Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
一位朋友找我做模拟面试，我看他简历上写了，有着实际项目的性能调优经验。这个不错，可以算是他的简历亮点之一。
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇（blocks）数，key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks，如果缓存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么过度索引，把缓存占满了。
在测试某功能时，将 mysql 的最大连接数设置为 120，使用 sysbench 并发 200 插入数据，
导读：最大连接数1000，高并发指多大的活跃连接数？最大连接数是 1000 的话，根据 rds 的规格来说的话，还是比较低的。在高并发的情况下，指多大的活跃连接数？
Threads_connected 跟show processlist结果相同，表示当前连接数。准确的来说，Threads_running是代表当前并发数
MySQL的连接池和连接管理是提高性能和可靠性的关键组件之一。在高并发场景下，合理地使用连接池和进行连接管理可以减少数据库连接的创建和销毁开销，提高系统的响应速度和资源利用率，同时有效地避免连接泄露和连接超时等问题。
MySQL服务器的连接数并不是要达到最大的100%为好，还是要具体问题具体分析，下面就对MySQL服务器最大连接数的合理设置进行了详尽的分析，供您参考。
在使用MySQL数据库的时候，经常会遇到这么一个问题，就是"Can not connect to MySQL server. Too many connections" -mysql 1040错误，这是因为访问MySQL且还未释放的连接数目已经达到MySQL的上限。通常，mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。MySQL的最大连接数，增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。
获取数据库连接的时间居然超过了30秒，正常情况下一个请求的处理时间是200ms，所以觉得特别奇怪。 按说即使数据库连接数小于请求并发数，因为数据库连接是共享的，请求也可以很快地获取到数据库连接并完成请求。但是实际却超过了30秒。
mysql是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程，多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在mysql的并发能力上，主要有有下列参数界定。分别为max_connections,back_log,thread_cache_size,table_open_cache等。
本来不打算写这个题目的，因为 Druid 大多都是在 Spring 中使用的，它很多功能非常强大，但是对于 MySQL 性能测试中并不实用。但是由于特殊原因，还是得把这个拾起来。
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践，总结了在数据库优化方面的经验，包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况，造成这种情况的一种原因是访问量过高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力；另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小。 首先，首先我们来看下mysql的最大连接数：
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
pymysql.err.OperationalError: (1040, 'Too many connections') 超出连接数据库最大连接数所致，修改最大连接数
数据库的进程是端口存在，并不意味着数据库是可用的。 通过网络连接到数据库并且确定数据库是可以对外提供服务的。 如何确认数据库是否可以通过网络连接 MySQL本地的SQL 并不意味着可以连接到数据库服务器，防火墙，TCP/IP mysqldamin -umonitor_user -p -h ping telnet ip db_port 使用程序通过网络建立数据库连接 如何确认数据是否可以读写 检查数据库的read_only 参数是否为off 主从切换 新的主库原先是从库 造成主库不可写，定期对主从服务器中主数据库的read_only参数进行检查。 建立监控表并对表中数据进行更新。 判断数据库是否可读 select@@version
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat分表分库等。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
以100每秒的速度向mysql写数据，持续5s，此时我们的程序和mysql建立了多少个tcp连接？
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
JDBC 是Java应用程序用来连接关系型数据库的标准API，为多种关系型数据库提供一个统一的访问接口。Sun公司一共定义4种 JDBC 驱动类型，一般使用第4种，该类型的Driver完全由Java代码实现，通过使用socket与数据库进行通信。
很多时候，程序员对mysql处于频繁使用，但都一知半解的程度，除了会加个索引，貌似也没啥优化的技能了。事实上，mysql能有今日的成就，必然不是靠个索引就吃饭的。更何况很多情况下，索引什么的应用层面也解决不了实际问题。那么，我们就需要深入到mysql内部去一探究竟。
像我这样的菜鸟，总会有各种疑问，刚开始是对 JDK API 的疑问，对 NIO 的疑问，对 JVM 的疑问，当工作几年后，对服务的可用性，可扩展性也有了新的疑问，什么疑问呢？其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。
出现这个问题的原因在于max_connections（mysql最大连接数）设置的较小（仅有151），连接数超过max_connections就会导致客户端获取不到数据库连接，所以调整下max_connections的值即可：
声明一个全局的db对象，并进行初始化。 var db *sql.DB func init() { db, _ = sql.Open("mysql", "root:@tcp(127.0.0.1:33
如题，本章主要讲下当服务器出现 ERROR 1040: Too many connections错误时的一些处理心得。
本文涉及：MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines：代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开 --iterations：代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql ：代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
在开发和测试时，我们往往不会很在意数据库相关的一些并发数的配置，因为开发和测试时，系统的并发量并不会很大，
使用sqlyog或者是navicat 执行操作。等一会不操作，下次操作第一次就会比较卡。需要等待，才可以。连接上，继续操作没问题。但是一会不操作，下次操作，又会复现。
MySQL可以监听不同接口的客户端连接，并通过一个连接管理线程控制所有的客户端连接。
使用nginx作为web服务，访问的时候报错： accept() failed (24: Too many open files) 原因时：nginx的连接数超过了系统设定的最大值！ 解决办法： （1） [root@kvm-server nginx]# ulimit -n 1024 [root@kvm-server nginx]# ulimit -n 655360 #把打开文件数设置足够大，这是临时修改方案 [root@kvm-server nginx]# ulimit -n 655360 （
作为架构师或者开发人员，说到数据库性能优化，你的思路是什么样的？或者具体一点，如果在面试的时候遇到这个问题：你会从哪些维度来优化数据库，你会怎么回答？
对后台应用程序而言几乎离不开操作数据库，而操作数据库绝对是要跟连接池 pool 打交道的。
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段，奈何各种促销，活动都等着春节，因此也遇到了不少的问题，回顾了一下最近遇到的问题，发现有好几个问题比较类似，正好整理一下，作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死，无响应，发生的场景有较高的业务压力到来时，也有业务正常运行的时候，突然就出现问题了。
线程池是 MySQL 5.6 的一个核心功能，对于服务器应用而言，无论是web应用服务还是DB服务，高并发请求始终是一个绕不开的话题。当有大量请求并发访问时，一定伴随着资源的不断创建和释放，导致资源利用率低，降低了服务质量。
在高并发的Web应用中，数据库连接的管理是至关重要的。数据库连接作为一种稀缺资源，如果每次请求都新建和关闭连接，将大大降低系统的性能和响应速度。因此，使用连接池来复用数据库连接成为了一种广泛采纳的解决方案。本文将深入探讨连接池的概念，特别是DruidDataSource，这一高效、稳定的数据库连接池组件，通过丰富的代码示例和实践经验分享，帮助开发者更好地理解和使用连接池，提升应用性能。
刚工作的小伙伴，总会有各种疑问，刚开始是对 JDK API 的疑问，对 NIO 的疑问，对 JVM 的疑问，当工作几年后，对服务的可用性，可扩展性也有了新的疑问，什么疑问呢？其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。
像我这样的菜鸟，总会有各种疑问，刚开始是对 JDK API 的疑问，对 NIO 的疑问，对 JVM 的疑问...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
