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mysql的内存参数分别有两大类,一类是线程独享的内存,一类是全局共享的内存 线程独享内存:join_buffer_size、sort_buffer_size、read_buffer_size顺序读取数据缓冲区、read_rnd_buffer_size随机读取数据缓冲区、bulk_insert_buffer_size批量插入暂存使用内存、tmp_table_size内部临时表使用内存、max_heap_table_size内存表使用内存 join_buffer_size:The minimum size of the buffer that is used for plain index scans, range index scans, and joins that do not use indexes and thus perform full table scans.When Batched Key Access is used, the value of join_buffer_size defines how large the batch of keys is in each request to the storage engine用于普通索引扫描、范围索引扫描和不使用索引因而执行全表扫描的联接的缓冲区的最小大小。当使用批处理密钥访问时,join_buffer_size的值定义了向存储引擎发出的每个请求中的批处理密钥的大小 sort_buffer_size:Each session that must perform a sort allocates a buffer of this size每个必须执行排序的会话都会分配一个这种大小的缓冲区 read_buffer_size:Each thread that does a sequential scan for a MyISAM table allocates a buffer of this size (in bytes) for each table it scans对MyISAM表进行顺序扫描的每个线程为其扫描的每个表分配一个这种大小(以字节为单位)的缓冲区 tmp_table_size:The maximum size of internal in-memory temporary tables. 内存中内部临时表的最大大小。mysql临时表分为两种,一种是使用create temporary table创建的,称为为外部临时表,一种是因union、order by、group by、distinct等语句产生的,称为内部临时表 max_heap_table_size:This variable sets the maximum size to which user-created MEMORY tables are permitted to grow此变量设置允许用户创建的内存表增长的最大大小
今天刚刚申请了一个新的域名,在申请完域名刚准备绑定给小伙伴分享注册新域名的喜悦时,刚把网站发到我们小伙伴们的讨论群里,却发现访问不了了,提示,数据库连接失败! 真的时一个尴尬..... 所有人都
最近遇到一个比较奇怪的问题,用户反馈云服务器的自建 MySQL 连接数没达到的 max_connections 限制,但是程序侧已经开始报错,无法创建新的连接了。程序端报错信息如下:
[28]Tomcat是Apache软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。由于有了Sun 的参与和支持,最新的Servlet和JSP 规范总是能在Tomcat 中得到体现,Tomcat 5支持最新的Servlet 2.4 和JSP 2.0 规范。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。
在Apache, PHP, mysql的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接 影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察统计并且根据经验 进行判断,然后设置合理的参数。
MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里,而不是在磁盘上,InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换(swapping)是从磁盘读取数据,所以会很慢。 3、使用电
原文:http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
#[mysqld_multi] #mysqld=/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe #mysqladmin=/usr/local/mysql/bin/mysqladmin #user=root #log=/data/mysqllog/multi.log [mysqld] explicit_defaults_for_timestamp=true #意思是为timestamp类型的列明确的注明default值。 # tmp for mysql load data infile,l
官方下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/
1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合。 2.之所以选用innodb作为存储引擎的
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定。基本 的差别为:
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序,人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的,但这些
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
缓存分为本地缓存和远端缓存。常见的远端缓存有Redis,MongoDB;本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分。如:put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存;ge数据时,先查缓存,命中则返回,没有命中时,需要查询DB,再把查询结果放入缓存中 。如果访问量大,我们还得兼顾本地缓存的线程安全问题。必要的时候也要考虑缓存的回收策略。
Thread 1 监听socket,协议栈的连接上来后,使用现有的或新建线程处理连接。
MySQL为了尽可能提高“客户端请求创建连接”这个过程的性能,实现了一个Thread Cache池,将空闲的连接线程存放其中,而不是完成请求后就销毁。这样,当有新的连接请求时,MySQL首先会检查Thread Cache池中是否存在空闲连接线程,如果存在则取出来直接使用,如果没有空闲连接线程,才创建新的连接线程 相关参数 thread_cache_size:Thread Cache池中可以存放的连接线程数 当系统启动时,不会马上就创建这么多的连接线程存放在ThreadCache池中,而是随着连接线程的创建及
如果MySQL的配置文件中设置了 thread_cache_size,当客户端断开之时,服务器处理此客户请求的线程将会缓存起来以响应下一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限)。 threads_cr
Github地址:https://github.com/grantjenks/python-diskcache
某日下午下班后低峰期,现网MySQL一个库突然报出大量慢sql,状态是 statistics,但是过后拿这些sql去执行的时候,实际很快。处于 statistics 状态的线程有个特征:查询的都是视图,但看监控那个时间段并没有明显的update/detele/insert。
在 Ignite 的分布式缓存中还有一种常见应用场景是分布式锁,利用分布式锁我们可以实现简单的集群master选举功能。 下面是一个使用分布式锁的例子: package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import org.apache.ignite.IgniteCache; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.cache.CacheAto
本文将介绍 SHOW ENGINE ROCKSDB STATUS 中关于 STATISTICS 统计值与后台线程的实现原理。
0. Intro 在facebook的MySQL版本(以下称为MyRocks)中,RocksDB是可选的存储引擎。相比于InnoDB引擎,RocksDB的一个重要的优势是它使用更少的磁盘空间。在生产系统中,特别是用户数在亿级以上的互联网应用,磁盘空间是其中比较大的成本之一,而能够使用更少的磁盘空间的RocksDB无疑是具有吸引力的。然而在生产系统中使用新的存储引擎自然有它的潜在风险,除了通过外部的各种benchmark工具测试得到各种性能数据,全方位的内部指标可以帮助我们真正了解数据库内部正在发生的事情,
还记得前面用ArrayList实现阻塞队列的文章:《 什么?面试官让我用ArrayList实现一个阻塞队列?》。我们通过synchronized并配合wait和notify实现了一个阻塞队列。在介绍完前文的synchronized关键字的基本使用之后,本文来对这些方法进行分析。
作者 | haoge0205 数据库版本:percona-mysql 5.6.16 在很长一段时间,都会出现程序连接数据库,出现响应慢的情况,正常在几到几十毫秒之间,但是偶尔会出现上百毫秒的情况; 开始由于开发重新设置并调整过程序连接池,一直怀疑是连接池的问题,但是问题依旧; 📷 因为使用的版本是 percona-mysql 5.6.16 并且使用了数据库连接池。 Thread Pool 根据参数 thread_pool_size 被分为若干个 group, 每个 group 维护 client 发起的 c
上面我们的 value 是一个 list,以 list 的大小作为 Entry 的大小。当把 Weigher 实现为只返回1,maximumWeight 其实和 maximumSize 是等效的。 同样的,为了性能考虑,这个限制也不会很死板
- servers_init() 初始化 servers 缓存,从servers表中读取,放入到缓存中
在多线程并发编程中synchronized和volatile都扮演着重要的角色。 volatile是轻量级的 synchronized,它在高并发中保证了共享变量的“可见性”。
selenium 配置代理需要在启动的时候配置,如果代理失效或者不可用,切换需要重启,浪费时间。
读写锁内部维护了两个锁,一个用于读操作,一个用于写操作。所有 ReadWriteLock实现都必须保证 writeLock操作的内存同步效果也要保持与相关 readLock的联系。也就是说,成功获取读锁的线程会看到写入锁之前版本所做的所有更新。
所有底层的探索都需要一个切入点,像这样的代码段除了堆栈的方式,还有clang、查看汇编的方式。
Jitter is the random system behavior that prevents perceptible work from running. This page describes how to identify and address jitter-related jank issues.
512m-my.ini [mysqld] basedir=C:/APMServ5.2.6/MySQL5.1 datadir=C:/APMServ5.2.6/MySQL5.1/data port=3306 key_buffer=64M max_allowed_packet=1M table_cache=256 thread_cache=16 join_buffer_size=4M sort_buffer=4M record_buffer=4M max_connections=500 wait_timeout=
在学完并实现路径追踪之后,即使增加了多线程渲染,在SPP=1024的情况下,依然需要30+分钟才能渲染一帧。
申明:转载自 https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/8981982.html
笔者在ubuntu16.04使用pip3安装uwsgi时报错了,报错信息如下 leslie@leslie-TWS:~$ sudo pip3 ×××tall uwsgi The directory '/home/leslie/.cache/pip/http' or its parent directory is not owned by the current user and the cache has been disabled. Please check the permissions and owne
在程序中,缓存是一个高速数据存储层,其中存储了数据子集,且通常是短暂性存储,这样日后再次请求此数据时,速度要比访问数据的主存储位置快。通过缓存,可以高效地重用之前检索或计算的数据。
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇,也是本系列文章的最后一篇。
1. 场景 ---- 在 Java 应用中,对于访问频率高,更新少的数据,通常的方案是将这类数据加入缓存中。相对从数据库中读取来说,读缓存效率会有很大提升。 在集群环境下,常用的分布式缓存有 Redis、Memcached 等。但在某些业务场景上,可能不需要去搭建一套复杂的分布式缓存系统,在单机环境下,通常是会希望使用内部的缓存(LocalCache)。 2. 方案 ---- 基于 JSR107 规范自研。 基于 ConcurrentHashMap 实现数据缓存。 3. JSR107 规范 ---- 文档
所有这些交易都利用了市场的时效性,speed = money,而这里的时间我们指的是millisecond。这里推荐一本Michael Lewis写的Flash Boys,这本书里讲述了很多高频交易的故事。
什么是缓存? 平常的开发项目中,多多少少都会使用到缓存,因为一些数据我们没有必要每次查询的时候都去查询到数据库。
https://webpack.js.org/configuration/cache/
Normal memory 可以设置为 cacheable 或 non-cacheable,可以按 inner 和 outer 分别设置。
缓存是一种很强大的技术,广泛应用于计算机系统的各个方面,包括高速缓存硬件、操作系统、Web 浏览器,特别是后端开发。对于像 Meta 这样的公司来说,缓存非常重要,因为它可以帮助他们减少延迟,扩展繁重的工作负载,并节省资金。由于他们的场景中大量使用了缓存,所以他们遇到了另一个问题:缓存失效。
老套路,先列举下关于ThreadLocal常见的疑问,希望可以通过这篇学习笔记来解决这几个问题:
TiFlash 初期存在一个棘手的问题:对于复杂的小查询,无论增加多少并发,TiFlash 的整机 CPU 使用率都远远不能打满。如下图:
1. Thread 创建线程 public Class MyThread extends Thread{ public void run(){ System.out.println("aaa"); } } public Class Main{ public static void main(String[] args){ MyThread t = new MyThread();
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