https://github.com/akopytov/sysbench
磁盘性能对数据库的读写能力影响很大,如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要,当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢?
如果主从复制之间出现延时,就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换,且在新的主库写入了数据,那么从业务角度上,会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题,在只读从库的场景下,若从库产生复制延时,也可能会对业务造成一定影响,比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见,主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说,DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS,并且观察 Seconds_Behind_Master的值,就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系,首先要部署主从复制,只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离;
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
现在有一种观点声音逐渐大了起来,认为市面上出现了许多比 React 性能更好的框架,是不是意味着,React 将要被淘汰了?
首先我们要确定出微服务的大致数量,数量很关键,因为数量越多,维护成本越大,一定不要超出团队的承受范围。确定了数量,我们再考虑怎么拆。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/MySQL-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来,吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求,Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务,提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表,数据清洗,脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
Redis性能测试工具 Redis-benchmark是一个官方自带的性能压力测试工具 参数列表(有点老了,但是参数都能用) 测试: 尝试100线程并发,每个十万请求(希望我电脑不会死机[捂脸]) r
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
很多时候,新开发的功能在上线之前,我们都会进行压力测试,以防上线之后,突然出现性能瓶颈或者出现线程安全问题。
缘起 系统崩溃了?别惊慌!这里有快速恢复的方法! 分析发现,网站崩时服务X被流量打垮,继而依赖服务X的其它服务开始互相“踩踏”,最终崩溃。 网站崩时,服务X的QPS过高,实际达到了业务gateway服务的2倍~~
Go的源码会被编译成二进制文件,然后直接在对应的操作系统上运行。那么,这对学习GC有什么意义呢?让我们一起看看今天的内容。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 1. 背景及技术挑战 从电视看直播到手机电脑看直播,直播技术的发展让观众可以随时、随地观看自己喜欢的比赛,并且在看比赛时通过发送表情、发文字进行互动。但表情、文字承载的信息量较小、沟通效率低,我们无法像线下一起看比赛那样和好友边看边聊、一起为精彩的比赛呐喊,观赛体验大打折扣。 为了让观众获得更好的观赛体验,抖音在 2022 世界杯比赛直播中推出了“边看边聊”的玩法:每个观众都可以
除非是文章阅读量,每次+1这种无关痛痒的场景,一般业务系统没有人会使用该事务隔离级别,标准实在太宽松了。
2020年11月24日,国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果,阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者(LEADERS)象限。Gatner分析师评价道:阿里云产品上具备强大的创新能力,其数据库PolarDB已全面应用于零售,电信,物流,金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力,分析师认为达到了国际领先水平。
最近做了一个基于中间件业务的性能优化,想来还是感慨不少,优化仍在进行中,现在是在做最后的确认阶段。
强制重置未分片的分片,这个问题源自于Elasticsearch维护中,Node意外退出的场景。 意外退出后Elasticsearch由于网络原因或者jvm性能压力,未能短时间内分配分片。 看一下分片的
- 场景:(性能测试)场景是若干个基于 HTTP/HTTPS 的 URL/API 的组合。URL/API 可能关联了数据文件表示不同用户。不同的 URL/API 表示不同的业务含义(比如登录、加入购物车),最终组合成一个接近用户各种真实行为同时具备一定用户量级的压测模型。
我们在数据库库设计的时候,可能会使用到外键约束这个属性,它是从数据库的层面对表之间的关系进行了约束,但是如果使用不正确,就可能带来一些隐患,例如Oracle中,我们熟知的某些场景下,如果外键无索引,就可能导致锁表,进而影响性能,任何一个特性,都需要了解它相关的知识,不能以一概全,才可以充分发挥特性的作用。
MySQL的主从搭建大家有很多种方式,传统的mysqldump方式是很多人的选择之一。但对于较大的数据库则该方式并非理想的选择。使用Xtrabackup可以快速轻松的构建或修复mysql主从架构。本文描述了基于现有的从库来快速搭建主从,即作为原主库的一个新从库。该方式的好处是对主库无需备份期间导致的相关性能压力。搭建过程中使用了快速流备份方式来加速主从构建以及描述了加速流式备份的几个参数,供大家参考。
熟知每种数据结构和算法的功能、特点、时间空间复杂度,还是不够的。工程上的问题往往都比较开放,往往需要综合各种因素,比如编码难度、维护成本、数据特征、数据规模等,最终选择一个工程的最合适解,而非理论上的最优解。
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相应请求数和每秒钟传输数据量。webbench不但能具有便准静态页面的测试能力,还能对动态页面(ASP,PHP,JAVA,CGI)进 行测试的能力。还有就是他支持对含有SSL的安全网站例如电子商务网站进行静态或动态的性能测试。
所谓算法,所谓人工智能,很多媒体,或者是一些教程,甚至是现在的主流论文,很容易地会把大家的思路带入到各种深度学习(没错,机器学习都已经out那种)等之类所谓比较高端的东西去了,于是大家会花很多时间在模型上,无论是学习本身,还是在日常工程中,在一些实践中,我逐步想明白,模型固然重要,但只学模型,翻翻论文,读读博客,只能让缓解我们对知识的焦虑,能让自己觉得“我的水平提升了”,但是是否真的提升了,这个事情要好好想想。
用于Web应用性能压力测试,例如只有一个登录的请求,那么在Aggregate Report中,会显示一行数据,共有10个字段,含义分别如下。
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab、http_load、webbench、siege ab是apache自带的压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。 一、ab 的原理(apachebench命令的缩写) ab命令会创建多个并发访问线程,模拟
分布式,SSO(single sign on)模式:单点登录英文全称Single Sign On,简称就是SSO。它的解释是:在多个应用系统中,只需要登录一次,就可以访问其他相互信任的应用系统。
完成设计文档后,一定将【】的所有示例内容都删除。不能直接删除章节,若不进行设计,请写“无”。
之前讲的Jmeter算不上是性能测试,只是用Jmeter做接口测试。现在我们开始进入实际的性能测试。开始前你应该对Jmeter有了一定的了解,把前面Jmeter内容看一遍应该可以入门了。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。(基于canal 1.1.4版本)
外键的设计初衷是为了在数据库端保证对逻辑上相关联的表数据在操作上的一致性与完整性。
压力测试是给软件不断加压,强制其在极限的情况下运行,观察它可以运行到何种程度,从而发现性能缺陷,是通过搭建与实际环境相似的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
1. http_load http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。 wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gztar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http
苹果此前发布了搭载全新 M2 芯片的全新 MacBook Air 和 13 英寸 MacBook Pro 机型。13 英寸 MacBook Pro 已经上市开售。有用户发现256GB存储版的最新MacBook Pro存在SSD降速的问题。基准测试表明,配备 M2 芯片的 MacBook Pro 13 英寸的 256GB SSD 存储性能比其 M1 同类产品要慢,现在 YouTube 博主Max Tech进行了实际压力测试表明,M2 MacBook Pro 13 英寸中的 256GB SSD 在日常使用中也表现不佳。
随着唯品会业务的快速发展,订单量的不断增长,原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了,特别是在大促高峰期,原订单库已经成为抢购瓶颈,已经严重制约公司的发展。
redis-server:服务器端工具 redis-cli:客户端工具 redis-benchmark:redis性能压力测试工具 redis-check-dump(rdb格式) & redis-check-aof(aof格式):检测持久化存储RDB/AOF的文件格式是否错误,以及发现错误进行修复 redis-shutdown:用于关闭redis redis-sentinel:用于实现redis主从切换的工具 ```
性能测试是指通过特定的方式,对被测系统按照一定策略施加压力,获取系统响应时间、TPS、吞吐量、资源利用率等性能指标,以保证生产系统满足用户需求。
http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。
首先要清楚,分库和分表是两回事,是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量(增删查改)过大导致宕机而设计的一种应对策略。
如今,MySQL已经是非常普及的数据库,开源社区的支持也是非常活跃。谈到官方运维工具,大家都会用到mysqldump,其实除了这个之外还有一些实用的工具,今天帮大家梳理一下。
很多年前,读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书,书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里:“好的架构是进化来的,不是设计来的”。
对于某些维度属性,值不会发生变化,因此可以保留初始值,此方法什么也不做。例如日期维度的大多数属性,值都不会发生变化,如月份、季度、是否节假日等属性。
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求,其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案,库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳,更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中,库存的抵扣过程通常包括以下步骤:
7月中旬,腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl(化名)客户的消息,客户直呼咱家数据库帮大忙了,想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一。
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