写redo log也是需要写磁盘的，但它的好处就是顺序IO（我们都知道顺序IO比随机IO快非常多）。 所以，redo log的存在为了：当我们修改的时候，写完内存了，但数据还没真正写到磁盘的时候。...InnoDB是有事务的，事务的四大特性之一：持久性就是靠redo log来实现的（如果写入内存成功，但数据还没真正刷到磁盘，如果此时的数据库挂了，我们可以靠redo log来恢复内存的数据，这就实现了持久性...现在我们的前提是先写redo log，再写binlog，我们来看看： 如果写redo log失败了，那我们就认为这次事务有问题，回滚，不再写binlog。...那假设内存的数据还没来得及落磁盘，机器就挂掉了。那主从服务器的数据就不一致了。...过程： 阶段1：InnoDBredo log 写盘，InnoDB 事务进入 prepare 状态 阶段2：binlog 写盘，InooDB 事务进入 commit 状态 每个事务binlog的末尾，会记录一个
log 在DML语句执行的过程中，主要会涉及到两个日志——redo log和bin log，而这两个日志是数据库 WAL (Write Ahead Logging，先写日志再写磁盘提高效率) 技术的两大主角...时刻A：显而易见，此时日志都没写，东西都在内存中，重启肯定会回滚(就当什么事都没发生)。...时刻B：此时redo log 已经写盘，但是只是处于 prepare 状态，如果这时候发生 crash ，那么 bin log还没写 and redo log 还处于 prepare 状态，此时事务会回滚...具体有三种 redo log buffer占用的空间要达到 innodb_log_buffer_size一半的时候，会有后台线程主动将日志写盘。...我们可以看到 trx1 是第一个到达的，而 trx1 要进行写盘的时候已经有三个事务在队列中了，所以此时 trx1 去写盘的时候带的 LSN 就会变成 200，那么此时进行写盘，就会将trx1，trx2
7字节的回滚指针(DB_ROLL_PTR)字段: 指写入回滚段(ROLLBACK segment)的 UNDO LOG record (撤销日志记录记录)。...对于insert操作，将当前行的回滚指针指为空，因为insert没有事务操作之前的版本。 ...（2,3两点的影响） 2，事务的提交Commit Redo Log Buffer的写盘，由变量innodb_flush_log_at_trx_commit决定，有三种模式分别是0,1,2 如果设置为...，有可能是随着时候的执行（如果事务很大）逐步写盘的。...3，事务提之后 因为redo log的存在（写盘之后），事务的一致性和持久性得到了保证，对于内存中的脏数据，通过checkpoint或者内存机制刷入磁盘，在数据写入磁盘之后，redo log空间即可释放
没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。...所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。...例如，“$3 set”表示这部分有 3 个字节，也就是“set”命令。但是，为了避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。...所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。...这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。
这样的好处是日志不会记录执行失败的命令，同时记录日志不会阻塞当前命令执行。 记录AOF是在主线程中执行的，所以也会阻塞主线程。...下面是3种写回策略的比较： 写回策略 策略说明 优点 缺点 always 执行命令同步写盘 基本不丢失命令 性能损耗大 everysec 每秒写一次盘 比always性能损耗小 可能丢失1秒内命令 no...操作系统控制写盘 性能损耗最新 可能会丢失很多命令 这样，我们就需要在性能和可靠性之间做一些取舍了。...03 — AOF重写对性能的影响 在上小节的介绍中，如果AOF文件较上次重写超过了100%，就要进行重写。...但是如果日志特别大，AOF重写后把日志写回磁盘也是一个非常耗时的操作，那么AOF重写是否会阻塞主线程呢？
顺序写盘的速度不仅比随机写盘的速度快，而且也比随机写内存的速度快，如下图所示。...页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘 I/O 的操作。具体来说，就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。...Linux 操作系统中的 vm.dirty_background_ratio 参数用来指定当脏页数量达到系统内存的百分之多少之后就会触发 pdflush/flush/kdmflush 等后台回写进程的运行来处理脏页...对脏页有兴趣的读者还可以自行查阅 vm.dirty_expire_centisecs、vm.dirty_writeback.centisecs 等参数的使用说明。...此外，用过 Java 的人一般都知道两点事实：对象的内存开销非常大，通常会是真实数据大小的几倍甚至更多，空间使用率低下；Java 的垃圾回收会随着堆内数据的增多而变得越来越慢。
有来自于mysql、oracle等关系型的结构化数据库，也有来自html、log等半结构数据，但问题来了！log类的文本如何采集、如何上传到hdfs或kafka中？...channel的作用主要是数据缓存，包括内存形式缓存和文件缓存。sink的作用主要为向不同的数据目的地写盘，常见如hdfs、kafka、hbase等。...二、其次，flume支持丰富的特性 1、支持同时向多个数据目的地写盘 ?...2、支持多个数据源汇聚后向再目的数据写盘 汇聚的好处有：如数据地发生中断可进行数据缓存；便于减少管理难道，集中在汇聚的agent端进行数据配置。 ?
如果事务中此前的操作都是内存操作的话（在内存数据库或 LSM 结构的系统中更明显），这些 IO 的相对耗时就会显得更大。...万一 t1 在提交的过程中（flush log 等操作）失败了，导致事务回滚，t2 也必须回滚（可以称之为：级联回滚）。...随着云计算的流行，网络盘的使用非常普遍，写盘失败的概率可以认为是相对增加了。如果把数据库存在可拔插盘上（例如移动盘），拔插移动盘也容易触发写盘失败。...如果日志文件设计成只有一个并确保总是按照 LSN 从小到大的顺序写出，在 t1 的日志写盘失败的时候，t2 必定也会失败。...只不过在内存中事务已经提交了，对某些系统而言，要做回滚操作可能会很复杂或难以实现。最简单的策略反而是让系统自动 crash，系统重启的时候自然会去走崩溃恢复的逻辑。
由于没有使用O_DIRECT裸写盘，所以每次写redo 必须fsync到硬盘。 另外这里还有提到的是binlog，区分的是binlog是数据库容灾的范筹（记录的是sql语句，在事务提交的时候才会写）。...undo帮助事务回滚和MVCC功能。 2.1.2 表锁、行锁： 锁机制分为latch（轻量级的锁，分为mutex和rwlock。...内存的消耗大（大在哪里？）。内存消耗在具体在缓冲区。缓冲区除了保护有数据页，索引页，还有undo页，插入缓冲。自适应hash索引、锁信息、字典信息。为什么innodb的内存会比其他的存储引擎大呢？...查看innodb引擎的内存脚本：https://github.com/lumanyu/niu-command/blob/master/show_memory_usage.sh 什么是数据库实例（类似于服务器的进程...AIO：AIO的好处和坏处。
原文作者：smallnest Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？...32G内存。 1/不写盘(nofsync) throughputs ? ? btree和map相关的实现最好，因为都是直接的内存操作，而且操作也很简单。...2/同步写盘(fsync) throughputs ? ?...这个数据和前面的不写盘的数据不相同，是因为我换了一台有ssd的机器进行测试。 time (latency) ? ? 2/同步写盘(fsync) throughputs ? ?...对badger有点小失望，当然它对SSD的优化还是很可以的，有可能测试大的数据的时候才能显示出来它的优势。
程序异常崩溃时候，coredump是定位BUG的利器，有诸多好处，但是有一种场景让业务不得不放弃它：如果程序运行时占用大量内存，异常崩溃时生成的coredump文件可能会非常非常大。...而生成文件的写盘过程非常缓慢，这会严重影响系统的整体运行情况。...进了一大步，但是离20s的目标还有差距。IO极限了，CPU极限了，内存有没有可能？ 同步改异步，先写内存再压缩落磁盘 优化方案3： 先将core直接写到内存里： ?...但优化方案3也引入了一个新问题：这么大的core直接写内存，会不会存在反复coredump，压缩转存脚本处理不过来，导致内存耗尽，从而影响整台服务器运行的可能。...xtar特别适合与CBS盘配套使用，例如发布场景：可能几千上W台机器同时解压发布包，对CBS会有非常大的瞬间集中压力，引入了xtar对业务自身、对腾讯云侧都增加一层保护。 xtar的使用方法： ?
补充知识点： 这里需要补充一点计算机网络知识点，对配置软路由大有帮助： 就是在配置路由器的时候，其实就是对网关的配置，因为网关有DHCP服务，所以主机的工作变得很少，连上有线或者WiFi都可以很简单的访问网络...img写盘工具：https://m0n0.ch/wall/physdiskwrite.php 写盘工具使用phydiskwrite，官网如下： 就在官网首页，有下载项： 这个下载项，其实下载那个都无所谓...可以看到有三个分类，注意，这个就是分类类型，如果有5个LAN口，这里也是显示3种，WAN6,WAN,LAN，只不过，LAN口的类型中会有五个迷你的插口小图标，相当于LAN口分类中，有5个口。...LAN口就行（左侧勾对勾），注意不要把WAN口也给选成LAN口，这俩不是一个口，一般路由器有一个WAN口就可以了。...WAN口不需要配置啥物理设置之类的，如果对这个软路由进行了很多配置，这时就可以选择保存并应用了。
RocketMQ高并发读写 Rocket的高并发读写的原因可以从3个方面进行分析： 生产者负载均衡 生产者发送消息有负载均衡。...Broker 服务端的高并发读写主要利用Linux操作系统的PageCache特性，通过顺序写盘(Commit Log)，跳跃读 来尽量命中PageCahe，从而大大减少磁盘IO。...而不是每个Topic有自己独立的commitLog。...** 消息顺序写 在单台服务器上，MQ元数据都落在单个文件上（即commitLog），大量数据IO都在顺序写同一个commitLog，满1G了再写新的，真正意义上的顺序写盘。...在运行时，如果数据量非常大，可以看到broker的进程占用内存比较多，其实大部分是被缓存住的commitlog。 为什么消息顺序写，消息跳跃读能够提高缓存命中率？
这样做最大的缺点就是建立索引速度慢，另外事务回滚慢，系统故障恢复（crash recovery）也慢（因为redo log apply + undo）。...每个新建的索引用有独立的排序缓冲区。 1.2 排序阶段：对索引临时文件进行排序 如果索引的临时文件有多个，则对多个文进行外排序。采用的算法则是经典二路归并（two way merge sort）。...最初的实现方案就是等待系统所有脏页写盘（做一个检查点），测试中发现系统负载大的时候，等待时间太长。新的优化方案则是利用观察者模式（observer）进行处理，只等待相关的脏页写盘。...当这个脏页被写入磁盘之后，则对flush observer对象的remove计数器加一。索引创建完成之后，等待flush计数和remove计数相等，则所有脏页写盘完成。...2.5 其他 在对批量建索引进行设计的时候，有一个不经过buffer pool的方案：直接分配页面，进行插入，单独写盘。最终因为实现稍复杂而放弃。另外对于是否写redo日志也有过讨论。
如上图，我把消息队列的发展切分成了三个大的阶段。...讲到这里，想必你已经对主从架构有了一个进一步地理解。 ? 我们先来看看消息队列的大致工作流程。...以下是一张磁盘、ssd、内存的写入性能对比图，我们可以明显地看出顺序写入的性能快于 ssd 的顺序/随机写，与内存的顺序/随机性能也相差不大，这一特性非常重要，很多组件的底层存储设计都会用到这点，理解好这点对理解消息队列尤为重要...topic 数量不能过大：Kafka 的整体性能受到了 topic 数量的限制，这和底层的存储有密不可分的关系，我们上文讲过，当消息来的时候，底层数据使用追加写入的方式，顺序写盘，使得整体的读写性能大大提高...如果这篇文章对你有帮助，欢迎转发收藏！ -End- 原创作者｜吕昊俣 ? 消息队列的使用场景是怎样的？欢迎在腾讯云开发者公众号评论区分享。
对于包含大量重复文本或者数字的大表，可以考虑采用压缩的行格式存储。这样数据加载会减少对缓存及I/O的需求。在使用压缩行格式前，需要考虑压缩行格式 COMPRESSED 和的不同性能影响。...避免对大数据量操作插入，更新和删除之后的回滚操作。如果一个大的事务拖慢了服务器，那么回滚将是服务器性能变得更糟。可以分批处理大数据量操作。通过杀进程方式终止的回滚操作会在服务器启动时重新启动。...当 InnoDB 写满redo log时，服务器会基于一个检查点（checkpoint）就会将日志中的变更内容写到磁盘。如果redo log 文件过小，那么就会引发服务器频繁的写盘。...大的日志缓存可以容纳更大的事务执行，避免不必要的写盘操作。设置变量：innodb_log_buffer_size 。...特别是对于无法完全载入缓存的大表。
然而内存有限，无法做到整个队列的消息聚合，所以读写都是顺序的方案非常难以实现。因为在第一阶段中，写数据量超级大，而在第三阶段中仅读取10%的数据，如果使用随机写必定会超时，但随机读未必会超时！...如果取空则阻塞，直到有其它线程归还为止。这样可以防止因Put数据过快而导致OOM。 3. Buffer池尽可能大（当前设置为4.4G）。 4....并且，使用直接IO可以让我拥有更多的内存管理权（在这内存极端有限的情况下是必须的），让写缓冲受自己所控，可以以最少的写缓冲实现更高效率的写盘。...图五 页数据通过循环缓冲区并进行写盘的过程 四、读取（get） 保存消息数据的物理页地址常驻在内存里(page_table)。...读取有四个关键设计： 1. 索引表Page Table（稀疏索引）常驻内存。 2. 二分查找Page Table，得到页地址。 3.
4、压缩的行格式存储 对于包含大量重复文本或者数字的大表，可以考虑采用压缩的行格式存储。这样数据加载会减少对缓存及 I/O 的需求。...3、回滚操作 避免对大数据量操作插入，更新和删除之后的回滚操作。如果一个大的事务拖慢了服务器，那么回滚将是服务器性能变得更糟。可以分批处理大数据量操作。...通过杀进程方式终止的回滚操作会在服务器启动时重新启动。 可以通过如下策略减少此类问题发生： 增大缓存，避免频繁磁盘I/O。...当 InnoDB 写满 redo log 时，服务器会基于一个检查点（checkpoint）就会将日志中的变更内容写到磁盘。如果 redo log 文件过小，那么就会引发服务器频繁的写盘。...大的日志缓存可以容纳更大的事务执行，避免不必要的写盘操作。设置变量：innodb_log_buffer_size 。
这些事件绑定了回调函数，会调用redis的处理函数进行处理。 2 redis底层数据结构 redis有5种数据类型，包括字符串、列表、集合、有序集合和字典。...AOF有3种同步策略，如下图： ? 如果不是对丢失数据特别敏感的业务，推荐使用everysec，对主线程的阻塞少，故障后丢失数据只有1s。...6.1.2.内存大页 redis默认支持内存大页是2MB，使用内存大页，一定程度上可以减少redis的内存分配次数，但是对数据持久化会有一定影响。...6.1.6.AOF同步写盘 appendfsync策略有3种：always、everysec、no，如果采用always，每个命令都会同步写盘，这个过程是阻塞的，等写盘成功后才能处理下一条命令。...6.2操作系统限制 6.2.1.使用了swap 使用swap的原因是操作系统不能给redis分配足够大的内存，如果操作其他开启了swap，内存数据就需要不停地跟swap换入和换出，对性能影响非常大。
这些事件绑定了回调函数，会调用redis的处理函数进行处理。 2 redis底层数据结构 redis有5种数据类型，包括「字符串、列表、集合、有序集合和字典」。...AOF有3种同步策略，如下图： ❝如果不是对丢失数据特别敏感的业务，推荐使用everysec，对主线程的阻塞少，故障后丢失数据只有1s。...如下图： ❝注意:如果开启了内存大页，每次拷贝都需要分配2MB的内存。...6.1.2.内存大页 redis默认支持内存大页是2MB，使用内存大页，一定程度上可以减少redis的内存分配次数，但是对数据持久化会有一定影响。...❞ 6.2操作系统限制 6.2.1.使用了swap 使用swap的原因是操作系统不能给redis分配足够大的内存，如果操作其他开启了swap，内存数据就需要不停地跟swap换入和换出，对性能影响非常大。
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