项目中被广泛使用,但随之而来的问题就是,只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。 那么问题来了,你如何解决一致性问题? 改造思路一:先数据库再缓存 一、先更新数据库再更新缓存 同时有请求A和请求B进行更新操作,那么会出现: 1. 线程A更新了数据库 2. 线程B更新了数据库 3. 线程B更
学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
意味着在Free and Hobby节点部署的应用程序会在无网络访问30分钟后自动休眠,由于此镜像中的Cloudreve集成Sqlite储存数据,在应用程序休眠重启之后会丢失所有之前保存的数据以及配置文件。这里可以使用Uptimebot的自动监控功能来保持Free and Hobby节点应用程序的网络活跃以避免应用程序休眠:点击注册Uptimebot
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粉丝表示对Java中的死锁还是略知一二的,但是突然用SQL写死锁的案例之前还真没遇到过,这个问题没答上来。所以今天就带大家一起来看下怎么用SQL让数据库中产生死锁。
需要评估项目读数据业务逻辑耗时,以确保读请求结束,写请求可删除读请求造成的缓存脏数据。
2020年了,开始正文前,先说几句废话,2019年公众号开始正式更文,后期由于个人问题停更了,2020年开始重新开始更文,更文目的很简单,记录自己的学习,分享给大家,就这么简单;好啦,言归正传,下面开始今天的正文了;
每次初装Kali Linux 时,总是要被一些坑困扰。为了便于日后查阅,我将一些常见的坑以及必要的配置操作,收集汇总写在这篇推文里。有兴趣的伙伴也可以参考,使用其他发行版的 Linux 也有参考价值。
首先,缓存由于其适应高并发和高性能的特性,已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面,大家没啥疑问,都是按照下图的流程来进行业务操作。
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)
传统项目若不是sass这种的,给企业来应用,用户一般在1000左右,并发的话很少出现,一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
作者:孤独烟,中国平安研发工程师,目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作,在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
② kill -9 mysqld 或者 reboot 服务器 结果状态:有可能同①,也有可能是双Yes(我自己测试的是同①结果,看别人测的有的是双yes)
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
1)mysql double write buffer参数详解 什么是double write buffe?参数innodb_doublewrite=1打开 us_card_online_mysql [(none)] [15:03:01]> show global variables like '%innodb_doublewrite%'; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+
NLM6xx 有实时接收和超时休眠两种工作模式,修改寄存器 WKMOD 为 0 表示工作于实时接收模式,为 1 表示工作于超时休眠模式。
-- 每个表单独文件和单独表空间,而不是放在系统表空间,每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
说到MySQL的MTS,相信很多同学都不陌生,从5.6开始基于schema的并行回放,到5.7的LOGICAL_CLOCK支持基于事务的并行回放,这些内容都有文章讲解,在本篇文章不再赘述。今天要讲的是,你知道如何查看并行回放是否存在性能瓶颈吗,是由于主库事务行为导致无法并行回放,还是由于worker线程不足,限制了并行回放的天花板?这都得从一个Note信息说起。
最近好多人遇到了"因流控原因,通过定时任务唤醒体验版实例失败,建议升级至标准版云引擎实例避免休眠"。我也遇到了这种问题,太难受了。难道白嫖结束了,羊被薅死了?
Mysql占用CPU过高的时候,该从哪些方面下手进行优化? 占用CPU过高,可以做如下考虑: 1)一般来讲,排除高并发的因素,还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL,show processlist语句,查找负荷最重的SQL语句,优化该SQL,比如适当建立某字段的索引; 2)打开慢查询日志,将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析,导致CPU过高,多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致,然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
访问该网址时,页面返回yes;在网址的后面加上一个单引号,即可再次访问,最后页面返回no。这个结果与Boolean注入非常相似,本节将介绍遇到这种情况时的另外一种注入方法——时间注入。它与Boolean注入的不同之处在于,时间注入是利用sleep()或benchmark()等函数让MySQL的执行时间变长。时间注入多与if(expr1,expr2,expr3)结合使用,此if语句的含义是,如果expr1是TRUE,则if()的返回值为expr2;反之,返回值为expr3。所以判断数据库库名长度的语句应如下:
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