之前我们学习的都是如何将在数据库层进行优化,那么mysql客户端是否可以进行一些优化,显然我们所要进行的优化就是对数据库连接的优化。
以 windows 为例,mysql 的表和数据,存储在data 目录下frm ibd 后缀的文件中
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog,他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
接上期:第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
网站的瓶颈是在数据库的访问上,mysql数据库是运行在硬盘上面的,把数据放到内存里速度就快多了
首先我们知道,现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了,甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了,直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。
JanusGraph采用多层数据缓存来促进快速图形遍历。这里按照从JanusGraph事务中访问它们的顺序列出了缓存层。缓存越接近事务,缓存访问越快,内存占用和维护开销就越高。
Caching(缓存) JanusGraph employs multiple layers of data caching to facilitate fast graph traversals.(JanusGraph采用多层数据缓存,以方便快速图形遍历),缓存层按照从JanusGraph事务中访问的顺序列出。缓存越接近事务,缓存访问越快,内存占用和维护开销也越高 Transaction-Level Caching(事务级缓存) 2.1. Vertex Cache(顶点缓存):缓存访问的顶点和它们的邻
缓存又叫高速缓存,是计算机存储器中的一种,本质上和硬盘是一样的,都是用来存储数据和指令的 。它们最大的区别在于读取速度的不同。程序一般是放在内存中的,当CPU执行程序的时候,执行完一条指令需要从内存中读取下一条指令,读取内存中的指令要花费100000个时钟周期(缓存读取速度为200个时钟周期,相差500倍),如果每次都从内存中取指令,CPU运行时将花费大量的时间在读取指令上。这显然是一种资源浪费。
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的,这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用,如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户,数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
了解计算机的存储结构,对我们编写优秀的程序很有帮助,虽然计算机的内部对我们来说是透明的,但是如果我们能多了解一些计算机的运行机制,对我们编写高效的程序大有好处。
可靠性是任何严肃的数据库系统的重要属性,PostgreSQL尽一切可能来保证可靠的操作。可靠的操作的一个方面是,被一个提交事务记录的所有数据应该被存储在一个非易失的区域,这样就不会因为失去电力、操作系统失败以及硬件失败(当然,除了非易失区域自身失效之外)等原因导致的数据丢失。 向计算机的永久存储(磁盘驱动器或者等效的设备)成功写入数据通常可以满足这个要求。 实际上,即使计算机受到致命损坏,只要磁盘驱动器幸存下来,那么它们就可以被移动到另外一台具有类似硬件的计算机上, 而所有已经提交的事务将保持原状。
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义: i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库:信息的物理存储。数据库是物理的,由存储在磁盘中的文件组成 实例:服务器上运行的软件,提供了对数据库的信息的访问
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V$SESSION 正在等待或者曾经等待的会话信息 V$METRICNAME 查看高速缓存命中率 Oracle数据库IO规划原则: 1 利用磁盘分段技术将IO分散在多个轴中进行 2 利用表空间直接隔离和定位各种类型的IO 3 将redo日志及其镜像放置在两个最不忙的设备上 4 将系统开销均匀地分摊到可用的磁盘驱
现在的CPU都是多核的CPU,每个CPU内核都有着自己的L1、L2级缓存,多个CPU内核共享L3级缓存和计算机的组主内存。CPU在加载数据的时候,首先会尽可能的从 Cache 中取加载,并不是一开始就从主内存中取加载数据。当 Cache 中没有数据的时候,才会从内存中去加载数据。
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
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redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库,redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型,类似于Java中的map)。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库,是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的xml 文件 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO(Plain Old Java Objects,普通老式 Java 对象)为数据库中的记录。
现在一般的项目都会用到redis做缓存,也不免有老铁没用过,我就一起说下吧。源码:https://github.com/limingios/netFuture/tree/master/redis-cl
当我们在执行mysqladmin status 命令或连接通过mysql客户端连接到实例后,执行\s的时候,应该看到类似以下的内容:
c语言libc库自带的fflush和linux的sync、fsync、fdatasync,字面上都是刷新缓冲区数据到磁盘(当然,fflush还可以刷新缓冲区数据到标准输入、输出以及错误输出)。下面就分析一下上面提到的四个函数的区别。 一、c语言fflush和linux的sync、fsync、fdatasync的区别 1.接口基本不同 fflush是libc库中提供的函数,平台无关,只有在你使用到c语言的标准文件(FILE)操作时,才涉及fflush。 sync、fsync、fdatasync是系统提
Oracle Database In-Memory(In-Memory数据库)最先是在Oracle Database 12c第1版(12.1.0.2)中引入的功能,可大大提高实时分析和混合工作负载的性能。 In-Memory列存储(IM列存储)是Database In-Memory的关键功能。
对于数据库这一块询问比较多的就是在 MySQL 中怎么去选择一种何时当前业务需求的存储引擎,而 MySQL 中支持的存储引擎又有很多种,那么 MySQL 中分别又有那些,怎么优雅的使用呢?
从MySQL 5.7.6开始,MySQL Server支持查询重写插件,可以在服务器执行之前检查并可能修改服务器接收的语句。
将SQL Server数据表驻留内存是SQL Server提供的一项功能,在一般小型系统的开发过程中估计很少会涉及到。这里整理了相关文档资料,演示如何把SQL Server中一个表的所有数据都放入内存中,实现内存数据库,提高实时性。
为了提高程序运行的性能,现代CPU在很多方面对程序进行了优化。例如:CPU高速缓存。尽可能避免处理器访问主内存的时间开销,处理器大多会利用缓存以提高性能。
您在数据库中获得的信息越多,随着时间的推移它就越慢。即使是为支持许多并发请求而精心设计的数据库管理系统也将最终达到极限。
创建容器:docker run -it -d --name r1 -p 5001:6379 --net=net2 --ip 172.19.0.2 redis bash
MongoDB 更类似 MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询 JSON 数据,能存储海量数据,但是不支持事务。 Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,支持多种类型的数据结构,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。 MongoDB和Redis的区别是什么 1、内存管理机制 Redis 数据全部存在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,可以选择指定的 LRU 算法删除数据。 MongoDB 数据存在内存,由 linux系统 mmap 实现,当内存不够时,只将热点数据放入内存,其他数据存在磁盘。 2、支持的数据结构 Redis 支持的数据结构丰富,包括hash、set、list等。 MongoDB 数据结构比较单一,但是支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。 3、数据量和性能: 当物理内存够用的时候,redis>mongodb>mysql 当物理内存不够用的时候,redis和mongodb都会使用虚拟内存。 实际上如果redis要开始虚拟内存,那很明显要么加内存条,要么你换个数据库了。 但是,mongodb不一样,只要,业务上能保证,冷热数据的读写比,使得热数据在物理内存中,mmap的交换较少。 mongodb还是能够保证性能。 4、性能 mongodb依赖内存,TPS较高;Redis依赖内存,TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。 5、可靠性 mongodb从1.8版本后,采用binlog方式(MySQL同样采用该方式)支持持久化,增加可靠性; Redis依赖快照进行持久化;AOF增强可靠性;增强可靠性的同时,影响访问性能。 可靠性上MongoDB优于Redis。 6、数据分析 mongodb内置数据分析功能(mapreduce);而Redis不支持。 7、事务支持情况 Redis 事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行;mongodb不支持事务。 8、集群 MongoDB 集群技术比较成熟,Redis从3.0开始支持集群。
1、什么是CAS? CAS:Compare and Swap,即比较再交换。 jdk5增加了并发包java.util.concurrent.*,其下面的类使用CAS算法实现了区别于synchronouse同步锁的一种乐观锁。JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是一种独占锁,也是是悲观锁。 2、CAS算法理解 对CAS的理解,CAS是一种无锁算法,CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都
redis是 Remote Dictionary Server (远程数据服务) 的缩写 由意大利人 antirez (Salvatore Sanfilippo)开发的一款 内存高速缓存数据库。
0x01.大型网站演化 简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为:高可用集群(High Availability Cluster),负载均衡集群(Load Balance Cluster,nginx即可实现),科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方;而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术,它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因:
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。
各CPU共享相同的物理内存,每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA:Uniform Memory Access)
MongoDB 更类似 MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询 JSON 数据,能存储海量数据,但是不支持事务。
DNS(Domain Name System)是域名系统的英文缩写,是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统,用于 TCP/IP 网络。
一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。
1、DNS DNS(Domain Name System)是域名系统的英文缩写,是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统,用于 TCP/IP 网络。 2、域名系统DNS 的作用 通常我们有两种方式识别主机:通过主机名或者 IP 地址。人们喜欢便于记忆的主机名表示,而路由器则喜欢定长的、有着层次结构的 IP 地址。为了满足这些不同的偏好,我们就需要一种能够进行主机名到IP 地址转换的目录服务,域名系统作为将域名和 IP 地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便地访问互联网。 因此,即使不使用域名
这些就是NoSQL 那么就是 Not-Only-Sql,泛指非关系型数据库,作为关系型数据库的补充。
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
(1)高速缓冲存储器:提高主存储器速度的存储技术。目的是解决CPU和主存储器之间的小容量存储器,但存储速度很快。
2010 年 9 月 23 日,Facebook 遭遇了迄今为止最严重的宕机事件之一,网站关闭了四个小时,情况非常严重。为进行恢复工作,工程师们不得不先让 Facebook 下线。虽然当时的 Facebook 规模还没有现在这么庞大,但仍然有超过 10 亿用户,宕机事件也没能逃过用户的眼睛。人们在推特上抱怨或取笑这次事件:
程序提前申请一块大内存由自己的内存池管理,并分成小块使用。程序使用完小块内存之后将内存归还到内存池中(并没有真正的从系统释放),当程序再次请求内存时,内存池将池中的可用内存块分给程序使用。
{ 空 } 1. 什么叫线程安全?servlet是线程安全吗? { 答:如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行,而这些线程可能会同时运行这段代码。如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,而且
采用合适的存储解决方案是打造高效数据库的基础。在传统的数据库存储金字塔结构中,DRAM时延低,速度快,有利于加快计算速度,但价格相当昂贵且容量有限。块存储虽然容量大、价格便宜且具备数据持久性,但数据传输速度较慢。由于低数据延迟和高数据容量无法在同一个设备中兼得,因此企业需要在各个因素之间寻求微妙的平衡,找到适当的存储和内存设备组合来满足需求。
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