数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面：关系数据库管理系统（RDBMS）： RDBMS 是最常见的数据库技术之一。...非关系数据库（NoSQL）： 非关系数据库技术是一组不依赖于传统关系型数据库的数据存储和检索方法。这些数据库适用于处理大量非结构化或半结构化数据，例如文档、图形、键值对和列族数据库。...图数据库可以有效地处理复杂的关系和网络数据模型。Neo4j 是一个常见的图数据库示例。...内存数据库： 内存数据库将数据存储在系统内存中，而不是传统的磁盘存储。这提供了更快的读写速度，适用于对性能要求极高的应用。例如，Redis 是一种常见的内存数据库。...数据库复制和集群： 为了提高可用性和容错性，数据库技术包括复制和集群技术，允许在多个服务器之间同步和分布数据。这有助于防止单点故障和提高系统的可伸缩性。
MySQL、Redis，总计约18.2G，其他进程占用内存都比较低，buff/cache 内存中只有3G是有效的，剩余8G内存去哪里？...881 8762 11639 3366 Swap: 0 0 0 其中shared占用竟然占用了...tmpfs 16G 8.6G 7.1G 55% /run tmpfs 16G 0 16G 0% /sys/fs/cgroup 目录/run使用了...8.6G内存，和shared占用内存一致，内存都消耗到哪些子目录了？...0,18 0t0 621086290 /run/systemd/sessions/243335.ref [root@MySQL-slaver ~]# 解决 个人觉得可选解决方案如下： 1、服务器上主要服务为
(3)存储一个角色的基础信息（使用命令set） 存储结构： key：BASE角色id ，value 角色基础信息 int playerId = player-...
本文主要介绍游戏服务器的对redis的应用。介绍下redis c++客户端的一些使用。..."李三 "user:001:age18user:001:birthday "20010101" 虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的...（string）的内存里，最大的长度是256字节，不可以超过这个长度。...，鉴于内存受限 tmpRedisClient->expire(key,3600*24*30); } catch (redis::redis_error & e) { cerr << "...strPairVec，然后调用接口void hmset( const string_type & key, const string_pair_vector & field_value_pairs )发送到redis 服务器
前几天生产环境需要做服务器的扩容，把原本64G的内存扩到了128G.然后调整了一些其他的kernel参数,在此基础上需要调整sga的大小，以便分配更多的缓存。...所在的每个服务器只有一个oracle_home，各有两套rac环境在同一个unix账户下。所以我启停数据库的时候也是一套环境一套环境的来。反正节点也不多。...我先是按照要求把sga调整了一下，从20G调整到40G，这样一个服务器两套环境就占用80G，还有68G的空余。...然后准备重启数据库的时候，报了下面的错误。显示内存问题，还有空间的问题，我检查了一把空间情况，没有发现什么问题。 用free -m检查内存使用情况，空余内存还多着呢。...再重启数据库就没有问题了。
查询内存命令（单位：G）：top -bn1 | grep \"KiB Mem\" | awk '{split($0,arr,\" \");print arr4/1024/1024,arr8/1024/1024...5.查询文件服务器中数据库空间占用大小命令：df -h /home/ems/3rdparty/mysql/data[root@unm5800 ~]# df -h /home/ems/3rdparty/mysql...mergedoverlay 296G 153G 128G 55% /var/lib/docker/overlay2/2a5ea591d02955647e5f6c9e566b5c6a99d6ebed817bdc4c410e7b627c690622...(result))); } else { monitorPo.setCpu(Double.valueOf(0.0D)); } } //查询内存...Double.parseDouble(networkTxRate))); break; } } } } //查询文件服务器中数据库空间占用大小
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭，网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存 这段时间经常网站会奔溃无法打开，返回的错误都是数据库错误，多次整修一般是重启apache之类，今天实在无法忍受这样的经常奔溃...，so，请超哥出山检查下服务器的问题。...1：原来经常出现的问题–数据库连接错误（如图） ? 检查了账号密码之类没有错误，于是ssh进入服务器重启apache和数据库。但是过不了多久还是会复发。。最严重的时候即使重启也无法恢复。。...只能回滚服务器。 2：最严重时候的错误信息： ? 3：请教超哥开始整修： 他检查了内存，然后说，问题不大，就是内存太低而apache2是罪魁祸首，你输入命令 free -m查看内存情况 ?...基本可以说内存全满，而你的swap估计是设置问题没有正常启用， top -b -n1 ：再看看你的进程内存占用情况 ? 3 基本都是apache2占用了大堆。300M。而总共内存在500M。。
本次压力测试的主要目的如下: ü 评估在并发压力下系统使用对应用服务器、数据库服务器资源消耗的情况，同时对系统关键性能进行验证 ü 识别性能瓶颈，以对系统进行优化和调整，提出相应方案 ü 识别容错能力，...小于3秒 小于3秒 大于99% 小于75% 小于75% 10000 15min 小于4秒 小于4秒 大于99% 小于75% 小于75% 15000 15min 小于5秒 小于5秒 大于99% 小于...75% 小于76% 4.测试环境 服务器及客户端 硬件配置 软件配置 应用服务器 （*台） 单节点配置： CPU：*核，内存：*GB （集群总）配置： CPU：*核，内存：*GB 运行环境：**...*（Docker容器） 操作系统: （CentOS 7.4） 数据库服务器 （***集群） （**集群）配置： 存储：*TB （SSD） （**集群）配置： 存储：*TB （SSD） （**集群）配置：...关系数据库采用了（**）集群提供数据存储服务，应用程序通过连接池的方式与数据库建立连接。热点数据使用（**）缓存，集成接口及应用程序的异步处理采用了***的方式。
本次压力测试的主要目的如下: ü 评估在并发压力下系统使用对应用服务器、数据库服务器资源消耗的情况，同时对系统关键性能进行验证 ü 识别性能瓶颈，以对系统进行优化和调整，提出相应方案 ü 识别容错能力，...关系数据库采用了（**）集群提供数据存储服务，应用程序通过连接池的方式与数据库建立连接。热点数据使用（**）缓存，集成接口及应用程序的异步处理采用了***的方式。...关注事务 登录 监控指标 响应时间，事务成功数，服务器cpu，内存使用情况 预期结果 响应时间小于5秒，事务成功率大于99%，cpu使用率小于75%，内存使用率小于75%。...关注事务 新建单据、保存单据、提交单据 监控指标 响应时间，事务成功数，服务器cpu，内存使用情况 预期结果 响应时间小于5秒，事务成功率大于99%，cpu使用率小于75%，内存使用率小于...关注事务 提交单据 监控指标 响应时间，事务成功数，服务器cpu，内存使用情况 预期结果 响应时间小于5秒，事务成功率大于99%，cpu使用率小于75%，内存使用率小于75%。
PostgreSQL 的性能、成本和易用性，但增加了一个转折点，我们还考虑了 pgvectorscale，这是一个新的开源 PostgreSQL 扩展，它基于 pgvector 构建，以获得更高的性能和可扩展性，使...我们为 Pinecone 使用了 Python 客户端的 gRPC 版本，它为我们提供了比 HTTP(S) 版本更好的结果。...我们没有对 Pinecone 无服务器索引进行基准测试，因为查询受到速率限制。Pinecone 建议仅将无服务器产品用于低于 5 QPS 的工作负载，因此在测试时不适合我们基准测试的规模。...它使用基于图的索引，并将原始向量存储在内存中，这与 pgvectorscale 的 StreamingDiskANN 不同，后者结合了内存和磁盘。...Pgvector 与 Pinecone：基准摘要 Pgvectorscale 是一个新的开源扩展，使开发人员能够使用 PostgreSQL 构建更具可扩展性的 AI 应用程序，并具有更高性能的嵌入式搜索和经济高效的存储
考虑到为某个服务查找 JNDI 的代价很高，服务定位器模式充分利用了缓存技术。在首次请求某个服务时，服务定位器在 JNDI 中查找服务，并缓存该服务对象。...对这种服务的引用可以在 JNDI 服务器中查找到。 Context / 初始的 Context ：JNDI Context 带有对要查找的服务的引用。...优点： 提升系统性能:由于该模式可以将每次需要返回的固定数据放到缓存中可以减少每次创建对象的开销，很大程度上提升了系统的性能; 缺点: 缓存的实现使系统会比较复杂，如果控制不好会导致内存溢出。...个人理解: 比如数据库连接池，不需要每次去连接数据库的时候去创建连接，而是由池去保持一些连接，当需要连接数据库的时候直接获取池中的连接就可以了。 服务定位器模式类图 ?...该模式开发中无处不用数据库连接池中的数据库连接、配置信息(账号、密码、连接地址)放到缓存中、spring的一些bean注入等，但是该模式要注意放入缓存中的信息需要添加过期时候，否则可能缓存越堆越大会导致内存溢出问题
优化 通过对 Pprof profile 图的观察发现 JSON 反序列化操作占用了较大比例（50% 以上），因此通过减少反序列化操作、更换 JSON 序列化库（json-iterator）两种方式进行了优化...优化后的耗时曲线（红色与绿色线） 关于 CPU 与耗时 为什么 CPU Idle 提升耗时会下降 反序列化时的开销减少，使单个请求中的计算时间得到了减少； 单个请求的处理时间减少，使同时并发处理的请求数得到了减少...论文《The Tail at Scale》 调研 阅读论文 Google《The Tail at Scale》； 开源实现：BRPC、RPCX； 工业实践：百度默认开启、Grab LBS 服务（下游纯内存型数据库...一个真实的谷歌服务的测量结果，该服务在逻辑上与这个理想化的场景相似；根服务器通过中间服务器将一个请求分发到大量的叶子服务器。该表显示了大扇出对延迟分布的影响。...在根服务器上测量的单个随机请求完成的第99个百分点的延迟是10ms。
剧透：他们采用了 ScyllaDB，这是一种高性能数据库，通过利用专门的内部缓存来实现改进的长尾延迟。 为什么不缓存？...与其为缓存配置一个完全独立的基础设施，通常最好使用现有的数据库内存，甚至增加它以进行内部缓存。当正确调整大小时，现代数据库缓存可以与传统的内存中缓存解决方案一样高效。...“ScyllaDB 经过优化，可以将所需数据保存在内存中，并将所有其他内容保存在磁盘中。ScyllaDB 使我们能够为 Redis 可以处理的规模的百倍规模保持相同的响应能力。”...为了向用户掩盖 Cassandra 的延迟问题，该团队在其数据库前放置了 60 台缓存服务器。使此缓存层与数据库保持一致给管理员带来了很大的麻烦。...他们在完全消除 60 台缓存服务器的同时提高了整体可用性和性能。结果：P99、P999 和 P9999 延迟降低了 95%，并且能够处理两倍以上的请求——运营成本为 60%。
张磊 新浪微博 基础平台资深DBA 前必要商城、每⽇优鲜、达令家⾼级DBA，负责数据库资源的⽇常维护和治理，完成从0到1数据库⾃动化运维平台的建设，推进数据库资源架构标准化和分布式使⽤姿势落地； ⽬前担任新浪微博资深数据库...整体资源体量上，服务器规模还是⽐较⼤的，全⽹服务器达到了万台⽔平，总实例数近10万个，总访问量在万亿级别，资源使⽤的种类也⽐较丰富多样，关系型数据库有MySQL、PostgreSQL，缓存类有Redis...我们⼈均运维的1500个实例，就像运维15个实例⼀样，因为99%的情况都被服务⾃愈覆盖了。...配置维度是指，当某个具体实例已⽤内存快达到配置的最⼤内存的时候，弹性调度会通过修改配置增加最⼤内存。...A5 : 跨云的场景现在已经很常⻅了，我们也同时用了多个厂商的云资源。
这样就能提高不少服务器吞吐量，注意要在线程的出口处销毁数据。 内存缓存 无论是远程数据库读取，还是缓存服务器读取。避免不了要跨进程，跨网络通信，有的还跨机房。...举个例子： 有100并发过来，加锁会导致前端99线程等候，这个99线程等候着，其实是一直在消耗Web服务器资源。不加就是缓存雪崩。 ...如果每分钟拉取一份缓存，缓存到内存，这样99线程等候时间极大缩短。 文件缓存 相对于内存，硬盘容量大，速度相较于走网络还更快。...所以我们完全可以把一些不经常变更，放在内存又比较浪费的数据缓存到本地硬盘。 比如使用sqlite一些文件数据库，我们很容易做到。 分布式缓存 基于内存缓存的redis、memcached等。...redis、memcached是主流的分布式内存缓存，也是应用和DB中间最大的缓存层。 nosql这类的其实不单单只是做缓存用了，完全用在一些非核心业务的DB层了。
/ ：应用服务器cpu使用率、内存使用率监控 4 压测执行及结果分析 4.1 编写压测脚本工具 Forcebot（http://force.jd.com） 是一个为开发人员、测试人员提供的性能测试平台，...DBCP通过连接池上的数据库同建立一些连接内存中（即连接池中），应用程序需要建立数据库时直接到从连接池中申请一个连接使用，使用后由回收该连接，从而达到连接复用完成，减少资源消耗的目的。...之后我们调整 max50，通过 max_thread 不同的值，节点 CPU 使用率保持在左右，来查看数据：服务器 CPU 使用率、TP、TP99、应用指标总比例 = 监控数。...clickhouse 数据节点，CPU 使用率： Elasticsearch 数据服务：328G6 2 2 副本 应用服务器：4 8G 2 Elasticsearch 节点服务器保持数据库服务器 CPU...，使用的线程池数线程数为 8 时，使需求，用户增加至 8 以后，clickhouse 的 cpu CPU 20%~55%之间稳定左右稳定，CPU 40%左右稳定运行，CPU40服务器20左右，服务器使用率高
本文来源：http://r6d.cn/ZazN 上周五，发布前一周的服务器小动荡 事情回顾 上周五，通过Grafana监控，线上环境突然出现CPU和内存飙升的情况： 但是看到网络输入和输入流量都不是很高...还有根据该traceId，定位到整个调用流程所使用到的服务，发现的确十分耗时… 于是拿到了该请求具体信息，包括用户的登录手机号码，因为这个时候，其它几台服务器也出现了CPU和内存负载升高，于是根据手机号查询了其它几台服务器的访问日志...，发现同一个请求，该用户也调用了很多次… 使用mat进行dump文件分析 通过mat工具对dump文件进行分析，调查是什么请求占用了大内存： 观察了该对象的引用树，右键选择【class_ reference...查询了该用户在这个接口的所调用的数据量，需要查询三个表，然后for循环中大概会计算个100w+次，导致阻塞了其它请求，线上的服务器CPU和内存使用情况一直飙升。...，所以基本上满足了线上99%的用户使用。
这次我专门为各位开发伙伴们总结了腾讯云最值得加购的超值产品——轻量应用服务器、云数据库 MySQL、云数据库 Redis。平时预算不够的这次千万别错过！...快上连接，快上链接 ：https://mc.tencent.com/XG6bYV4u ✨宝藏 1：轻量应用服务器（Lighthouse）——开发者的多功能宝盒 双十一好价：99 元/年起 推荐理由 轻量应用服务器...入门开发 & 博客配置 推荐配置：1 核 2GB 内存，25GB SSD，1TB 流量 适用场景：个人博客、小项目、开发测试环境 双十一价：99 元/年 推荐理由：入门配置价格简直白菜，适合个人博客和学习用途...✨宝藏 3：云数据库 Redis——开发必备的缓存加速神器 双十一好价：99 元/年起 推荐理由 云数据库 Redis 是提高应用性能的秘密武器。...小型应用缓存 推荐配置：1GB 内存 适用场景：小型网站缓存、简单的项目加速 双十一价：约 99 元/年 推荐理由：1GB 足以满足小型网站的缓存需求，提升访问速度效果明显。
可以计算出URI响应的平均值，以及p90、p99等任意比例的值。...URI在指定的某段时间内按照请求的响应时间进行升序排列，p99的意思是指在99%这个位置的响应时间，即确认出99%的请求所花费的时间，用于体现服务的响应能力。...Elasticsearch也支持扩展，并支持多种SQL查询，使数据的汇总分析变得更加简单。 缺点： 使用了过多的组件，如果只是用来监控服务，有点小题大做。...远程服务器是一个时序数据库，它可以执行多种函数，如p90计算、平均数计算、热点数据计算、分组、正则匹配，甚至设置定时任务等。 数据库要求是高性能的，能处理实时的数据分析。...Ngx_Lua从MySQL读取URI数据并将其存放到内存中。 当客户端请求发送到Nginx时，Ngx_Lua在log阶段判断当前请求属于哪个URI服务（正则URI或精确URI）。
前言 在一个阳光明媚的下午，电脑右下角传来一片片邮件提醒，同时伴随着微信钉钉的震动，打开一看，应用各种出错，天兔告警，数据库服务器内存爆红，Mysql数据库实例挂掉了。...顺手检查一下之前的服务器邮件监控告警记录，上一个时间点，内存占用率99%，这说明了数据库连接的幅度增长，可能是压垮服务器的最后一根稻草。...其实导致OOM的直接原因并不复杂，就是因为服务器内存不足，内核需要回收内存，回收内存就是kill掉服务器上使用内存最多的程序，而MySQL服务可能就是使用内存最多，所以就OOM了。...Type: os Tags: 66数据库 Host: 172.16.1.66: Level: critical Item: memory Value: 99% Message: too more memory...但是这并不能在一定程度上说明问题，由于服务器的 MySql 服务在杀死之前，内存已经见底，此时连接数并不多，也就三四十来个左右，大多处于休眠状态，并且此时已经占用了大部分的Swap空间。
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