前几天,一早起来,就发现 RDS 挂了,然后也无法重启,后面发现是 bin-log 日志过大,把 RDS 的空间塞满了。
一台InfluxDB服务器每秒可以处理近百万条时序数据。如果所有数据都持久保存,数据量非常大,造成存储成本高昂。 常见的解决方法就是降低数据精度,即详细的、高时间精度的数据只能保留一段时间,同时对这些数据进行聚合计算得到低精度的、符合我们需求的数据,再根据实际情况存储一段时间然后删除高精度的数据,只保留低精度的数据。
Redis很多时候是被服务器用作缓存,很多缓存都是临时缓存一下,之后可能不会用到。
让我们设计一个在线售票系统,销售Ticketmaster或BookMyShow等电影票。
昨天接到了同事的一个电话,说有一个数据库无法访问了,希望能够让我来看看,赶紧连过去,发现错误还是一个看似很简单的ora错误。 $ sqlplus / as sysdba Copyright (c) 1982, 2011, Oracle. All rights reserved. ERROR: ORA-09817: Write to audit file failed. Linux-x86_64 Error: 28: No space left on device Additional informatio
缓存系统一般设计简单,功能单一,所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍,对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
同事排查不到原因,迫不得已联系到正在休假的我。幸亏我带着电脑呢!(打工人的觉悟真高,休假都带着电脑)于是我打开电脑,连上V**,连接远程桌面,登录日志系统,查看一番,又翻了翻代码,发现是因为从Redis中查询的数据为字符串null(这种情况是Redis中不存在且数据库也不存在时,避免缓存穿透而临时缓存的字符串null),导致抛出业务异常,打印错误日志,从而触发邮件告警。接口调用量一上来,报错就多了,于是就收到了千余封告警邮件。
前两天因为没注意的误操作, 直接把某个数据表清掉了, 心慌慌. 怪自己学艺不精, 当时整了一下午也没把数据找回来. 当晚回来闭关研究, 终于在凌晨1点多整出来了, 特此记录, 以备不时之需.
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑,其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化,Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化,InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来,大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中,InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
有一天上班的时候,收到一封报警邮件。 ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: archive_area_usage ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: archive_area_usage:ARCHIVED LOG-->70.25--> ---------------------
Prometheus 本身只支持单机部署,没有自带支持集群部署,也就不支持高可用以及水平扩容,在大规模场景下,最让人关心的问题是它的存储空间也受限于单机磁盘容量,磁盘容量决定了单个 Prometheus 所能存储的数据量,数据量大小又取决于被采集服务的指标数量、服务数量、采集速率以及数据过期时间。在数据量大的情况下,我们可能就需要做很多取舍,比如丢弃不重要的指标、降低采集速率、设置较短的数据过期时间(默认只保留15天的数据,看不到比较久远的监控数据)。
1.修改密码的过期时间:这是因为Oracle Database 11g 版本的Oracle数据库有一项默认配置,就是密码过期时间默认为180天(6个月左右);
我们在linux中安装了mysql数据库,我们想每天自动备份,并且只保留最近7天的备份数据,该怎么做呢?
作为世界上最流行的开源数据库,MySQL各方面的功能都在不断完善,比如密码管理这一块,从一开始最简单的用户名密码、到5.7版本的validate_password插件、再到8.0版本丰富多彩的密码策略,已经完全可以媲美DB2、Oracle、SQL Server等大型商业数据库;今天就给大家带来 MySQL 8.0新特性 — 密码管理。
优化代码实现是第一位的,特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度,使用更高效的算法或方案实现,进而解决问题,那是最简单有效的。
今天做了下周期表清理的设计,从实践的效果来看还不错。现在线上环境有差不多50多个周期表要统一管理,随着这个管理的规模扩大,对于生命周期的管理也迫在眉睫。
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次:
Prometheus 提供了本地存储,本文主要讲述 Prometheus 自带的 tsdb 时序数据库。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展,日志场景逐步产生了一些新需求,主要表现在:应用数量逐步增多,研发需要打印更多的日志定位业务问题,安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛,我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse,以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估,本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
博主简介👨🏼⚕️:国内某一线互联网公司Java工程师👨🏼💻,业余自媒体创作者💻,CSDN博客专家🏆,Java领域优质创作者📕,华为云享专家🥇,华为HDZ核心成员👨💼,曾发表并出版ISEAE信息科学国际论文,全网累计发表技术博客60余万字📒,公众号【码猿编程日记】作者,坚信每一次敲动键盘都能让生活变得更智能,世界变得更有趣! 课前答疑:很多小伙伴问我零基础或者根本没有使用过Redis,可以学习嘛?当然是可以的!充分考虑到小伙伴们的学习程度有所不同,所以本次课程的所有操作都是在Windows环境下进行
今天客户说他们的系统突然登录不上了,一直运行稳定的系统突然就报错了,然后通过控制台的描述信息可以得知,是密码过期了
基于上述的分析,这边我们可以用redis来实现每日签到的功能。如果签到过往数据不需要保留的话,可以给redis的key值设置过期时间,好了我们来看看具体的代码:
为了更有效地在应用程序中使用 Redis ,我们需要理解 Redis 是如何存储键的,并了解用于操作 Redis 实例中键空间的命令。
如今,一个网站如果不通过某种方式记住你是谁以及你之前在网站的活动情况,失去的就是网站的可用性和便利性,继而很有可能导致网站用户的流式,所以记住一个用户(更专业的说法叫用户跟踪)对绝大多数Web应用来说都是必需的功能。
众所周知,Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问:缓存解决能解决什么问题呢? 把热数据存放到存取速度快的存储介质中,通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些,贵的东西肯定要省着点用。 那么,如何节省缓存空间呢? 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时,将删除缓存,减少空间的占用; 如果缓存空间已满,则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
一、Profile文件概述:Profiles是Oracle安全策略的一个组成部分,当Oracle建立数据库时,会自动建立名称为Default的profile,当建立用户没有指定profile,那么oracle就将defalut分配给用户。 1、默认情况下,用户连接数据库,形成回话,使用CPU和内存资源是没有限制的。但是在一些高并发的应用,且多个应用部署到同一服务器上时,因为服务器的CPU和内存是有限的,所以,大多数企业会根据应用对于自身的重要性,来对各个库进行内存和CPU的分配。除此之外,还有用户的密码管理
今天小麦苗给大家分享的是SYSTEM和SYSAUX表空间存储的内容有哪些区别?若SYSAUX表空间占用过大则应该如何处理?。
很多人在面试时,会被问到这样的问题:遇到过什么系统故障?怎么解决的?下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问!
最近和开发应用的同学在讨论一个需求,目前他们碰到了一些性能问题,想让我来看看是否能够从数据库的角度有一些解决方案。 假设表为消费记录,简称service_details,这是一个普通表,目前这个表数据量很大,需要定期去删除一些过期的数据,至于过期的标准先暂时按照两个星期来算。可见这是一个需求变化极快的场景。 每天的新增数据情况为几百万,那么两个星期的数据量大概就在5千万至一亿左右。 为什么现在考虑要改进这个表呢,有一个主要的原因是他们碰到了性能瓶颈,根据他们的业务需求,他们需要每分钟都定时去查询这个表,然后
SQL 审核工具 SQLE 2.2306.0-pre2 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
大型网站为了解决大量的高并发访问问题,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器支持,如此多的数据库连接操作,服务器性能再好数据库必然会崩溃。数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,一方面采用优秀的代码框架,进行代码的优化,采用优秀的数据缓存技术如:memcached等。如果资金充足的话,必然会想到假设服务器集群,来分担主数据库的压力。或者在硬件设备上,投入大量资金,购买高性能的服务器。出名的有f5,硬件负载,软件负载等。 Ok切入今天的主题,利用MySQL主从配置,实现读写分离,减轻数据库压力。这种方式,在如今很多网站里都有使用,也不是什么新鲜事情,今天总结一下,方便大家学习参考一下。 读写分离: 1.多个服务器肯定比一个服务器好。 2.在数据库写入的时候,会加入大量的锁(排它锁,共享锁等等),从而影响性能。 3.数据更安全,多数据库存在备份数据。 搭建环境: 1.搭设一台Master服务器(win7系统64bit,Ip:10.10.2.33) 2.一台台Slave服务器(winXp系统32bit,ip:10.10.2.157) 原理:主服务器(Master)负责网站写操作,从服务器负责查询操作。主从服务器利用MySQL的二进制日志文件,实现数据同步。二进制日志由主服务器产生,从服务器响应获取同步数据库。
备注:这里要注意,数据更新间隔和自定义时间间隔是并行运行的,所以通常都会有冲突,要先单独按照自定义时间间隔执行Item,可以将数据更新间隔设为0,这样数据更新间隔这个策略就不会被执行,而只执行自定义时间间隔。对于自定义时间间隔的写法可以查看官网上的教程。 下图的自定义时间间隔表示,在星期一到星期五每天下午五点到八点每隔二十分钟执行Item监控脚本,更新数据。
或者去v$diag_info查询name=Diag Alert对应的路径去获取log.xml文件
在上一篇文档《聊一聊作为高并发系统基石之一的缓存,会用很简单,用好才是技术活》中,我们对缓存的庞大体系进行了个初步的探讨,浮光掠影般的介绍了本地缓存、集中缓存、多级缓存的不同形式,也走马观花似的初识了缓存设计的关键原则与需要关注的典型问题。
本章将会讲解如何配置DHCP服务,安装DHCP服务,配置DHCP客户端,维护DHCP,监视DHCP
1、备份保留策略rman连接到 RMAN 管理工具, rman 默认配置[oracle@orcl:/home/oracle]$ rman target /Recovery Manager: Release 11.2.0.4.0 - Production on Wed Jun 15 13:11:22 2022Copyright (c) 1982, 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.connected to target datab
大多数数据不是静态的。不,数据具有改变的生命,可能用于多种用途,并且可以在各处移动。因此,考虑组织中数据的生命周期是有意义的。
先回顾一下 RP 策略( retention policy ),它由三个部分构成:
redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力。
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MQ是现在大型系统架构中必不可少的一个重要中间件,之前有偏文章《MQ(消息队列)常见的应用场景解析》介绍过MQ的应用场景,现在流行的几个MQ是rabbitmq,rocketma,kafka,这几个MQ比较最容易找到相关的文章,而也有些系统使用的是activemq,因activemq是相对比较传统的MQ,在使用过程中还是会遇到很多坑,这里简单列举几个大家可能会遇到的问题,把自己使用acitvemq的经验和大家分享一下。
从表面上看是Oracle连接的用户过多,但是这是一个开发环境,没有什么系统在使用,就我们几个开发人员用,之前从来没有出现过这个异常,所以也不知道怎么回事。于是在网上Google了一下,解决办法就是把数值设置的大一点,于是我重启了服务器,设置成了300,执行了如下命令。
我们在使用缓存的时候,不管Redis或者是Memcached,基本上都会遇到以下3个问题:缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论,并给出具体的解决方案。
redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset)
2.从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒
墨墨导读:Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生,几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源 | http://kaito-kidd.com/2020/07/03/redis-latency-analysis/ Redis作为内存数据库,拥有非常高的性能,单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时,经常时不时会出现访问延迟很大的情况,如果你不知道Redis的内部实现原理,在排查问题时就会一头雾水。 很多时候,Redis出现访问延迟变大,都与我们的使用不当或运维不合理导致的。 这篇文章我们就来
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中,以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外,它还会使用惰性策略来删除过期的 key,所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候,redis 对 key 的过期时间进行检查,如果过期了就立即删除。
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