Doublewrite Buffer是MySQL数据库中InnoDB存储引擎的一种机制,用于解决部分写失效的问题,提高数据完整性和可靠性。Doublewrite Buffer是内存+磁盘的结构,包括内存结构和磁盘结构两个部分。
MySQL WAL(Write-Ahead Logging)技术:是 MySQL 数据库的一种重要机制,主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
2023 年某一天周末,新手程序员小明因为领导安排的一个活来到公司加班,小明三下五除二,按照领导要求写了一个跑批的数据落库任务在测试环境执行 ,突然间公司停电了,小明大惊,“糟了,MySQL 还在跑任务,会不会因为突然断电,导致数据库崩了”。
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实际上MYSQL 5.x的日志系统存在两个问题,导致一些性能问题,尤其在高并发写入和对数据修改的情况下,其中的瓶颈的问题在于两个瓶颈, 当多线程访问数据在落入到 log_buffer 的情况下,还是需要获取锁让写入有顺序性, 同时在获取redo已经将数据页面写入后,也会在log_buffer中将写入到日志中的顺序进行一个重排,这也是需要有顺序性.
如果熟悉MySQL你肯定知道MySQL能过对数据进行恢复(前提是开启bin log日志),当然这要归功于bin log日志。但是你可曾听过redo log呢?
这个技术方案的难点就在于:如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式,分析binlog实现同步的工作量是非常大的
在开发游戏服务器程序的过程中,好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题,大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
来源:dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
在实际项目开发中,我们经常将Mysql作为业务数据库,ES作为查询数据库,用来实现读写分离,缓解Mysql数据库的查询压力,应对海量数据的复杂查询。
那么如果在两阶段提交的过程中,发生了数据库的崩溃,MySQL内部会做什么事情来保证数据的一致性呢?以上述的update操作为例:
在数据库的使用过程(包括其它多种应用)中,我们通常会关注一些系统指标,比如CPU的使用率,内存的占用量,或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况,进而找到应用进一步优化的方向。
与InnoDb存储引擎密切相关的文件包括重做日志文件和表空间文件,首先来说说我对表空间文件的理解。表空间文件是用来存储表信息和表数据的,它默认的大小是10MB,名称为ibdata1,如下面代码的第10行所示(代码可以左滑):
数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻,如何保证数据不丢呢?今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性,MySQL做了哪些改进。
在 MySQL架构(二)SQL 更新语句是如何执行的?中说到了 redo log 和 binlog 日志文件,在事务执行过程中,会分两个阶段写入这两份日志文件中,这也是为了保证两份日志之间的一致性,即维护 mysql 的数据一致性。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的,这是一个基于MySQL的数据库,本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分;第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中,我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍,包括其发展决策过程、整体数据模型,并介绍了Schemaless的trigger与索引等
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
谈谈mysql的日志,主要围绕物理日志redo log和逻辑日志binlog,就像mysql的Serve层和引擎层,Serve层主要负责功能层面的事情,而引擎层则负责存储相关的具体事宜.
redo log也叫做重做日志,它是基于磁盘的数据结构,也有内存中的buffer,他的作用是在崩溃恢复期间用于纠正不完整事务写入的数据。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性,可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点:读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低,需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢?其实我们可以考虑这么一个业务场景:我们需要更新部分数据,我们首先更新数据库数据,然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了,然而Redis清除缓存出现异常了,这样会导致出现这么一种情况:数据库中的数据已经更新为最新数据,但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据,这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
在之前的文章「简单了解InnoDB底层原理」聊了一下MySQL的Buffer Pool。这里再简单提一嘴,Buffer Pool是MySQL内存结构中十分核心的一个组成,你可以先把它想象成一个黑盒子。
这是今年3月份整理的一篇博客,在做业务过程中又有了一些新的理解,所以重新进行了梳理,增加了部分示例和绘图,尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log,但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
“数据库的数据变成乱码了!”---想必不少 DBA 们对类似的“呼救”不算太陌生。一般来说这类问题都是字符集的设置有关,同时在 MySQL 中也存在“错入错出”的这种“神话”:登录到数据库看的时候是乱码,代码/WEB 上显示的是正常的。
Mysql中的事务的原子性和持久性是由Redo Log实现的。 Redo Log也被称为重做日志。Redo通常用来记录物理日志。Redo Log包含两部分:
关于上面问题,我们看一下mysql是如何优化的,mysql内部引入了一个redo log,这是一个文件,对于上面2条更新操作,mysql实现如下:
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog,他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
存储引擎 要了解mysql的锁,就要先从存储引擎说起。 常用存储引擎列表如下图所示: 最常使用的两种存储引擎: Myisam是Mysql的默认存储引擎。当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
写入测试数据 创建脚本,脚本将创建一个single库,s1表,持续写入数据。 vim /root/bin/mysql_test.sh
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来,使用为了方便起见,我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表,具体字段如下:
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB)。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
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redo log包括两部分内容,分别是内存中的日志缓冲(redo log buffer)和磁盘上的日志文件(redo log file)。
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写入数据存在两种形式,create_engine速度快些 ,但批量数据时需要分批次写入数据某则报错 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写
大家好,我是田螺哥。金九银十已经来了,整理了15道经典MySQL日志面试题,希望对大家有帮助。
区块链,比特币这些概念很火,但很多人搞不清楚它究竟是啥,从技术的角度,从架构的角度,用通俗的语言谈谈楼主的理解。
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
例如,在2016年春节,微信红包的业务量巨大:共有142亿个红包,比平时的业务量增加了75%,且每秒76万个红包。同时,产生了2900万张红包张片,5.16亿人参与,每秒的支付峰值达到20.8万。 如果这是一个单节点的MySQL数据库,则将带来性能上巨大的瓶颈。
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提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。 不仅master,进行同步的slave上有相同的现象,业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源,上图所示监控为机器级别,机器IO写入负载是否来源于mysqld进程?如果来源于mysqld进程,是来自于mysqld进程的哪一部分
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针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
在工具化日益成熟的今天,手工注入的能力越来越被忽视了。当你掌握了一款工具的使用时,应更深入的去了解工具帮你做了什么,把工具所产生的影响控制在自己可控的范围内。
某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。
常用配件文件的处理方式,包含:JSON、ini / config、YAML、XML 等
MySQL是目前应用最为广泛的关系型数据库之一,可以应用于各种规模的应用场景。MySQL的性能优化是数据库管理和应用开发人员需要掌握的重要技能之一。其中,MySQL配置参数是影响数据库性能的重要因素之一。本文将对MySQL配置参数进行详解。
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