场景出现的理论依据 MySQL 的默认设置下，当一个连接的空闲时间超过8小时后，MySQL 就会断开该连接，而 c3p0/dbcp 连接池则以为该被断开的连接依然有效。在这种情况下，如果客户端代码向c3p0/dbcp 连接池请求连接的话，连接池就会把已经失效的连接返回给客户端，客户端在使用该失效连接的时候即抛出异常。
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
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。
首先来说MySQL升级后性能下降，在我从事MySQL DBA这10多年中也遇到几次，而且排查难度比较大。这里给大家提供一个MySQL升级管管理方案供大家参考。内容较长，建议收藏后以方便查阅。
中午午休时，正好收到公司的培训邮件，由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享，这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说，感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂，涉及了一般应用接口开发中主
Spring boot ：2.１.5RELEASE ；数据库（Mysql、Oracle）；Mybatis；阿里云的连接池 : Druid ；
pt-kill 是 Percona Toolkit 中的一个工具，用于 kill MySQL 的连接。它的参数包括：
在linux系统下，如果下载并安装了应用程序，在启动时很有可能在键入它的名称时出现”command not found”的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内，找到可执行文件
传统项目若不是sass这种的，给企业来应用，用户一般在1000左右，并发的话很少出现，一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
在使用 show engine innodb status检查引擎状态时，发现了死锁问题 在5.5中，information_schema 库中增加了三个关于锁的表（MEMORY引擎）
一直都有在看一些开源项目的代码，但是还没有试过提交pr。因为最近在研究websocket和keep-alive。而websocket涉及到长连接，过多无用的长连接对系统来说是负担，是否可以尽快发现对端是否已经掉线，从而释放这个连接来减少系统压力呢，就这个初衷，想通过wireshark和nodejs调试一下心跳机制，但是发现nodejs对这个的支持不是很好。tcp的心跳机制，支持三个配置，但是nodejs的setKeepAlive只支持一个配置（后面发现最新版代码里有一点支持的痕迹了，但是没有给用户提供接口），所以就产生了提交pr的想法。代码改动不大，但是整个流程走下来，也挺费时间的。 本文大致分享一下这个过程。我的诉求是想让nodejs把修改心跳机制和相关配置的接口暴露给用户。但是libuv层的接口本身就不支持这个能力。所以要解决这个问题，要修改c、c++、js的代码。因为nodejs的架构就是这样，libuv提供能力，c++套壳，js调用。所以你想加一个libuv不支持的功能时，你就得从libuv改起。
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？
数据库事务，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。
使用连接池的两种方式 第一种方式： 直接从SessionFactory里获取，此时如果需要开启多个进程，那么创建连接池的代码一定要放在循环里面 不然的话每个进程都是用一个session了 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from models import Student,Course,Student2Course engine = create_engine( "my
在我们日常开发中，我们可能很随意把数据库密码直接明文暴露在配置文件中，在开发环境可以这么做，但是在生产环境，是相当不建议这么做，毕竟安全无小事，谁也不知道哪天密码就莫名其妙泄露了。今天就来聊聊在springboot项目中如何对数据库密码进行加密
复杂网络情况的处理从来都是后端开发的重点和难点之一，你是不是也为各种网络情况的调试而头顶发凉呢？
主从复制延迟的几个因素 从库硬件比主库差，导致复制延迟 主从复制单线程，主库写并发太大，来不及传送到从库导致延迟（更高版本的mysql可以支持多线程复制） 慢SQL语句过多，网络延迟，master负载主库读写压力大，导致复制延迟（架构的前端要加buffer及缓存层slave负载） #解决办法 使用多台slave来分摊读请求，再从这些slave中取一台专用的服务器只作为备份用，不进行其他任何操作,或者使用比主库更好的硬件设备作为slave 可以减少延迟的参数: –slave-net-timeout=seco
启动配置 spring: profiles: pro 启动端口，默认8080 server: port: 80 数据库连接 spring: datasource: type: co
SQLAlchemy 1.1.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 安装 pip install sqlalchemy 组成部分 Engine，框架的引擎 Connection Pooling ，数据库连接池 Dialect，选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types，架构和类型 SQL Exprr
2016年2月9号《自然》杂志的《The chips are down for Moore’s law》写到即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律（Moore’s law）为目标，芯片行业50年的神话终被打破。
mysql_exporter下载地址：https://prometheus.io/download/
最近在监控线上日志时发现，时长会抛出如：com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息，通常见到如上异常，是因为应用使用了连接池管理连接，有些连接已经失效了，拿失效的连接去请求mysql导致的，这个就是经典的mysql八小时的问题
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分： Engine，框架的引擎 Connection Pooling ，数据库连接池 Dialect，选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types，架构和类型 SQL Ex
不能展示真实数据，见谅~~ 上面是这张用户表的原始数据，侨总用下面的SQL查询自己这行数据，大家先看看有没有问题？
Install Docker Engine on CentOS：https://docs.docker.com/engine/install/centos/
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
表操作 models.py from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer,String,Text,Date,DateTime from sqlalchemy import create_engine Base = declarative_base() class Users(Base): __tablenam
5、其他的个人问题聊了很多，哎前面都快被怼死了。。建议我考研之类的。。感觉都凉透了。。最后又给我说，面试表现还可以，前面的建议和面试结果没关系
这次回来一周没有更新，寻思给大家上一个比较有用的脚本，k8s一键自动版本升级脚本，结果家里的网络果然没让我失望，断断续续的。。但是也让我发现了不少问题，咱们的k8s脚本似乎有几个bug，我加入了相应的修复代码。目前1.14.1至1.15.4版本都已经修正。大家可以尝试下载使用了。
公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象，由于以前也出现过，再加上没多久逢年过节，也就没有太在乎这个情况，仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对，网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源，发现服务器的内存被占满，CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极，因此开展对该网站被攻击的问题解决。
Navicat 是一套快速、可靠和全面的数据库管理工具，专门用于简化数据库管理和降低管理成本。Navicat 图形界面直观，提供简便的管理方法，设计和操作 MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 的数据。
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
我们都知道要成为架构师，数据库优化是必须要了解一些的，今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限，不敢高谈阔论，于是整理了如下资料供大家参考。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列（范围之后的索引全失效） 2.5. 使用覆盖索引，少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候，前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
今天发现consul上的A服务处于failed状态，幸运的是服务部署了两份，以预防单点故障，做负载均衡，连忙查看http://ip:port/health输出，内容如下： { "status": "DOWN", "diskSpace": { "status": "UP", "total":888888, "free":666666, "threshold":123456 }, "redis": {
我们在开发一个项目的时候，可能会遇到需要对多个数据库进行读写的需求，这时候就得在项目中配置多个数据源了。在Java项目的开发中，目前最常用的数据操作框架是 Mybatis，开发框架也都基本用上了SpringBoot。而Druid号称最好的数据库连接池，自然也是被广泛使用。
Ceph通过伙伴OSD汇报失效节点和Monitor统计来自OSD的心跳两种方式判定OSD节点失效。
摘要、提交人、发现时间、严重程度、优先级、重现步骤、所属模块、测试版本、测试类型、引入阶段、状态
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目，每过一段时间就会报错，但是刷新下页面就会显示正常；在过了比较长的一段时间后，又会报同样的错误，如下：
数据库高可用一直是企业的重中之重，而采用主从方案，一主一从，能实现负载均衡，读写分离的作用，分担数据库的负荷，提高性能，而如果搭配keepalived还能实现高可用性，当主服务器故障以后，自动切换到从服务器上。
启动项目后，访问页面127.0.0.1:8080/druid/index.html，就可以访问监控页面了，其中ip和端口号为项目的ip和端口号。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
最近接触到很多面试相关的内容，所以就专门整理了以下，内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题，欢迎关注。
通常的缓存会放在应用和DB之间，比如redis。客户端缓存是指在应用服务内部再加一层缓存，也就是内存缓存，从而进一步提升访问速度。
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
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