数据库的性能瓶颈分析也是需要拿出具体的数据来的，否则单纯的说谁比谁性能强弱，都是没有说服力和根据的。关于内存数据库和磁盘数据库的性能对比也是如此。...内存数据库通过读取内存中的数据来实现读写加速，磁盘数据库通过硬盘IO实现数据读写。Linux平台提供了专门的工具来时先磁盘IO性能的获取，该工具为hdparm，本文就该工具的使用做一个详细的介绍。...== on, 2 == tristate) -B set Advanced Power Management setting (1-255) -c get/set IDE 32-bit IO
当构建混合云时，IT团队应用认真思考他们的性能需求，从而避免I/O瓶颈。这些需求是独立于用例的。...极端情况下，数据库会存储造成伤害，且不能获得充足的IOPS，即使web服务器可以运行在低I/O的层次上。...只运行数据库的高端服务器很有可能需要上千的IOPS，从而完全消除存储瓶颈；然而拥有2,000个容器的服务器可能平均需要1,000的IOPS。...考虑使用闪存和固态硬盘（SSD）存储来提升IOPS，同时减少I / O瓶颈的可能性。...这些常常是数据库记录，云爆发模型可以使用分片来分发处理和分发相关的数据。如果IT团队提前计划，他们可以对部分数据库预置快照。对于云爆发，在公有云中的部分数据加可以同步当前的、私有版本的任何更改。
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题....什么是IO I/O是机器获取和交换信息的主要渠道，而流是完成I/O操作的主要方式 在计算机中，流是一种信息的转换，流是有序的，因此相对于某一种机器或者应用程序而言，我们通常把机器或应用程序接受到外界的信息称为输入流...通过本地类调用mmap进行文件内存映射，map系统调用会直接将硬盘的文件复制到用户空间，只进行一步拷贝，从而减少传统read方法从硬盘拷贝到内核空间这一步 避免阻塞，优化I/O操作 NIO很多人称为阻塞IO
使用信号作为 AIO 请求的通知 void setup_io( ... ) { int fd; struct sigaction sig_act; struct aiocb my_aiocb...对 AIO 请求使用线程回调通知 void setup_io( ... ) { int fd; struct aiocb my_aiocb; ... /* Set up the
（不过虚拟内存这个词也不算错） 虚拟空间原理 物理内存 首先，物理地址实际上也不是连续的，通常是包含作为主存的DRAM和IO寄存器 以前的CPU（如X86）是为IO划分单独的地址空间，所以不能用直接访问内存的方式...（如指针）IO，只能用专门的方法（in/read/out/write）诸如此类。...现在的CPU利用PCI总线将IO寄存器映射到物理内存，所以出现了基于内存访问的IO。还有一点补充的，就如同进程空间有一块内核空间一样，物理内存也会有极小一部分是不能访问的，为内核所用。
关系型数据库的瓶颈与优化 2.1 为什么数据库的架构需要调整 互联网的数据增长往往是指数型的; 读写分离, 分布式: 单机性能上存在瓶颈; NoSQL, 搜索引擎: 特殊场景的需求无法满足; 分析系统:...随机插入 100W 条数据, 现在对比下两条索引的开销. 3.3 数据库写开销 对持久化要求严格, 写操作代价大 日志文件需要 fsync, 硬件存在瓶颈 数据库写操作很难扩展 主从要求一致场景下还要算上网络开销...数据库的模块化拆分 4.1 单机服务器的局限 虽然硬件配置越来越高, 但是总有瓶颈(e.g....实现较为复杂, 需要完整支持 SQL 语法和数据库服务器的协议. 性能要求很高, 容易成为瓶颈. 数据库主从切换对业务服务器无感知, 数据库中间件可以探测数据库服务器的主从状态(e.g....水平拆分: 适合行数较大的表, 会引入更多的复杂度: 路由, join 操作, count 操作 等 https://destinywang.github.io/blog/2019/01/19/关系型数据库的瓶颈与优化
时至今日，当年风口浪尖的三家公司其中的两家或已转型或是被人收购，但以O为代表的数据库依然是许多客户的核心业务。 这也从侧面说明了数据库的价值所在。...据权威统计数据显示，如今有84%的企业有上云意愿，这也对数据库提出了更高的扩展性和可用性要求。 这也同样催生出了越来越多基于“云数据库”概念的公司。...在他看来，云原生数据库在成本、灵活度、安全、技术进化层面都优于传统数据库，在云计算蓬勃发展的时代，在企业迫切需要数字化转型的时代，这种差异也会被进一步放大。 “传统数据库会像马车一样被淘汰。”...正如我们刚刚提到的，关系型数据库是所有企业应用的核心，但是以往数据库应用的环境中并不能够全面发挥其价值，这一方面受限于数据库的运行逻辑，另一方面也受限于数据本身的存储与读写机制。...多行业应用结出累累硕果 如今，英特尔存储解决方案已经在阿里云上获得应用，帮助阿里云消除了数据中心存储瓶颈，可容纳更大、更经济实惠的的数据集，加快了应用速度，降低了对延迟敏感的工作负载的事务成本，降低了POLARDB
进行阻塞（Blocking）操作（如IO时）会阻塞掉整个程序 使用yield实现协程操作例子 import time import queue def consumer(name): print...此处要提出一个问题，就是，上面的事件驱动模型中，只要一遇到IO就注册一个事件，然后主程序就可以继续干其它的事情了，只到io处理完毕后，继续恢复之前中断的任务，这本质上是怎么实现的呢？...API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果 ?...Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如： MySQL-Python mysql+mysqldb://:<password...，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。
当然不排除下面这些特殊情况： 问题一：cpu负载高，IO负载低 1、内存不够 2、磁盘性能差 3、SQL问题 ——>去数据库层，进一步排查sql问题 4、IO出问题了（磁盘到临界了、raid设计不好、raid...降级、锁、在单位时间内tps过高） 5、tps过高: 大量的小数据IO、大量的全表扫描 问题二：IO负载高，cpu负载低 1、大量小的IO 写操作： 2、autocommit ，产生大量小IO 3、IO.../PS,磁盘的一个定值，硬件出厂的时候，厂家定义的一个每秒最大的IO次数。...4、大量大的IO 写操作 5、SQL问题的几率比较大 问题三：IO和cpu负载都很高 硬件不够了或sql存在问题 五、基础优化 5.1、优化思路 定位问题点: 硬件 –> 系统 –> 应用 –> 数据库...用数据库的最高境界就是不用数据库。
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。...这甚至会让人感觉是故意而为，就是期望甚至强迫数据不要出库，一切运算都放在数据库内实现。这样，我们会有一个结论：追求大数据计算性能的时候，不能从数据库临时读数来计算，计算任务最好不要出库。...所以，以提升 SQL 计算性能为目标的 SPL 必须自己实现某种存储格式，不可能基于数据库的存储实现高性能。如果场景实在需要从数据库中读出数据，又有什么办法提速呢？...仅仅是接口速度慢，也就是说这个慢并不是数据库负担重造成的，这时候可以使用并行技术来提速。...这里要先计算出总的数据行数，然后再为每个线程拼出 WHERE 条件读取其中一部分数据，这意味着数据库多做了很多计算动作，但读取性能仍然有相当明显的提升，这进一步说明慢主要是慢在接口上，而不是数据库内部的读取和计算慢
当然不排除下面这些特殊情况： 问题一：cpu负载高，IO负载低 1、内存不够 2、磁盘性能差 3、SQL问题 ------>去数据库层，进一步排查sql问题 4、IO出问题了（磁盘到临界了、raid设计不好...、raid降级、锁、在单位时间内tps过高） 5、tps过高: 大量的小数据IO、大量的全表扫描 问题二：IO负载高，cpu负载低 1、大量小的IO 写操作：2、autocommit ，产生大量小IO...3、IO/PS,磁盘的一个定值，硬件出厂的时候，厂家定义的一个每秒最大的IO次数。...IO调度策略： 5.5、系统参数调整 Linux系统内核参数优化： 用户限制参数（mysql可以不设置以下配置）： hard nofile 65535 5.6、应用优化 业务应用和数据库应用独立,防火墙...用数据库的最高境界就是不用数据库。
100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗？...在我们日常工作中，可能会发现free的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。...也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的守护进程就会进行内存块回收，那我们如何判断内存达到瓶颈呢？...swap上，这样系统就有更多的物理内存为各个进程服务，而当系统需要访问swap上存储的内容时，再将swap上的数据加载到内存中，这就是我们常说的swap out和swap in，所以在我们判断内存达到瓶颈的时候...同时查看/proc/meminfo,我们看到dirty那一行持续上涨，则内存已经出现瓶颈； ?
俗话说工欲善其事，必先利其器，定期对你的MYSQL数据库进行一个体检，是保证数据库安全运行的重要手段，因为，好的工具是使你的工作效率倍增！...今天和大家分享几个mysql 优化的工具，你可以使用它们对你的mysql进行一个体检，生成awr报告，让你从整体上把握你的数据库的性能情况。...1mysqltuner.pl[1] 是mysql一个常用的数据库性能诊断工具，主要检查参数设置的合理性包括日志文件、存储引擎、安全建议及性能分析。针对潜在的问题，给出改进的建议。...平均每次执行的响应时间 V/M：响应时间Variance-to-mean的比率 Item：查询对象 第三部分：每一种查询的详细统计结果 ID：查询的ID号，和上图的Query ID对应 Databases：数据库名
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
上一章节我们介绍了腾讯云分布式数据库的发展历史，基本原理和使用方法；本章节我们继续分析下分布式数据库 DCDB 的优势和应用场景。...目前，数据库的高可用方案通常是让多个数据库服务协同工作，当一台数据库故障，余下的立即顶替上去工作，这样就可以做到不中断服务或只中断很短时间；或者是让多台数据库同时提供服务，用户可以访问任意一台数据库，当其中一台数据库故障...由于数据库中记录了数据，想要在多台数据库中切换，数据必须是同步的，所以数据同步技术是数据库高可用方案的基础；当前，数据复制方式有以下三种方式： 异步复制：应用发起更新（含增加、删除、修改操作）请求，Master...DCDB 主要是采用自研的自动再均衡技术（rebalance）保证自动化的扩容和稳定，以新增分片为例，扩容过程如下下图： 若 A 节点（实际上可能有多个节点）存在性能和容量瓶颈，通过控制台点击新增分片...海量数据存储访问场景：面向物联网，交易订单等业务，业务数据增长迅猛，会产生超过单机数据库存储能力极限的数据，数据库实例超过TB级别且持续快速增长，造成数据库容量瓶颈，限制业务发展。
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。...服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：如果面试官的问题是一个场景假设...一般系统的瓶颈 硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网一般可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库...、web服务器等）、应用瓶颈（SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）。...应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。
Data URI是一个富有争议的特性。即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后...
VxWorks provides a standard I/O package (stdio.h) with full ANSI C support that ...
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