系统从圣诞节那天晚上开始,每天晚上固定十点多到十一点多这个时段,大概瘫痪1h左右,过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是,网页和App都打不开,请求超时。系统架构:
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。
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面,类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库,解决方案逃不过三种类型:
Hello 大家好,我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景,很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
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:
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载。 简介 这是一篇关于Redis使用的总结类型文章,会先简单的谈
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序,人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的,但这些
不知道大家有没有注意到,当你安装好MySQL数据库环境后,然后使用客户端连接后,会发现数据库列表不是空的,会有四个数据库(information_schema、mysql、sysperformance_schema),你有有没有对这些数据库有些好奇呢,今天先给大家聊聊MySQL内置的information_schema 数据库相关的知识,希望对大家深入了解MySQL能够提供一些帮助!
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移,停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务,并在最短时间内完成数据迁移,此时需要注意停服时间;非停服迁移,即停止所有写数据服务,查询服务并不停止,同样要注意停服时间,防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后,还需要进行数据核对,通常首先要校验迁移前后数据量是否一致,其次还可对迁移前后数据逐条进行校验,还可进行流量回放,保证迁移前后业务表现完全一致。
数据库(database)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内,有组织的,可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织,描述和 存储在一起,具有尽可能小的冗余度,较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql,oracle,sqlserver等。作用不一样,数据库是用来支撑业务(1)的,需要响应速度特别快,没 有延时,查询起来都是一条条查询,把相关的数据全部得到,适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题:公司的多个部门,对相同的数据描述会不一样,在汇总的时候会出问题。
平时存储大量数据的时候我们一般会使用数据库对数据进行存储,但是大部分人只是处于“ 用 ”的层次,并没有往深层次的了解它的内部结构。相当于给你一个工具,你只是根据说明书使用这个工具,但是不了解这个工具的原理。那这样就不能更好的发挥工具的潜在价值所以本文就来简单的介绍一下MYSQL数据库的基本架构
在分布式系统中,特别是最近很火的微服务架构下,有没有或者能不能总结出一个业务静态数据的通用缓存处理机制或方案,这篇文章将结合一些实际的研发经验,尝试理清其中存在的关键问题以及探寻通用的解决之道。
来源:http://blog.bossma.cn/architecture/microservice-business-static-data-universal-cache-mechanism/
假设一个请求,各种操作MySQL,半天才查出来一个结果,但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或变了也可不用立即返给用户。
4月23日下午,好雨云资深架构师祁世垚参加了Qcon运维与监控专场,并发表了主题为《实时分析在业务监控中的应用》。 在自我介绍之后,他谈到了好雨云,他表示,好雨云平台是为了解决复杂的服务器管理问题,为
假设你有个操作,一个请求过来,各种操作MySQL,半天查出来一个结果,耗时600ms。 但这结果可能接下来几个小时都不会再变,或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办?
root用户讲可执行文件进行编译,保证文件的正常授权运行,给予ROOT权限执行 domo.c
找到错误日志位置,定位日志(大量登录失败、异常查询)(并且不在正常运维期间所触发)
SQL 层面:SQL 的生命周期、权限管理、count(*) 的底层原理、底层的排序原理、连表原理。存储引擎层面:InnoDB 存储引擎的底层架构、索引的算法、事务的原理、锁机制、隔离机制、幻读
去年写了一篇“【曹工杂谈】Mysql客户端上,时间为啥和本地差了整整13个小时,就离谱 ”,结果最近还真就用上了。
实在抱歉,上期的 谁说Postgresql 没有靠谱的高可用为(4)期,疏忽忘记打标识了,特此道歉
Tableau是优秀的可视化分析软件,对于企业来说,可以购买Tableau Server实现线上数据自动化。但是如果只限于某个分析小组内部使用,高昂的价格是很好的劝退条件。而客户端软件在某宝上的价格就显得亲民很多,那有没有什么曲线的方法实现数据自动化呢。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
《摩尔庄园》前段时间上线, 持续超出市场预期,相信也有不错的收益。游戏好玩,所有玩家看到了前端,但是做一款游戏,离不开后台游戏服务器的支持,服务器都要做什么,服务器的架构是什么,需要哪些技术,一系列的问题有没有思考过?下面讲下作为做服务器开发中需要做的事。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
Never let success get to your head, and never let failure get to your heart.
大家好,这里记录,我每周读到的技术书籍、专栏、文章以及遇到的工作上的技术经历的思考,不见得都对,但开始思考总是好的。
互联网时代,亿级用户各种网络行为产生大量数据,如何解决海量数据存储?如何高性能读写?解决思路有哪些,本文列举了常用的解决方案:
关于什么是幂等,本文就不再阐述了。相信大家都知道,并且也都遇到过类似的问题以及有自己的一套解决方案。
以上过程中,使用锁可以对商品数量数据信息进行保护,实现隔离,即只允许第一位用户完成整套购买流程,而其他用户只能等待,这样就解决了并发中的矛盾问题。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
查找错误日志文件路径show variables like ‘log_error’;
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
Zabbix6.0已于上周发布,新功能一览见《Zabbix6.0为BSM、DevOps、ITOps助力》。你是否考虑升级至最新版本或者已经升级了?软件升级往往是一个令人生畏的的过程,尤其是当你第一次升级 Zabbix 实例时。本文将介绍升级的过程、必要的先决条件,以及迁移到 Zabbix 6.0 LTS 后,有哪些新功能是你期待的。
在选择数据库时,最大的决策之一是选择关系(SQL)或非关系(NoSQL)数据结构。虽然两者都是可行的选择,但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
背景 考虑下面两个并发带来的问题: 1、丢失更新:一个事务的更新结果覆盖了其它事务的更新结果,即所谓的更新丢失。 2、脏读:当一个事务读取其它完成一半事务的记录时,就会发生脏读取。 例如: 两个用户同时修改商品库存表,A、B同时进入,看到的库存都是100,A购买一件把库存修改为99(100-1)。此时B购买两件把库存修改为98(100-2),因为A、B同时读到的库存都是100,B并不能看到A做的库存更新,所以造成B脏读,造成A丢失更新。 所以为了解决这些并发带来的问题。 我们需要引入并发控制机制--锁。
mysql是一个高度定制化的数据库系统,提供了很多配置参数,一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化,windows配置文件为my.ini,linux为my.cnf
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