将数据库连接作为对象存储在内存中,当用户需要访问数据库时,首次会建立连接,后面并非建立一个新的连接,而是从连接池中取出一个已建立的空闲连接对象。
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。
早上8:40左右,地铁上,在跟小伙伴聊天,接到电话“是不是服务出问题了?” 第一个反应,不可能吧。昨天又没有上线,前天刚优化过,并且又没有收到告警。
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
监控磁盘io性能 (命令:iostat,iotop) 查看磁盘读写状态: iostat -x %util:表示io等待,也就是磁盘使用占用cpu百分比。如果百分比很大,如50%,60%说明磁盘
jvm 调优,调的是稳定,并不能带给你性能的大幅提升。服务稳定的重要性就不用多说了, 保证服务的稳定,gc 永远会是 Java 程序员需要考虑的不稳定因素之一。复杂和高并发下的 服务,必须保证每次 gc 不会出现性能下降,各种性能指标不会出现波动,gc 回收规律而且干净,找到合适的 jvm 设置。Full gc 最会影响性能,根据代码问题,避免 full gc 频率。可以 适当调大年轻代容量,让大对象可以在年轻代触发 yong gc,调整大对象在年轻代的回收频 次,尽可能保证大对象在年轻代回收,减小老年代缩短回收时间;
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
一、网络问题 1、临时性 检查:ping, mtr,dig,dig+trace 等命令,检查网络状况,DNS等 解决:联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查:客户端和机房所在网络情况 解决:双线机房或分布式部署,动态DNS,需要考虑成本 3、资源加载慢 检查:chrome控制台 解决:CDN,合并请求,压缩页面代码,多域名请求(http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制,IE是10,火狐 chrome是6)等 二、前端
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。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
硬件配置:CUP Xeon E5620 x 2 8核心, 内存 16G , 硬盘 RAID 10,操作系统: CentOS 6.4 x86_64(64位)。
架构本身就是一个伪命题,因为很多东西的考虑是一种权衡,也是一种选择,并且含有各种约束条件。
在这篇里讲到ps命令在收集进程信息时非常有用,但它只能显示某个特定时间点的信息。想要观察那些频繁换进换出的内存进程趋势,用top命令是合适的。使用top命令如下图所示:
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
精彩早知道 作者概述 什么是性能调优?(what) 为什么需要性能调优?(why) 什么时候需要性能调优?(when) 什么地方需要性能调优?(where) 什么人来进行性能调优?(who) 怎么样进行性能调优?(How) 总结 硬件配置:CUP Xeon E5620 x 2 8核心, 内存 16G , 硬盘 RAID 10,操作系统: CentOS 6.4 x86_64(64位)。 概述 在这篇博文中,我不想用一些抽象的概念去说性能调优的问题,只想用最通俗的语言尽量来准确的表达我的想法。 由于本人小平有
出处:www.cnblogs.com/YangJiaXin/p/10933458.html
谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 祸首是谁? 用户 用户空间CPU消耗,各种逻辑运算 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问… IO等待 等待IO请求的完成 此
很多同学在群里和我抱怨,面试的时候准备的不充分,导致面试结果不理想,也有很多同学苦于没有一份合适的面试指导。
用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定会上升(请求I/O后等待响应,但进程从核上移开了)
本文主要用来记述pg数据库的相关操作和异常排查指南,继上一篇博客之后,异常的频繁更新,导致死亡元组指数级增长之后,空间占用也成倍增长,逻辑问题导致了数据库问题,但细想之下也发现,当pg在面对海量数据的更新删除之后,频繁的autovacuum会导致数据库大量的I/O,完了又会影响其他进程,就参数配置来看,还是有蛮多优化的空间的,毕竟空间和时间是两个相生相克的关系。就目前的默认的配置来看,手动标记60w数据执行vacuum标记清理花了6分钟,直接清空死亡元组也差不多这个时间,当空间膨胀到300g的时候数据量达到140w,vacuum已经有点吃不消了执行了半个小时也没有看到执行结束,至少在频繁更新的情况下,可见vacuum还是有他的局限性,就像官网提示的:Plain VACUUM may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. 而且默认配置的的自动间隔是1分钟,我觉得这里面有很大的优化空间,尤其是海量数据频繁更新和删除的时候,当autovacuum的执行时间超过1分钟之后,就需要注意系统的死亡元组数量了,类似于当我打扫垃圾的速度低于产生垃圾的速度此时垃圾只会越来越多,当然这是在大数据量特定频繁更新和删除场景的情况下,结合相关的配置产生的一种思考。 需要注意的配置主要有autovacuum_max_workers可以根据cpu核心数配置,autovacuum_work_mem工作内存和vacuum_scale_factor规模因子,
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
mysql> show variables like 'max_connections';
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
ERROR 1040(HY000): Too many connections:DB连接池里已有太多连接,不能再和你建立新连接。
1.Linux 能够流畅的使用Shell脚本来完成很多自动化的工作;awk/sed/perl 也操作的不错,能够完成很多文本处理和数据统计等工作;基本能够安装大 部分非特殊的Linux程序(包括各种库、包、第三方依赖等等,比如MongoDB/Redis/Sphinx/Luncene/SVN之类的);了解基 本的Linux服务,知道如何查看Linux的性能指标数据,知道基本的Linux下面的问题跟踪等
怎么解决高并发大流量问题?下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案,希望对大家有所帮助!
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
与 InfoQ 相识的时间不算短了,2017 年 10 月 22 日加入,但 2020 年 9 月才在平台上发布第一篇文章,11 月后才开始连载。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
则峰值 x 3, TPS是345, QPS是3450 -> 这个量级不要求高性能;
对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标,既要满足大量并发访问的需求又必须保证在此条件下数据的安全,为了满足这一目标大多数数据库通过锁和事务机制来实现,MySQL数据库也不例外。尽管如此我们仍然会在业务开发过程中遇到各种各样的疑难问题,本文将以案例的方式演示常见的并发问题并分析解决思路。
意思是:前三个是系统负载,1/283中,1代表此时运行队伍中的进程个数,而283是代表此时的进程总数
本文把php程序员划分为中、高级程序员两大类程序员,并针对这两大程序员应具备的技能进行分类探索。
“ MySQL是一个开源的关系型数据库,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于Oracle 旗下产品。”
操作系统的处理器资源主要是介绍了,由于多道程序设计带来的并发性,内存中运行多个进程并发运行。而处理器资源是远远小于进程的数量的,所以如何调度处理器给合适的进程成为了OS的焦点。
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。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
IBM有个家伙做了个测试,发现切换线程context的时候,windows比linux快一倍多。进出最快的锁(windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex),windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好,而且在经过实际编程之后,综合来看我觉得linux更适合做high performance server,不过在多线程这个具体的领域内,linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的,毕竟unix家族都是从多进程过来的,而 windows从头就是多线程的。
今天分享一位同学Java快手后端面经,问的问题不难,主要都是基础八股,Java 集合+Java 线程池+mysql索引+redis+算法。
InnoDB使用操作系统线程来处理用户的事务请求。(在事务提交或回滚之前可能给InnoDB引擎带来很多的请求)。在现代化操作系统和多核处理器的服务器上,上下文切换是非常高效的,大多数工作负载运行没有任何并发线程数量的限制。在MySQL 5.5及以上版本中,MySQL做了可伸缩性的改进,它减少了这种在InnoDB内部限制并发执行线程数量的需要。
对于系统中慢查询的分析,有助于我们更高效的定位问题,分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。 Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。
记录一下,免得忘记。 1、安装nginx。 nginx-1.4.5。下载地址: http://nginx.org/download/nginx-1.4.5.tar.gz
char 和 varchar 最⼤的不同就是⼀个是固定⻓度,⼀个是可变⻓度。由于是可变⻓度,因此存储的是实际字符串再加上⼀个记录字符串⻓度的字节。如果分配给 char 或 varchar 列的值超过列的最⼤⻓度,则对值进⾏裁剪。
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目)。 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS)
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