今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
MySQL作为蓝鲸平台存取数据的主要数据库，其稳定性关系到蓝鲸平台的使用体验，而其数据安全性则可能关系到企业IT资产相关信息，在安装和维护蓝鲸平台的过程中应引起足够重视。本文将对如下几个出现过的问题进行分析和提供处理建议。这几个问题分别为：升级，配置日志自动清理，binlog手动清理维护，表清空，备份。
3、可实现全栈级监控（从底层硬件、网络、存储，到虚拟化层、操作系统、中间件，以及最上层的应用和API）
在疫情期间，小编不得不待在家中远程办公。但变的是办公方式，不变的是美创运维的7*24小时不间断支持。
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭，网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
shared_buffers (integer) 设置数据库服务器将使用的共享内存缓冲区量。默认通常是 128 兆字节（128MB），但是如果你的内核设置不支持（在initdb时决定），那么可以会更少。这个设置必须至少为 128 千字节（BLCKSZ的非默认值将改变最小值）。不过为了更好的性能，通常会使用明显高于最小值的设置。
项目名称：赛克蓝德日志分析软件 seci-log 项目简介： 赛克蓝德日志分析软件，主要对日志进行收集，格式化，然后进行分析，日志可以是系统日志，也可以是业务日志，业务日志需要二次开发。目前支持
送分题 面试官：有操作过Linux吗? 我：有的呀 面试官：我想查看内存的使用情况该用什么命令 我：free 或者 top 面试官：那你说一下用free命令都可以看到啥信息 我：那，如下图所示 可以看
要是问大家，知道怎么从mysql数据库中drop掉业务表，很多人肯定会说，so easy，用drop table t_test语句不就完事了，这是初生牛犊不怕虎，你要是如此简单，去线上业务库中drop掉一张1TB大小的表，造成长时间的业务无法访问数据库，更严重，导致数据库崩溃，宕机都是可能的。
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
PostgreSQL 归档是POSTGRESQL 运维中必须进行的一项工作，但对于归档的事情其实在我们运维的一段时间有很多的疑问，这里总结一些我们遇到的问题以及我们对归档的事情的一些理解。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/703/1.html
Etcd是Go语言开发的一个开源的、高可用的分布式的键值（key-value）存储系统，它被设计用于可靠地存储关键性数据，并保证快速的访问速度。我们运维之道的etcd常被用于Kubernetes集群中存储配置信息和状态数据。
随着互联网的发展，越来越多的企业开始使用VPS服务器来托管其网站。然而，一些企业经常会遇到网站速度慢、响应时间长等问题，这不仅会影响用户的体验，还会导致客户流失。因此，优化VPS服务器的性能，提升网站访问速度变得尤为重要。本文将介绍如何通过一系列优化措施来提高VPS服务器的性能，从而实现网站的快速访问。
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情，但是缓存机制却有一个核心的难点，就是——缓存清理。我们所说的缓存，都是保存一些数据，但是这些数据往往是会变化的，我们要针对这些变化，清理掉保存的“脏”数据，却可能不是那么容易。
我们经常会被问到delete和truncate的区别，然后我们经常回答delete是删除表数据，truncate是清空表，
最近周四的一篇文字中的分享引起了部分同学的注意，私信我，并问了一些问题，这里挑拣了 红旗迎东风（希望名字没有敲错）同学的问题。他的问题主要是围绕 POSTGRESQL buffer 与 os cache 之间的关系，展开的。
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
1. 背景 在使用MySQL时，如果有大表的存储引擎是InnoDB，并且系统参数innodb_file_per_table设置为1，即每个文件对应一个独立的表空间，当对这些大表进行DROP TABLE时，有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降，包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句，而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢？通过什么方式能缓解和避免这个问题呢？ 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题，并且提供
和任何数据库软件一样，PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的，但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
生产环境最佳实践 1.linux 系统： 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄４ｋ＋，目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
本文主要用来记述pg数据库的相关操作和异常排查指南，继上一篇博客之后，异常的频繁更新，导致死亡元组指数级增长之后，空间占用也成倍增长，逻辑问题导致了数据库问题，但细想之下也发现,当pg在面对海量数据的更新删除之后，频繁的autovacuum会导致数据库大量的I/O，完了又会影响其他进程，就参数配置来看，还是有蛮多优化的空间的，毕竟空间和时间是两个相生相克的关系。就目前的默认的配置来看，手动标记60w数据执行vacuum标记清理花了6分钟，直接清空死亡元组也差不多这个时间，当空间膨胀到300g的时候数据量达到140w，vacuum已经有点吃不消了执行了半个小时也没有看到执行结束，至少在频繁更新的情况下，可见vacuum还是有他的局限性，就像官网提示的:Plain VACUUM may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. 而且默认配置的的自动间隔是1分钟，我觉得这里面有很大的优化空间，尤其是海量数据频繁更新和删除的时候，当autovacuum的执行时间超过1分钟之后，就需要注意系统的死亡元组数量了，类似于当我打扫垃圾的速度低于产生垃圾的速度此时垃圾只会越来越多，当然这是在大数据量特定频繁更新和删除场景的情况下，结合相关的配置产生的一种思考。 需要注意的配置主要有autovacuum_max_workers可以根据cpu核心数配置，autovacuum_work_mem工作内存和vacuum_scale_factor规模因子，
随着企业业务数据量的增大，现有服务器环境可能无法提供足够的磁盘空间存放数据处理的日志和文件，磁盘空间不足是影响EDI环境正常运行的一大原因，会导致数据无法正常处理，日志信息无法写入，影响业务正常进行。本文将为大家介绍出现磁盘空间不足，导致EDI系统运行异常的紧急处理方法。
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分享大咖是陈飞老师。陈飞老师直接列了一张运维成长路线图，也可以用作性能测试必备技能列表。所以如果你想成为一个出色的TestOps，快来看看今天的分享吧。
最近数据仓库时不时爆磁盘空间不足，导致定时任务执行失败，这可了得，要知道定时任务执行的可是每天的业务数据。
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术，它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因：
自从产品转到了 dotNET Core 之后，更深入的接触 Linux和 Docker ，而我每天的工作中，有一部分时间相当于在“兼职”做一些运维的事情。下面是一些在日常中常用的命令，算是个备忘吧。
Web项目聚集地的小伙伴反应在Oracle的安装与配置有很多错误与疑点，便有了这篇文章，现在是晚上2点哈哈，加油加油，日后还会有更多技术栈的专栏。Oracle的安装时一个挺麻烦的事情，注意的点比较多，有的小伙伴装一个Oracle花费了很长时间，Windows还好，Linux更加复杂，今天我们这篇教程是基于Windows平台的，本文章使用XP系统。
在Postgresql做delete操作时，数据集(也叫做元组 (tuples))是没有立即从数据文件中移除的，仅仅是通过在行头部设置xmax做一个删除标记。update操作也是一样的，在postgresql中可以看作是先delete再insert;
数据库的报警可以拆分为很多类别，但是有一点是无论如何都跑不掉的，而且花样百出，那就是磁盘空间报警。
openGauss行存储的多版本机制与业界比较常见的关系型数据库有较大的不同，核心区别为行存储的多版本在更新的时候并不是就地更新，而是在原有页面中保留上一个版本，转而在这个页面（如果空间不够会在新页面中）创建一个新的版本，来进行历史版本的累积更新。
本文摘自“ Docker in Action ”一书，在此文中，我将向您展示如何打开对容器之间共享内存的访问。
1、Can't connect to MySQL server on 'localhost'(10061)? 翻译：不能连接到localhost 上的mysql?分析：这说明“localhost”计算
用过宝塔创建网站，大家应该都非常熟悉，但是用随着用的时间越来越多，宝塔所占用的空间也越来越多，不停的加大数据盘都没有用，我原先买了30G够用了，随着时间一长，发现数据盘又满了，不得不又买了20个G扩容，可是过了一段时间又满了。这我就不能忍了。今天来看看到底是怎么一回事。
摘自“Docker in Action”一书，在本文中，我将展示如何在容器之间共享内存空间。
由于业务增长，频繁的备份还原对于磁盘空间有了更大的空间需求，基本每周500G的磁盘，空间使用率都会达到85%以上，故编写Oracle清理脚本结合crond自动清理Oracle归档日志。
openGauss数据库自2020年6月30日开源以来，吸引了众多内核开发者的关注。那么openGauss的多线程是如何启动的，一条SQL语句在 SQL引擎，执行引擎和存储引擎的执行过程是怎样的，酷哥做了一些总结，第一期内容主要分析openGauss 多线程架构启动过程。
在生产环境中，确保使用安全的Docker镜像是至关重要的，因为不安全的镜像可能会导致系统遭受攻击或者数据泄露。以下是一些安全的Docker镜像使用的优化方法，以及相应的例子：
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去年秋天，在macOS Big Sur正式发布之后展示了小部件和一个新的应用程序图标。今天CleanMyMac X推出了M1芯片的原生支持，并获得了全新的外观。CleanMyMac X我们对引擎进行了重要更改，以优化M1应用。现在，CleanMyMac X可以在最新的Mac型号顺畅运行，使您在新的Mac上更具生产力。
1> 数据采集: 可用性和性能检测，自动发现，支持agent，snmp,JMX,telnet等多种采集方式，支持主动和被动数据传输、支持用户自定义插件，自定义间隔收集数据.
对于基于日志复制的主备数据库来说，由于配置不当或者备库空间问题造成主数据库的日志被自动清理，造成主备数据库同步中断，对于管理人员来说，也许就是一种失责甚至灾难(如果主发生故障),同样基于日志复制的同步软件来说，存在同样的问题，日志由于各种原因被删除,造成同步数据被中断，如果有定时备份日志，无非就是延迟的问题，如果无日志，可能重新初始化，尤其对于架构复杂以及多链路的复制，修复数据也是头疼事情。
本文要介绍的是一个发生在我们线上环境的真实案例，问题发生在某次大促期间，对我们的线上集群造成了比较大的影响，这篇文章简单复盘一下这个问题。
问题是这样的，回答一个关于vacuum操作的问题的时候，由于学艺不精，知识不扎实，选择了错误的答案，有幸于马上有人指出错误。才不至于将错误的理解延续，所以的写一篇来将错误的理解纠正，并加深印象。
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