准备材料 Nginx.1.12安装包http://nginx.org/en/download.html mysql 自行安装 Lua 相关包 LuaJIT http://luajit.org/download.html ngx_devel_kit https://github.com/simpl/ngx_devel_kit/tags ngx_lua https://github.com/openresty/lua-nginx-module/tags pcre https://sourceforge
注: sysbench的版本是1.0.14,MySQL的版本是5.7,Linux是Ubuntu16,运行内存是4G,可用的CPU核数是4。
在高并发的时候,如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作,那数据库很大程度可能出现宕机,而宕机就有可能导致数据丢失,造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。上一篇针对主从同步做了具体的介绍,本篇主要针对读写分离做详细的介绍。
当今MySQL使用相当广泛,随着用户的增多以及数据量的增大,高并发随之而来。然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力。分布式数据库、负载均衡、读写分离、增加缓存服务器等等。这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力。
描述:在做PHP读写分离前需要拿到运维部门给好的读写数据库的连接地址,提前定义好数据库的操作类程序,然后编写开发文档让所有的开发同时都统一调用这个类来执行SQL语句;
官方站点:https://github.com/akopytov/sysbench/
下载地址:https://github.com/akopytov/sysbench/archive/refs/tags/1.0.20.tar.gz
在博客“zookeeper实现分布式锁的两种方式”中介绍了分布式锁的使用场景,以及如何用zookeeper分别实现简单和高性能的分布式锁,这里就不再重复介绍分布式锁的场景,今天主要给大家带来另外两种实现分布式锁的方式–数据库、redis
公司最近大量的MYSQL要上线,不做压力测试时说不过去的,所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ,问题就开始了,最早用的是0.5 version.
docker安装步骤 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#install-docker-ce-1
我们在学习MySQL的存储殷勤时知道,MySQL中innodb支持事务而myisam不支持事务。而事务具有四个特性:
该文章介绍了如何使用OpenResty和Lua实现一个基本的MySQL数据库操作,包括创建表、插入数据、修改数据、查询数据和删除数据。同时,文章还介绍了如何使用Lua Resty MySQL库来执行这些操作。
对于主从延迟,其实一直以来就是一个颇有争议的话题,在MySQL阵营中,如果容忍一定的延迟的场景,通过主从来达到读写分离是个很不错的方案,但是延迟率到底有多高可以接受,新版本中的并行复制效果怎么样,在不同的版本中是否有改变,我们能否找到一些参考的数据来佐证,这一点上我们可以通过一些小测试来说明。 首先来为了基本按照同一个参考标准,我们就在同一台服务器上安装了5.6,5.7的MySQL服务,另外一台服务器上搭建了从库。 数据库版本为5.6.23 Percona分支, 5.7.17 MySQL官
本文讲述了在使用Nginx+Lua+MySQL实现高并发请求时,遇到的“消失的记录”问题。通过分析问题原因,发现原来是Nginx+Lua环境下,使用阻塞的HTTP请求库导致连接池被污染,进而引发事务问题。最终通过采用非阻塞的HTTP请求库,解决了问题,但修改量较大,需要一定时间来完成。
Lua是一种轻量、小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开发。设计的目的是为了嵌入到其他应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。
淘宝开发的 ngx_lua 模块通过将 Lua 解释器集成进 Nginx,可以采用 Lua 脚本实现业务逻辑,由于 Lua 的紧凑、快速以及内建协程,所以在保证高并发服务能力的同时极大地降低了业务逻辑实现成本。
一、MySQL自带的压力测试工具——Mysqlslap mysqlslap是mysql自带的基准测试工具,该工具查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据,系统运维和DBA人员应该掌握一些常见的压力测试工具,才能准确的掌握线上数据库支撑的用户流量上限及其抗压性等问题。 1、更改其默认的最大连接数 在对MySQL进行压力测试之前,需要更改其默认的最大连接数,如下:
简介 对于很多大型网站(pv值百万、千万)来说,在所处理的业务中,其中有70%的业务是查询(select)相关的业务操作(新闻网站,插入一条新闻。查询操作),剩下的则是写(insert、update、delete,只要能对MySQL的数据造成更改的操作都叫写操作)操作。在使用负载均衡集群之后,可以很大程度的提升网站的整体性能,但是最终的数据处理的压力还是会落到MySQL数据库上,所有很有必要使用一些技术来提升MySQL的负载能力。(读写分离) 写操作专门交给写服务器处理(一般网站来说写是比较少的 读写比 4
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址:http://github.com/akopytov/sysbench
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。关于这个项目的详细介绍请看:https://github.com/akopytov/sysbench 。 它主要包括以下几种方式的测试:
从业务角度考虑,分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景,对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0,但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库(需要自行修改源码重新编译),因此别无选择只能使用Sysbench进行性能基准测试。
出自percona公司,是一款多线程系统压测工具,可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件IO,操作系统调度器,内存分配和传输速度,POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言,Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL,操作系统和硬件的测试。
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实;而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务),要求真实的数据。
最初接触这个工具还是在两年前看《高性能MySQL》的时候,那时候没安装上呀,就没弄了、 我就想起来现在 luasql 也没安装上,会不会过段时间这也不是事儿了。
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal,其功能强大、运行稳定,但是有些方面不是太符合需求,主要有如下三点:
不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载,存在一定的安全隐患。同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家进站的时间。
今天同事过来跟我说有个备份失败了,让我帮忙看看。经过检查,感觉是DDL导致的备份失败。
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
获得雨果奖的科幻小说《三体》中出现了一个流行词汇:降维打击。更高维度文明对较低维度文明的打击不费吹灰之力。这里的“维度”一词,提醒了我看待事物时更换一个维度,也许会有更好的理解。在研究 MySQL 数据库的数据文件时,把数据页平铺,是不是可以有不同的发现。这里的降维,就是把维度放到数据页的维度,而不是内存或者程序角度。数据页平铺,肯定不是把页内所有内容平铺,可以选择一些内容着重分析,例如:LSN 。
1.Nginx加载Lua环境 默认情况下Nginx不支持Lua模块, 需要安装LuaJIT解释器, 并且需要重新编译Nginx, 建议使用openrestry
本篇将在mac 上学习k8s系列(8)external auth的基础上基于nginx-ingress 的access_by_lua_block +redis 来实现一个全局的rate limiter:用nginx lua连接redis,用redis计数来做集群粒度的rate-limit。
今天用了下新版本的sysbench,发现和早期版本的差别还不小,确实有不少有趣的地方,是的,我们继续测试下MySQL。 如果大家看过《高性能MySQL》这本书,就会发现里面对于基准测试的描述非常全面和专业,里面的测试场景都是基于早期版本,这个版本有一个不太方便的地方就是无法抓取到更细节的数据,只有平均值,所以要不需要定制脚本,要不就需要更多的测试场景和时间来得到一个报告。 sysbench目前最新的版本是1.0.3,里面的interval参数确实很赞,也是驱动我尝试的最大动力,因为能够得
本文提出了一种用Redis实现简单消息队列的方案,适合在资源不足的条件下临时使用。
场景描述: 数据库Master主服务器:192.168.206.100 数据库Slave从服务器:192.168.206.200 MySQL-Proxy调度服务器:192.168.206.210
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉,通过日志可以分析出很多有用的监控信息,如下面的这些信息。
一、mysql-proxy简介 mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务,上游可接入若干个mysql-client,后端可连接若干个mysql-server,它使用mysql协
在一个分布式系统中,当一个线程去读取数据并修改的时候,因为读取和更新保存不是一个原子操作,在并发时就很容易遇到并发问题,进而导致数据的不正确。这种场景很常见,比如电商秒杀活动,库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用,直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用,本地锁派不上用场,这时就需要引入分布式锁来解决。
1. Future模式: 参见 http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2011/03/26/Future_Pattern.html 使用future的好处是即利用了异步的并行能力,又保证主逻辑串行执行,保持简单。 2. Lua 协程 sina Timyang 的介绍 http://timyang.net/lua/lua-coroutine/ lua coroutine 通过create创建一个伪线程,该“线程”通过yield可以挂起自己,通过调用resume可以使该
昨天使用gdb调试MySQL中事务临界状态的时候,发现其实有些场景可能比我想得还要复杂一些,所以我在昨天的测试中结尾也是快快扫过,但是表明了意思即可。这一点上我在后面会把Oracle的临界事务状态也拿出来对比一下,还是蛮有意思的。 今天简单写了几个脚本继续对一个测试环境的MySQL进行sysbench压力测试。 先突破1000连接资源设置的瓶颈 在上一次的基础上,我们保证了能够满足短时间内1000个连接的冲击,从各个方面做了调整,其中的一个重点逐渐落到了IO的吞吐率上,redo日志的大小
Nginx Ingress 由资源对象 Ingress、Ingress 控制器、Nginx 三部分组成,Ingress 控制器用以将 Ingress 资源实例组装成 Nginx 配置文件(nginx.conf),并重新加载 Nginx 使变更的配置生效。当它监听到 Service 中 Pod 变化时通过动态变更的方式实现 Nginx 上游服务器组配置的变更,无须重新加载 Nginx 进程。
后期要使用Canal,需要把MySQL的配置文件提取出来,所以要进行相关的配置文件的编写
Nginx结合Lua脚本,直接绕过Tomcat应用服务器,连接MySQL/Redis直接获取数据,再结合Lua中Template组件,直接写入动态数据,渲染成页面,响应前端,一次请求响应过程结束。最终达到下图的一个效果。
mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务,上游可接入若干个mysql-client,后端可连接若干个mysql-server。它使用mysql协议,任何使用mysql-client的上游无需修改任何代码,即可迁移至mysql-proxy上。mysql-proxy最基本的用法,就是作为一个请求拦截,请求中转的中间层:
TPS(Transaction per second)每秒事务量 1052.19
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,每个 HyperLoglog 键只需要占用 12KB 内存,就可以计算接近 264 个不同的基数。HyperLogLog 的优点是在应对大量数据事可以利用极小且固定的空间完成对独立总数的统计,但缺点是它的统计并不十分准确,存在一定误差。HyperLogLog 只会根据输入的元素来统计基数,而不会存储输入的元素,因此相比于 Set 集合类型,它不会出现元素越多占用内存多大的情况,但是它也不能像 Set 类型一样返回输入的元素。
对于sysbench的定制,自己给自己定了一个小目标,但是实践的时候发现,难度比想象的要大很多。 都说Lua很简单,性能很不错,但是定制sysbench的模板的时候,越是深入去看,越觉得少了一些东西。 这个时候我想起了学习的周期和复杂度的一个说法,如果想快速学习一门技术,一种方式是通过代码来理解它的实现,来反推它的逻辑,这种方式的难度极大,而我前几天发现尝试的就是这种,这种方式非常苦闷,但是如果能够沉下心来,看代码看到一种程度之后,有了感觉相信就会融会贯通了。 还有一种方式,
在表结构设计时我们经常会面对是否要加空值约束、默认值处理等问题,当向前人经验中检索时,经常会看到不建议为null,强刷面经时not null也经常被归结到优化建议当中去,今天就来看一下为何? 通常来说,null表示虚无&不确定,在不同的实现中对null的定义相似。最早在Codd提出关系模型的最早的paper里,就引入了NULL。 先看不同语言对于null的处理:
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openesty嵌入lua脚本连接mysql 下载地址 nginx.conf文件 worker_processes 1; error_log logs/error.log; events {
在主服务器创建Proxy用户用户mysql-proxy使用,从服务器也会同步这个操作
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