《高性能MySQL》读书笔记(一)——MySQL架构及重要属性概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、MySQL逻辑架构 1、三层架构 mysql逻辑分为三层设计: 第一层是基于网络的处理,如连接处理、授权认证、安全等,这个在基于网络的服务器、客户端中的各种软件都会有相应的实现。 第二层是mysql的核心功能部分,包括查询解析、分析、优化、缓存、以及所有的内置函数,所有跨存储引擎的功能也都在这一层实现,包括触发器、存储过程、视图等。 第三层是数据库的存储引擎,即通常提及mysql都会
对于读多写少的场景,我们通常使用内存型数据库作为缓存,关系型数据库作为主存储,从而形成两层相互依赖的存储体系。
主从复制延迟的几个因素 从库硬件比主库差,导致复制延迟 主从复制单线程,主库写并发太大,来不及传送到从库导致延迟(更高版本的mysql可以支持多线程复制) 慢SQL语句过多,网络延迟,master负载主库读写压力大,导致复制延迟(架构的前端要加buffer及缓存层slave负载) #解决办法 使用多台slave来分摊读请求,再从这些slave中取一台专用的服务器只作为备份用,不进行其他任何操作,或者使用比主库更好的硬件设备作为slave 可以减少延迟的参数: –slave-net-timeout=seco
在使用 show engine innodb status检查引擎状态时,发现了死锁问题 在5.5中,information_schema 库中增加了三个关于锁的表(MEMORY引擎)
缓存是系统快速响应中的一种关键技术,是一组被保存起来以备将来使用的东西,介于应用开发和系统开发之间,是产品经理们经常顾及不到的地方,算是技术架构中的非功能性约束吧。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,MySQL和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
可以举个生活的例子来说明,假设有一个两居室,客厅就是MySQL Server,主卧是InnoDB,次卧是MyISAM,对于一个房间来说,假设住户是数据,那么住户只会在卧室里面休息,即数据是在InnoDB中存储或是在MyISAM中存储,对于数据的存储方式不同,主要基于事务安全、存储限制、空间使用、内存使用、插入数据的速度和对外键的支持等一些维度,可以有如下的一些存储引擎。
—1— 前言 在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 —2— 数据不一致的原因 1.导致数据不一致的原因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。 所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数
在高并发的业务场景下(如秒杀或者双十一),数据库最容易挂掉环节。所以,就需要使用Redis做一个缓冲操作,让请求先访问到Redis,如果Redis命中就不在访问数据库,从而减轻数据库的压力。
# 如果你有非常高的连接率并且出现”connection refused” 报错,
现在 有一个场景,领取礼品,每个用户有次数限制,用户通过前端点击,调用了应用A的接口,里面调用了服务B,服务B里面去调用了服务C,注意服务C是其他部门的服务。服务C负责真正的发放礼品。(假设这个服务C我们是不可修改的,A,B是自己团队负责的,并且可能出现高并发的情况)
2、所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
它本身继承自AbstractMap,实现了ConcurrentMap。是根据jdk1.7中的ConcurrentHashMap中的分段锁的原理来实现的,构造方法为:
在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。
在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
问过很多朋友,很多人都说家里装的路由器,自从打开后就没有关过了,而实际上路由器是需要每天都要关一下的。
缓存回收:LRU,定时(expireAfterAccess,expireAfterWrite),软弱引用,显示删除(Cache接口方法invalidate,invalidateAll)
站在一个旁观者的角度,我个人对任何厂都是没有抵触情绪的,只要发 offer,只要钱给到位,只要不拖延,只要能就业,就算是好公司(咱要求不高)。
启动配置 spring: profiles: pro 启动端口,默认8080 server: port: 80 数据库连接 spring: datasource: type: co
四月份的时候,有位好朋友去美团面试。他说,被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证?这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下,一致性是如何保证的?本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
蔡岳毅,携程旅行网酒店研发中心高级研发经理,资深架构师,负责酒店大住宿数据智能平台,商户端数据中心以及大数据的创新工作。
在我还没来到这个世界上的时候,MySQL过的很辛苦,互联网发展的越来越快,它容纳的数据也越来越多,用户请求也随之暴涨,而每一个用户请求都变成了对它的一个又一个读写操作,MySQL是苦不堪言。尤其是到“双11”、“618“这种全民购物狂欢的日子,都是MySQL受苦受难的日子。
2016年2月9号《自然》杂志的《The chips are down for Moore’s law》写到即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律(Moore’s law)为目标,芯片行业50年的神话终被打破。
我们做为研发同学,经常会接到各种需求或项目,除了保证业务功能实现外,还会关注一个重要的指标,就是系统性能。如果一个系统发布上线后,扛不住一定的流量,很难得到客户的满意。
后面我回过头去看,当时写的确实有点过于跳跃了,过一段时间再去看有些不是那么连贯,打算重新把这个事情讲清楚。
nexus是一个强大的maven仓库管理器,作用是代理远程仓库及部署第三方构件,它极大的简化了本地内部仓库的维护和外部仓库的访问。nexus是一套开箱即用的系统不需要数据库,它使用文件系统加Lucene来组织数据
数据库高可用一直是企业的重中之重,而采用主从方案,一主一从,能实现负载均衡,读写分离的作用,分担数据库的负荷,提高性能,而如果搭配keepalived还能实现高可用性,当主服务器故障以后,自动切换到从服务器上。
MySQLD Exporter 插件基于标准的 MySQLD Exporter 实现。Rainbond 自带的 Prometheus 监控系统 rbd-monitor 会收集 Exporter 中的数据,并通过监控面板展示出来。用户可以自定义展示哪些关键性能数据的指标,这是监控 Mysql 数据库服务的不二之选。
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
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Redis是REmoteDIctionaryServer(远程字典服务器)的缩写,它以字典结构存储数据,并允许其他应用通过TCP协议读写字典中的内容。
一天,老板说「最近公司的用户越来越多了,但是服务器的访问速度越来越差的,阿旺帮我优化下,做好了给你画个饼!」。
业务系统的演进主要取决于业务场景,业务场景的定义和认知是随着公司发展而形成的,基本上有着一定体量的大公司技术架构都相对稳定,业务架构则主要是对业务发展产生影响,好的业务架构能够保证业务更好的发展。本次嘉宾将会为大家分享饿了么业务架构的演进之路。
我们使用mysql的时候经常遇到分页查询的场景,在mysql中使用limit关键字来实现分页。比如下面的示例。
最近有一位小伙伴通过公众号给我留言, “我参加工作没多久,看着圈里的技术大牛,特别羡慕,也渴望成为技术大牛,想让您分享一下从小白到大牛是怎样练成的,我该如何提高自己” 首先,谢谢这位小伙伴的一直关注。其次,我并不是大牛,只是早搬了几年的砖而已,不过可以分享一下我的Java开发之路。 入门 相信大部分人接触Java语言的入门书籍都是学校里的规定教材,这些书大纲很全,但是缺乏深入的内容。谈到Java的入门书籍,有人可能会推荐《Java编程思想》,确实它是一本很经典的Java参考书,因为内容很全,而且很厚重,所
Hello 大家好,我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景,很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
index.number_of_shards :一个索引应该有的主分片(primary shards)数。默认是5。而且,只能在索引创建的时候设置。(注意,每个索引的主分片数不能超过1024。当然,这个设置也是可以改的,通过在集群的每个节点机器上设置系统属性来更改,例如:export ES_JAVA_OPTS="-Des.index.max_number_of_shards=128")
我们在开发一个项目的时候,可能会遇到需要对多个数据库进行读写的需求,这时候就得在项目中配置多个数据源了。在Java项目的开发中,目前最常用的数据操作框架是 Mybatis,开发框架也都基本用上了SpringBoot。而Druid号称最好的数据库连接池,自然也是被广泛使用。
最近接触到很多面试相关的内容,所以就专门整理了以下,内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题,欢迎关注。
缓存穿透:查询一个不存在的数据,mysql查询不到数据也不会直接写入缓存,就会导致每次请求都查数据库
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
半道出家的程序员,从不伪造简历,起点低,三年时才16k月薪*14在北京,认为混的比较差。
MySQL 中在运行一个 DDL , 此时我们对这个 DDL 进行 kill , 那这个 DDL 多久会被 kill 掉? 要讨论这个问题, 我们需要拆分问题: DDL 多久会被 kill 掉 = D
当使用缓存时,无论是在本地内存中缓存还是使用 Redis 等外部缓存系统,会引入数据同步的问题。下面以 Tomcat 向 MySQL 中进行数据的插入、更新和删除操作为例,来说明具体的过程。
在查询数据的时候,数据大多来自于数据库,我们会基于SQL语句与数据库交互,数据库一般会基于本地磁盘IO将数据读取到内存,返回给Java服务端,我们再将数据响应给前端,做数据展示。
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