无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...选择性能更高的CPU 磁盘IO 风险 磁盘IO性能突然下降 其他大量消耗磁盘性能的计划任务(调整计划任务,做好此盘维护) 解决方法 使用更快的磁盘设备 网卡流量 风险 网卡流量被占满导致无法连接数据库...: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 大表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL版本<5.5建立索引会被锁表 如果MySQL版本>=5.5虽然不会被锁表但是会引起主从延迟...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
MySQL 项目开发初期，为了快速开发原型，验证产品，我们使用MySQL作为整个项目的存储。...带来的问题是时序数据库范围分析查询耗时很长，计算30天的数据需要30s+，到了无法容忍的地步，即便是创建索引、使用BitInt存储时间戳，几乎没有性能提升。...本以为替换过程会很麻烦，可能修改大量的代码和逻辑，实际上很快，因为之前接口的逻辑设计很合理，所以只替换了数据库ORM库，从gorm换成了sqlx，花了1天时间(前期重构逻辑花了1个星期我会乱说)。...下图是ClickHouse的测试结果，x轴表示查询的时间范围，最大12个月，最小1个月，共测试12次。可以看到大部分耗时在3s内。 ?...下图是MySQL存储中的测试结果（忽略标题），分别计算1、2、3个月范围的数据，共查询1次，耗时都在100s以上。 ?
什么是MySQL间歇性问题？间歇性的问题比如系统偶尔停顿或者慢查询，很难诊断。有些幻影问题只在没有注意到的时候才发生，而且无法重现。诊断这样的问题往往要花费很多时间。...列举一些曾经遇到的间歇性数据库性能问题的实际案例：memcached缓存中的一些重要条目过期，导致大量请求落到MySQL以重新生成缓存条目。DNS查询偶尔会超时现象。...可能是由于互斥锁争用，或者内部删除查询缓存的算法效率太低的缘故，MySQL的查询缓存有时候会导致服务有短暂的停顿。当并发超过某个阈值时，InnoDB的扩展性限制导致查询计划的优化需求很长的时间。...这个命令每秒捕获一次SHOW GLOBAL STATUS的数据，该命令的工作原理如下：mysqladmin extended-status 获取 MySQL 的扩展状态变量。-i1 每一秒执行一次。...其中之一是服务器内部碰到了某种瓶颈，导致新查询在开始执行前因为需要获取老查询正在等待的锁而造成堆积。另一个原因是服务器突然遇到了大量查询请求的冲击，比如memcached突然失效导致的查询风暴。
缓存穿透 定义 当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上...它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。...缓存击穿 定义 大量的请求同时查询一个key时,此时这个key正好失效了,就会导致大量的请求都打到数据库上面去(简单说就是热点key突然失效了,暴打mysql)。...如果在某个时刻从数据库获取了大量的数据，并设置了相同的过期时间，这些缓存的数据就会在同一时刻失效，造成缓存击穿问题 时间到了自然清除，但还被访问到了 删除key的时候，突然被访问到了 解决方案 方案...}else{ //5 mysql里面有数据的,需要回写redis,完成数据一致性的同步工作 //setnx 不存在才创建
这个系统的核心是一个MySQL数据库，存储了所有客户的信息。我的任务是编写一些简单的SQL查询，生成客户报告。 我对SQL语句一头雾水，连最基本的SELECT语句都写得磕磕绊绊。...我花了整整一个周末的时间，终于写出了一个看似正确的SQL查询。然而，当我兴冲冲地将查询结果提交给主管时，却被告知结果完全不对。那一刻，我感到无比沮丧，但也意识到自己在数据库领域还有很长的路要走。...记得有一次，公司要求我优化一个运行缓慢的查询。我花了整整一周的时间，尝试了各种优化方法，但查询速度依然没有明显改善。那段时间，我几乎每天都在加班，压力大得让我几乎想要放弃。...为了完成这个项目，我和团队成员一起加班加点，反复测试和优化系统性能。 在项目的初期，我们遇到了很多问题。比如，如何在分布式环境中保证数据的一致性，如何处理节点故障，如何优化查询性能等。...为了找出原因，我们花了整整两天的时间，逐行分析代码，最终发现是由于一个未处理的异常导致的数据同步失败。解决了这个问题后，我们又进行了多次测试，确保系统在各种故障情况下都能正常运行。
这是一个欲哭无泪得故事，故事从开始到结束花了我整整2个小时。 现在开始进入这个小故事，请备好垃圾桶。 下面这张图，就是我的网站前两天的状态。...这个是我的前端刷题网站，后台数据是mysql，前天深夜我玩着玩着突然给玩坏了，数据链接失败，navicat也不好使了。 所以就有了上面那副图，你也绝对想不到我是怎样解决这个问题的。...从错误上来看是数据库查询没返回数据，导致ssr服务端渲染异常，猜测是数据库链接问题。 难道mysql服务停止了？...最后 最后为了说服自己，与自己和解，原谅我这波操作，虽然浪费了时间，但我真的学到了知识。 所以把用到的命令整理给大家，希望以后你不会用到！...1. mysql -u root -p // 登录mysql, 输入后直接回车才能输入密码 2. show dagabases; //查看有几个数据 3. use db; //切到具体数据库 show
复杂存储过程消耗资源多 如果存储过程中逻辑比较复杂，包含多条SQL，则每个连接的内存使用量可能将大大增加，执行时间也会很长，要有所准备。 故障排除难 调试存储过程很困难。...存储过程可能会封装很多业务细节，可能会导致开发人员难以理解业务，试想一下一条前辈留下来的几百行的存储过程，老板突然让你改实现逻辑，你懵逼不？...如果你要完成的功能只是一次或有限次的工作，如数据订正、数据迁移等等，存储过程也可以拿上用场。 ...如果从效率上讲，主要关注点还是在SELECT和UPDATE操作上； 对于一条SELECT查询来说： 假设，执行查询的语句是 select id from T where id=5。...比如，要插入 id=5 这条记录，就要先判断现在表中是否已经存在 id=5 的记录，而这必须要将数据页读入内存才能判断。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据，一个月下来发现已经接近8000w条的数据，达到90G之大的数据，之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录，估计开发的程序或者逻辑出现问题了，不管怎么样...，作为运维发生问题，第一时间先以解决问题为第一位，所以这里总结一下删除大表数据的经验。...source_table_old, new_table TO source_table; 3、删除原表 DROP TABLE source_table_old; 如果按照如上方式，INSERT 操作根据表大小不同，周期会很长以至...N小时都完成不了，如果你线上是MYSQL是在线服务的，这种方法就不可取,会造成INSERT漫长时间过程中丢失的数据。...1、查询需要删除数据的ID定向到文件中 mysql -u'xxx' -p'ooo' db_name -Bse "select id from source_table" >> /data/delete_id.txt
然而设置太大了，就会增加恢复的时间，因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。 那么，怎么才能找到最佳的配置组合呢？...这需要相当长时间，它取决于变量的值 — 到底有多少行记录？...这么做几次之后，你就应该能大致估算恢复所需的时间了从而更恰当地调整日志大小。好事是 — 重做相位和日志文件大小成正比，因此预计恢复1GB的日志所需的时间大致是512MB的2倍。...撤销相位所耗时间因事务长短所致 — 例如，如果需要在一个事务中删除 10000000 行记录，这个事务中途发生错误崩溃了，那么恢复就需要花很长时间了。...不过撤销相位的好处是 — 在MySQL 5.0中，它可以让在后台来执行。后台回滚的记录直至恢复完之后才能被修改。 另一个要考虑的事是 — 到底需要多大的日志？
这篇文章谈谈我对目前存储和计算该如何结合的一些看法 交代下背景，之前花了半天时间试用了下，主要想解决ElasticSearch历史数据查询的问题，之前出现过在ES上查询一个月数据直接把一些节点跑挂了...Kylin是一个独立的，基于HBase的Ad-hoc查询引擎，可以应对海量数据并且拥有优秀的响应时间。不过我现在重心在Spark上，并不愿意引入一个新的独立的系统。...ES缺点也比较明显： Lucene天然就是单机的，ES需要花费大量精力完成存储的分布式 ES 需要绑定Lucene，实现定制的查询(计算) 这两点其实哪点都不好做。...类似Parquet/CarbonData则不存在这类问题，他只要优化好存储结构就行了，然后暴露类似HDFS的基础API，真实的写入和查询都可以交给通用的计算引擎来完成。...记得早先说过，Hadoop刚兴起的时候，大家就像一个穷人突然获得了一笔巨大的财富，突然拥有了这么大的存储和算力，大家就有点大手大脚了，所以早先直接就存成了普通文本了，后面有了SequenceFile好了点
然而，10点多的时候，运营小哥哥突然告诉我后台打不开了，我怀着一颗“有什么大不了的，估计又是（S）（B）不会连wifi”的心情，自信的打开了网址，果然，真打不开了。 这是存心让我过不好周末呀！...直接简化为： SELECT log.user_id FROM `log_user_active` WHERE `log_dtime` <1551784072 LIMIT 0 , 30 经执行，这个语句花了将近...如果多人同时访问，MySql不崩溃才怪。 此时，应该确信是这个表出问题无疑了，但是字段log_dtime明明建立了索引，怎么还这么慢呢？...如果想让他走索引，查询的时候值必须要加引号，说明这是个字符串，否则是不会走索引的。我的数据恰巧都是数字组成（时间戳），查询的时候也没有刻意去加引号，导致查询的时候不走索引。...如果是时间戳等类型的纯数字，建议还是存为int型吧。 愉快的周末，又向我招手了。
故障追踪 用户反馈某功能页面报502错误，于是第一时间看服务是否正常，数据库是否正常。在控制台看到数据库CPU飙升，堆积大量未提交事务，部分事务已经阻塞了很长时间，基本定位是数据库层出现问题了。...下面就聊聊，如果当突然面对类似的情况，我们该如何紧急响应？...mysql> show open tables where in_use > 0 ; Empty set (0.00 sec) 如果查询结果不为空，比如出现如下结果： mysql> show open...在事务没有完成之前，表上的锁不会释放，alter table同样获取不到metadata的独占锁。...如果有alter table的维护任务，在无人监管的时候运行，最好通过lock_wait_timeout设置好超时时间，避免长时间的metedata锁等待。
于是我查询了从库的状态： ?...我首先想到的是应该是主库执行了一些耗时很长的操作，导致了从库的seconds_behind_master值变得特别大，这才出现了告警。...在发生故障之前，SBM一直都是0，在某一个时间点之后突然就变得非常高。...看到这里，我又产生了一个新的疑问，MySQL的同步是异步完成的，其中IO thread负责接收从主库dump的binlog到从库上生成relay log，然后SQL thead负责解析relay log...后在从库上进行重放来完成同步。
2 风险分析 QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。...客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。 Tips：最好不要在主库上数据库备份，大型活动前取消这样的计划。...磁盘IO：磁盘IO性能突然下降、大量消耗磁盘性能的计划任务。解决：更快磁盘设备、调整计划任务、做好磁盘维护。...io -> 降低磁盘效率 2.对DDL影响： 建立索引需要很长时间： MySQL -v<5.5 建立索引会锁表 MySQL -v>=5.5 建立索引会造成主从延迟（mysql建立索引，先在组上执行...，再在库上执行） 修改表结构需要长时间的锁表：会造成长时间的主从延迟('480秒延迟') 4.3 如何处理数据库上的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点： 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计
但是每个执行的查询时间达到了惊人的44s。 简直耸人听闻，这已经不是“慢”能形容的了......而表是千万级别，「并且该查询条件最后实际是返回的空数据」，也就是MySQL在主键索引上实际检索时间很长，导致了慢查询。...实际上，MySQL遍历了8000w条数据也没找到那个天选之人（符合条件的数据），所以浪费了很多时间。」...为何突然出现异常慢查询 问：这个查询语句已经在线上稳定运行了非常长的时间，为何这次突然出现了慢查询？ 答：以前的语句查询条件返回结果都不为空，limit1很快就能找到那条数据，返回结果。...但是子查询使用有风险，一版DBA也不建议使用子查询，会建议大家在代码逻辑中完成复杂的查询。
而表是千万级别，并且该查询条件最后实际是返回的空数据，也就是MySQL在主键索引上实际检索时间很长，导致了慢查询。...实际执行时间0.00175714s，走了联合索引后，不再是慢查询了。...实际上，MySQL遍历了8000w条数据也没找到那个天选之人（符合条件的数据），所以浪费了很多时间。...为何突然出现异常慢查询 问：这个查询语句已经在线上稳定运行了非常长的时间，为何这次突然出现了慢查询？ 答：以前的语句查询条件返回结果都不为空，limit1很快就能找到那条数据，返回结果。...但是子查询使用有风险，一版DBA也不建议使用子查询，会建议大家在代码逻辑中完成复杂的查询。
结果花了四五个小时愣是没写出来。 第一回合 因为要测试memcache服务就直接用python的memcache插件python-memcached。 直接yum安装： ?...脚本出来，很简单，可是用了很长时间。 这个只能判断出host或端口出错的时候，对于连接超时的现象却没有很好的显示出来，对于host或者port那个方面出问题了也没有很好的区分。...安装完成后先来测试一下 ?...然后又一次查询如何获得异常信息，最后还搞了自定义异常等等，就这样一下午的时光没了…… 第三回合 问题一直拖到了第二天上午。...一边看一边试，突然看到可以把异常写到文件中，这回可好了，总算把问题给解决了，这里放一个图片从那个文章中截取的。 ? 从这个脚本中我看到了希望！ 然后我的脚本就变成这样： ?
这两天没有在做博客系统了，因为有另外一个项目需要我来做了，今天做着做着在时间这卡了个把小时，吐血，最后python一分钟搞定。。。 事情是这样的。...因为需要编辑数据，所以我加了一个Js（卑微的我现在还没学Js），于是时间这块死活不出来。因为格式不一样。 就这。。...我在百度找了半天，也没看见怎么把字符串转成"yyyy-MM-dd"，于是很长一段时间之后。突然想起了过滤器，于是花了1分钟时间写了一个过滤器，完美解决
另外，应用的 QPS 没有多大变动，但是 CPU 负载却突然上升了很多。加之几次 GC 的耗时很长，搞不好它们俩之间有关联，即长时间的 GC 导致了 CPU 负载上升。...图9：耗时最长请求的链路信息 首先我们可以看到 MySQL 驱动的 execute 执行时间特别长，原因后面分析。其次 redis 缓存的读取耗时非常短，没有问题。...从 9:56:33 ~ 5:56:52 之间出现了多次 GC，而且有些 GC 的时间很长（长时间的 stop the world），造成的现象就是两个方法之间的间隔很长。...总结 由于排查经验较少，这个问题断断续续也花了不少时间。这中间有找不到原因时的郁闷，也有发现一些猜想符合预期时的欣喜。不管怎么样，最后还是找到了问题的原因。在帮助别人的同时，自己也学到了不少东西。...花了很多时间尝试了各种猜想，最终均无果。由于别人反馈过来的信息通常都是比较零碎片面的，甚至是不正确的。对于这些信息可以快速确认，幸运的话能直接找到原因。
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