每天业务量数据很大。每天都好几千万的数据。 问题分析 首先你这日志存哪里呀？文件系统还是数据库表，还是 NoSQL，存的位置不一样处理方式不一样。...另外你的数据结构是怎么样的，是简单的数据结构，还是复杂结构，字段是不是很多。 假设你数据就在数据库中，查询的结果返回多少的数据？...参考解决方案 针对你现在的数据库，千万级别的，不管采取什么方案，什么 POI 工具在线导出方案都会超时。 原因有： 数据处理时间会很长，生成的文件会很大，网络传输回来肯定会超时。...其次 Excel 建议的数据量一般是不超过 5 万，全部导入到一个文件中，客户的电脑是根本打不开的，Excel 早就会被拖死了。这样的数据给你们业务毫无意义。...正常的系统设计是针对这种数据量肯定不会做基于网页的数据导出的。 https://www.ossez.com/t/topic/13346
但是这样也会产生一些问题，第一就是在极限并发情况下，任何一个内存操作的细节都至关影响性能，尤其像创建订单这种逻辑，一般都需要存储到磁盘数据库的，对数据库的压力是可想而知的；第二是如果用户存在恶意下单的情况...也不能避免并发操作数据库磁盘IO ? 2.3 预扣库存 从上边两种方案的考虑，我们可以得出结论：只要创建订单，就要频繁操作数据库IO。那么有没有一种不需要直接操作数据库IO的方案呢，这就是预扣库存。...为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多IO，对数据库的操作又是阻塞的。这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。...这样就避免了对数据库频繁的IO操作，只在内存中做运算，极大的提高了单机抗并发的能力。...统一扣库存操作redis，因为redis是单线程的，而我们要实现从中取数据，写数据并计算一些列步骤，我们要配合lua脚本打包命令，保证操作的原子性: package remoteSpike ......
从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景，这里借助两个工具来完成本次的数据迁移，考虑到数据量并不大(不足两千万)，未采用snapshot快照的形式进行。...---- 下面开始数据迁移数据。 1、准备工作 安装elasticsearch-jdbc，其依赖jvm环境，事先要准备好jvm环境。...elasticsearch.cluster":"my-application", "index": "testIndex", "type": "testType" } } ' | java...脚本执行过程中会有日志输出，显示数据传输的进程。...为应对脚本针对大数据量的迁移执行中断的情况，工具中有参数offset，但只针对写索引有效，并不能按我们的预期直接从offset中断处继续读中断后的数据进而去迁移数据，而是继续从头开始，此处需要特别注意。
mysql排序取出10020条数据后，仅返回20条数据，查询和排序的代价都很高。...那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，所以我们要对sql进行改写 使用书签 用书签记录上次取数据的位置，过滤掉部分数据 如下面语句 SELECT id, name, description...延迟关联 延迟关联：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据主键关联原表获得需要的数据 SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name LIMIT...这样每次查询的时候，会先从name索引列上找到id值，然后回表，查询到所有的数据。可以看到有很多回表其实是没有必要的。...完全可以先从name索引上找到id（注意只查询id是不会回表的，因为非聚集索引上包含的值为索引列值和主键值，相当于从索引上能拿到所有的列值，就没必要再回表了），然后再关联一次表，获取所有的数据 因此可以改为
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题，MySQL表，每天大概新增776万条记录，存储周期为7天，超过7天的数据需要在新增记录前老化。...，单张表总数据量在4600万上下，优化过程的方案层层递进，详细记录如下： 批量删除（每次限定一定数量），然后循环删除直到全部数据删除完毕；同时key_buffer_size 由默认的8M提高到512M...运行效果：删除时间大概从3个半小时提高到了3小时 （1）通过limit(具体size 请酌情设置）限制一次删除的数据量，然后判断数据是否删除完，附源码如下（Python实现）： def delete_expired_data...，这些空间和行的位置接下来会被Insert的数据复用。...df = pd.read_sql(query_partition_sql, mysqlconn) except: mysqlconn.rollback() 其它 如果删除的数据超过表数据的百分之
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下...而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED...查询时要尽可能将操作移至等号右边 sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库 不用`SELECT *`` OR改写成IN：OR的效率是n级别...，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内 不用函数和触发器，在应用程序实现 避免%xxx式查询 少用JOIN 使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比...InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表 系统调优参数 可以使用下面几个工具来做基准测试： sysbench：一个模块化，跨平台以及多线程的性能测试工具 iibench-mysql：基于 Java
查询订单的时候，每日千万级别的订单数据，如果使用通常的分页查询，那么查询的速度会越来越来慢。在这里推荐根据时间优先查询出最小id和最大id，然后再根据id，分批查询订单数据。...将近千万的数据大约需要10分钟左右，这是无法接受的。 序列化强烈推荐Protostuff（比JSON序列化也要快，不推荐kryo）。不要使用Java原生序列化。...，建议可以在每读取1W数据进行10ms左右的休眠（推荐在半夜进行缓存） 8.百万级别、千万级别+的数据集合，不要一次性进行读取/存入Redis，当然，你也可以这么做（记得把超时时间设置过长，否则会出现Redis...完全可以把时间控制在十万级别的对账的范围内（不排除可能出现千万数据订单号的那一位数字全部一样的情况，需要考虑该种情况的重新分配）。...千万级别数据调用charAt方法，多100ms左右的时间。
对账二期针对支付宝和微信千万级订单量对账时间在3分钟内完成对账&缓存存储（根据订单号查询平台方订单数据）。...在数据层，数据量大，亦可以选择HBase等大数据存储数据库。 实际方案中，请采用简单阉割版架构（请看一期对账的系统）。 硬件支持 千万级别订单，每天使用磁盘空间大约为5G左右。...import org.nustaq.serialization.FSTConfiguration; /** * @author chenhx * @version FstSerializerUtil.java...configuration.asByteArray(obj); } } 使用非常的简单，下面看RocksDB工具类 RocksDB工具类 /** * 存储 * * @author chenhx * @version RocksDB.java...为什么不能拆分进行，因为这两张表数据太多了，两张表都是千万上亿的数据量，我这里不可能进行拆分SQL的，为什么，因为另外一张表我只用到了一个字段，但是没办法，只有那个表才有那个字段。
一、问题复现在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。...下面我以某个电商系统的客户表为例，数据库是 Mysql，数据体量在 100 万以上，详细介绍分页查询下，不同阶段的查询效率情况（订单表的情况也是类似的，只不过它的数据体量比客户表更大）。...下面我们一起来测试一下，每次查询客户表时最多返回 100 条数据，不同的起始下，数据库查询性能的差异。...对于千万级的单表数据查询，小编我刚刚也使用了一下分页查询，起点位置在 10000000，也截图给大家看看，查询耗时结果：39 秒！...没有接触过这么大数据体量的同学，可能多少对这种查询结果会感到吃惊，事实上，这还只是数据库层面的耗时，还没有算后端服务的处理链路时间，以及返回给前端的数据渲染时间，以百万级的单表查询为例，如果数据库查询耗时
数据量很大的情况下，用数组遍历的方式是无法完成工作的，这时就需要用到“哈希表”这个概念。
Java synchronized 关键字 可以将一个代码块或一个方法标记为同步代码块。同步代码块是指同一时间只能有一个线程执行的代码，并且执行该代码的线程持有同步锁。...对象级别的同步锁 对象级别的同步锁：当我们想要在多线程环境下同步执行一个非静态方法或非静态代码块时，在类的方法或代码块加上synchronized关键字，可以保证对象实例级别数据的线程安全。...为了保障静态数据线程安全，应该使用类级别的锁定。我们知道static关键字将方法的数据关联到类的级别上，所以在静态方法上使用锁。...如果同步块中使用的对象为空，Java synchronized 将抛出NullPointerException 使用synchronized同步方法会给你的应用程序带来性能成本。...根据Java语言规范，你不能在构造函数中使用synchronized关键字。这是不合法的，会导致编译错误。
先说明一点，本文所说思路和方案基于纯Java实现，不依赖任何大数据技术 业务系统开发中，产品经常提出这样的功能，要求系统系统支持excel格式数据导出，这种功能再常见不过，熟练的程序员可能几个小时就搞定了...提几个问题，大家可以先思考下 数据导出功能是核心功能吗？ 数据导出是否需要和核心链路解耦？ 数据导出是否必须实时数据呢？...说一下笔者之前所在业务部门的背景，曾有过一段计费系统开发经历，涉及客户数量在百万级，每个客户每月的账单明细是需要供内部业务人员和外部客户人员查询或者导出，这个账单明细量级在数千到上千万不等，这是无论是使用频率和导出数量都是需要解决的问题...后来慢慢的数据安全要求越来越严，审批流程越来越长，研发每天大量时间花在找人，提流程上，无意义的事，所以必须想办法。 方案选型： 基于大数据 基于Java自研 为什么选第二种呢？...，依然需要研发人员介入，比较麻烦，效率低下 大数据的那一套团队缺乏有实战经验的人 接下来说一下我们需要达成的目标 全程导出无人工干预，业务想怎么导，就怎么导 效率，千万级数据在小时内完成。
long t2=System.currentTimeMillis(); System.out.println("t2-t1 = " + ((t2 - t1)/1000)); } //应该查询数据
数据下载还是一个艰难的过程，不过幸运的是，采用了新方法之后，基本上很少需要人工去干预，当然也会有网络的限制，但是基本上同时开辟5个下载通道，速度一直是嗖嗖的。...下载完成后，由于没有直接处理，只是下载了JSON格式的文本数据，约占磁盘空间60G以上。而汇总的POI个数则有好几千万。（目前有些超出范围还下载得不全，主要原因是网站服务端的限制，只允许下载前几页。...那么下载数据之后，就在琢磨如何能够快速查找数据，像百度谷歌等各种地图网站加载数据是非常快的，那么如何去实现这个步骤呢。本文主要就是解决这个问题。 于是采用redis的HASH来进行每个兴趣点的存储。...实际上已经是好几千万了。 ? 为了验证查询效率，进行了查找，一种是直接查找某个城市的某种类别的数据，如图所示： ? 可以说，用redis来做地图POI缓存，速度还是特别快的。...（不过要是限制在某个城市，某种类别的，用redis肯定也能够做到，毕竟在小数据上做查询效率还是很高的）
IDEA设置java 编译级别 Project Settings中 (1)Project (2)Modules 首选项中 (3)Command+, 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
海量数据带来了一系列挑战： 数据量大： 通过CAT系统采集到每天埋点数据 -2000+亿条日志 -100+T业务日志通过CAT进入ES 维度多： ?...埋点数据采集监控占了很大监控比重，数据真实性高，也方便做实时预警，处理埋点数据过程中采用了对已有Clog&ES&Dashboard埋点平台做二次挖据方式。...之所以不直接通过Kafka消费原始数据，因为Clog&ES&Dashboard已有可以配置条件的索引过滤掉用户无需关心数据，尽管数据落地有延迟，但是与需要过滤数据的量级相比，这种不利因素可以接受。...60000，平台自动创建CP4 Bug>4000 三、Clog监控的前世今生 我们从Clog系统能获取到的信息： 日志信息: AppID、服务器、标题、来源、信息、错误类型、CatId 日志级别...根据特征聚合ES数据，我们设计了早期Mdata平台的ES监控，用户直接配置Json到规则，后台Job定时执行抓取数据源数据。
最近看到一篇关于淘宝架构变化的文章，介绍了淘宝是如何一步步从单体架构变成支撑千万级并发的系统，在这里分享给大家。技术服务于业务，任何一次架构的演变，其实都是为了解决当时存在的问题。...作者：huashiou 来源：https://segmentfault.com/u/huashiou 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术...由于LVS也是单机的，随着并发数增长到几十万时，LVS服务器最终会达到瓶颈，此时用户数达到千万甚至上亿级别，用户分布在不同的地区，与服务器机房距离不同，导致了访问的延迟会明显不同 第八次演进：通过DNS...此方式能实现机房间的负载均衡，至此，系统可做到机房级别的水平扩展，千万级到亿级的并发量都可通过增加机房来解决，系统入口处的请求并发量不再是问题。...好啦，本期分享就到这里，我是陌溪，我们下期再见~ 往期推荐 蘑菇博客从0到2000Star，分享我的Java自学路线图 从三本院校到斩获字节跳动后端研发Offer-讲述我的故事 万字长文带你学习ElasticSearch
事务的4种隔离级别 READ UNCOMMITTED 未提交读，可以读取未提交的数据。...SERIALIZABLE 序列化在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身&间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。...数据范围全集组成 SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围(不加锁)； SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围； 以单个数据范围为例，数据范围全集包含：(数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成
在阅读《高性能MySQL》这本书的过程中，我复习了一下关于数据库事务中“隔离性”的章节。回想起来，在大学数据库系统课程中应该学过这一部分内容，但现在确实记不清了。...为此，数据库中的事务(Transaction)机制就是为了解决这类问题而设计的，它可以确保一个交易要么全部成功，要么全部失败，绝不会停留在中间状态。...脏读（Dirty Read）如果一个事务还未提交，但其他事务却能读取到它已更新但尚未提交的数据，这种情况称为脏读。...隔离级别针对上述提到的三种问题，SQL中通过不同的隔离等级来确定哪种等级的隔离性可以解决相应问题。...读已提交（Read Committed）：事务只能读取到其他事务已提交的数据，未提交的数据不会被读取，因此在这个等级中解决了脏读问题。
隔离级别又分为四种，下面会做介绍 持久性（Durability） 持久性是指事务的操作，一旦提交，对于数据库中数据的改变是永久性的，即使数据库发生故障也不能丢失已提交事务所完成的改变。...事务隔离级别 先来了解一下读取异常情况： 脏读：数据库的一个事务A正在使用一个数据但还没有提交，另外一个事务B也访问到了这个数据，还使用了这个数据，这就会导致事务B使用了事务A没有提交之前的数据。...该隔离级别避免了脏读，但是却可能出现不可重复读。事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。...隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。...尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题 大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。
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