今天访问网站出现数据库链接错误,然后想重启 lnmp 环境,发现无法正常关闭 mysql 服务,回想一下,服务器已经平稳运行 4 个多月了,配置方面应该没有什么问题,所以想到,可能是数据盘空间用完了,果然如此。就想到应该是日志文件导致的,最后检查到 mysql 的日志文件超过,而且居然好几个日志文件几个G。好吧,看来问题就是出在这里。百度到军哥的博客,删除了所有 mysql-bin.0000*日志文件,重启就OK了,顺手把 mysql 日志功能关闭了。
以社交平台的用户表为例,随着业务的快速增长,用户表user单表数据量越来越大,此时,如果我们想给user表添加索引,数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内,但是,单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢,我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢?
LNMP一键安装包安装的MySQL默认是开启了日志文件的,如果数据操作比较频繁就会产生大量的日志,在/usr/local/mysql /var/下面产生mysql-bin.0000* 类似的文件,而且一般都在几十MB到几个GB,更甚会吃掉整个硬盘空间,从来导致mysql无法启动或报错,如vps论坛用户的反馈。
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OK,回到正题。说到事务的四大特性原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability),懂的人很多。但是稍微涉及细节一点,这四大特性在数据库中的实现原理是怎么样的?那就没有几个人能够答得上来了。因此,我们这篇文章着重讨论一下四大特性在Mysql中的实现原理。
说到事务的四大特性原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability),懂的人很多。但是稍微涉及细节一点,这四大特性在数据库中的实现原理是怎么样的?那就没有几个人能够答得上来了。因此,我们这篇文章着重讨论一下四大特性在Mysql中的实现原理。
对于尚未上线的SQL,我们可通过在测试环境去基于全量日志或者审计日志的方式,进行explain分析其是否存在ALL或affect_rows过大的情况,提前优化sql或者添加索引。
MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL 。 慢查询日志在查询结束以后才记录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看SQL 的执
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
昨天内容中说了MySQL5.6引入了online DDL,但是没有详细的展开说,这块儿内容比较多,只能一点一点的写了,今天再来看这里的内容。
今天来聊聊InnoDB是如何保证redo log与binlog两份日志之间的逻辑一致。
大家好!针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答,内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面,如有疑问请仔细查阅以下Q&A,且文档内容也会实时更新给到大家。
在如今互联网业务中使用范围最广的数据库无疑还是关系型数据库MySQL,之所以用"还是"这个词,是因为最近几年国内数据库领域也取得了一些长足进步,例如以TIDB、OceanBase等为代表的分布式数据库,但它们暂时还没有形成绝对的覆盖面,所以现阶段还得继续学习MySQL数据库以应对工作中遇到的一些问题,以及面试过程中关于数据库部分的考察。
某天下午组里有一个对外提供创建租户的接口突然产生了MySQL死锁的报警。 该服务是一个老服务,至少有一年没有人改动过该接口,并且租户这个场景只支持创建和查询,其他能力都不支持。收到报警的一刻,内心充满了疑惑:"这也能死锁?"
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
作者:操盛春,爱可生技术专家,公众号『一树一溪』作者,专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。
事务隔离,是每场高级开发面试过程中,必不可少的一个环节,记得有一次面试某公司,面试官当场提出这个问题,因为没有充足的准备,所以结果可想而知!
Mysql逻辑结构可以看成是二层架构,第一层通常叫做SQL Layer,在mysql数据库系统处理底层数据之前的所有工作都在这一层完成的,包括权限判断,sql解析,执行计划优化,query cache的处理等等。第二层是存储引擎层,通常叫做StorageEngine Layer,是底层数据存取操作实现部分,由多种存储引擎共同组成。
还记得刚上研究生的时候,导师常挂在嘴边的一句话,“科研的基础不过就是数据而已。”如今看来,无论是人文社科,还是自然科学,或许都可在一定程度上看作是数据的科学。
倘若剥开研究领域的外衣,将人的操作抽象出来,那么科研的过程大概就是根据数据流动探索其中的未知信息吧。当然科学研究的范畴涵盖甚广,也不是一两句话能够拎得清的。不过从这个角度上的阐述,也只是为了引出数据的重要性。
战鼓敲响,初赛开局!为了大家更好的应对比赛,同时针对前期大家所关注的问题以及大赛中应知应会的核心点,大赛主办方特此整理一份精华版Q&A,期望对大家有所帮助。
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。第三个,没有使用
CDC是Change Data Capture(数据变更捕获)的缩写,是一种数据同步技术.
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。
slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
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)
携程框架架构研发部技术专家,开源配置中心Apollo作者。2016年初加入携程,主要负责中间件产品的相关研发工作。 毕业于复旦大学软件工程系,曾就职于大众点评,担任后台系统的技术负责人。
随着微服务的流行,应用和机器数量急剧增长,程序配置也愈加繁杂:各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址等等。 同时,我们对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境、分集群管理,完善的权限、审核机制等等。
以上只是简单的罗列一下MySQL中核心知识点,如果你对MySQL掌握不错,或许复习起来就很快。反之,每一个都是硬骨头,随便抓几个就够喝一壶了。
每条 SQL 前面的数字是它的编号,4 条 SQL 分别为 SQL 1、SQL 2、SQL 3、SQL 4,其中,SQL 4 是本文的主角。
我维护的项目采用的技术框架是php中基于swoole的一个web框架叫做swoft。该框架是协程环境,并且是模仿springboot的一个注解式的php框架。我做的一个需求,发生了协程环境下的类成员变量污染的问题。事故是这样的:发起一次rpc请求,返回的结果存在一个类的成员变量,但是发现请求的参数跟结果对不上,我先是排查了错误日志,没发现异常,然后排查请求执行日志,发现日志数量丢失了。于是我仔细看了代码,我通过职责链模式将结果传递到了每一个类的成员变量中,而BeanFactory::getBean这个方法默认是获取单例的类,于是类的成员变量在没有保护的情况下被其他协程污染了。知道这个问题后,我通过修改注解,将职责链的每一个类都修改成多例模式。在本地使用Jmeter压测时结果是正确的,但是又发现了一个新的问题就是执行日志丢失的问题。后面仔细查看了swoft中log包的实现,发现框架开发组也犯了一个跟我一样的错误。他这里的思路是:将日志存放在类的成员变量messages中,这是一个数组,当这个数组中元素大于刷盘数量时,将该数组中的日志记录刷入文件中。但是却没有线程同步的代码块保护,于是在并发的情况下就可以复现日志被覆盖导致缺失的问题了。我在想框架的开发组不应该会犯这样的错误。于是翻了一下github的swoft框架的issue,发现在20年的时候就已经有人提出过这个问题,但是一直没有得到修复。后面我翻看了一下源码,发现他的log这个bean是单例模式,所以才有messages成员变量被污染的问题,我通过创建一个新的newLogger类并将其设置在框架启动时的日志处理类,该并发污染的问题就被解决了。
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。
在编码过程中,常常需要写打印日志语句,我们期望的是同一个业务的日志都在一块,在出问题的时候好根据日志来排查问题。而现实是在应用运行中,日志的输出常常来自不同线程,甚至是在不同微服务中,各种日志记录往往彼此穿插,很难串起来。所以往往在日志中手动增加一些关键字,来对接口的调用链路来进行跟踪。但这种手动增加关键字或唯一标识的做法在微服务场景下,很难在上下游应用的开发人员的编码风格形成统一的规范,并且手动编写也很难称得上优雅。
EDRaser是一款功能强大的数据清理工具,该工具基于Python开发,并提供了两种操作模式(即手动和自动模式),可以帮助广大研究人员远程删除目标计算机上的访问日志、Windows事件日志、数据库和其他文件。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
现在主流的数据库系统的故障恢复逻辑都是基于经典的ARIES协议,也就是基于undo日志+redo日志的来进行故障恢复。redo日志是物理日志,一般采用WAL(Write-Ahead-Logging)机制,所以也称redo日志为wal日志,redo日志记录了所有数据的变更,undo日志是逻辑日志,记录了所有操作的前镜像,方便异常时进行回滚。用户在提交事务时,只要确保写redo日志成功即可,并不需要对应的数据页也实时落盘,这套机制的基本思想是利用空间换时间,用户事务的更新实际上在数据页和redo日志中记录了两份,传统的数据库存储引擎都是基于B+Tree来组织数据页,因此刷数据页是离散小块IO,而写redo是顺序IO,对磁盘介质更友好,而且OLTP场景下,业务对RT(ResponseTime)也比较敏感,所以这套机制非常流行。
log4j提供了org.apache.log4j.JDBCAppender对象,可以把日志输出到特定的数据库。 常用的属性: bufferSize 设置buffer的大小,默认是1 driver 设置数据库的驱动字符串,比如sun.jdbc.odbc.OdbcDriver layout 设置使用的layout,默认是org.apache.log4j.PatternLayout password 设置数据的密码 sql 设置每次日志产生的时候执行的sql语句,可以是INSERT,UPDATE,DELETE U
php 程序员应具有什么样的能力,才能更好的完成工作,才会有更好的发展方向呢?在中国我想你不会写一辈子代码的,那样不可能,过了黄金期,你又怎么办呢? php 能力 1、了解阶段,你能写一些代码,因为那是在手册和 google 的帮助下,你才完成的。变量乱定义,N 多函数不知道,做起事来很慢,想到什么写什么,代码写的比较乱,后期维护很麻烦。 2、熟悉阶段,经常查函数,手册估计也看过一,二遍了,常用的函数基本上你都了解了。后 期维护给你带来了不少痛苦,你开始发现自己的代码有很多不足,开始思考如果改进自己的代码,
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
下载页:https://github.com/ctripcorp/apollo/releases
这里大家可能会问,为什么没有Debug信息输出呢,这是因为我们上面NLog配置设置的记录日志的最低级别为Info.所以比Info级别小的Debug信息不会记录。如果想记录的话就把这个级别设置成Debug或者比Debug小的Trace就可以记录了。如下图所示:
MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
以下是其github代码库:https://github.com/Qihoo360/Atlas
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