上一篇关于MySQL优化的两三事(一)-- MYISAM存储引擎介绍了MYISAM存储引擎,本篇内容就为大家介绍MySQL的主打引擎INNODB。
正文共:1610 字 8 图 预计阅读时间:5 分钟 本篇主要从宏观的角度来为大家呈现 Tornado 源码的全貌,从上帝视角来感受一下源码的组织结构。 有人说学技术不就是coding,conding,coding ...... 这种学习方式只见树木不见森林,没有宏观的概念,当与别人聊起的时候都是说的各种细节,不能站在更高的角度来认识和思考这们技术,so还是希望大家学习东西的时候可以: 了解背景(这项技术什么背景下提出的)-->整体把握(这项技术是解决什么问题的?有哪些技术亮点?可能带来什么新的问题?)-->写demo运行(可以了解技术架构,代码组成等)-->找自己感兴趣的点研究(一个大项目的源码很多少则几千行多则几万行甚至几十万行)-->工作中使用体会(在读源码)...... 首先,我们感受一下源码的包中有哪些东西(这个是Tornado3.1.1版本):
方案1:accept+fork,阻塞,采用多进程,长连接,并发性低,开销高,process-per-connection
当前的大部分 Java web 容器基于 Bio 线程模型,例如常见的 Tomcat ,默认 200 线程,即 200 连接。由此带来的问题是,如果想提高并发,或者提高资源利用率,就得加大线程数。
MySQL 由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。随着 MySQL 的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用,比如维基百科、Google 和 Facebook 等网站。非常流行的开源软件组合 LAMP 中的“M”指的就是 MySQL。
介绍Golang并发的模型写了几篇了,但一直没有以channel为主题进行介绍,今天就给大家聊一聊channel,channel的基本使用非常简单,想必大家都已了解,所以直接来个进阶点的:介绍channel的阻塞情况,以及给你一个必杀技,立马解决阻塞问题,实用性高。
无论是无缓冲通道,还是有缓冲通道,都存在阻塞的情况,教你一招再也不遇到channel阻塞的问题。
高并发对于大部分小伙伴来说,可能工作中并不容易遇到,但是在面试时候这是一个非常高频的问题。松哥之前从数据库优化的角度写过一篇文章来简单聊过这个问题:
响应式编程已经在 Java 编程领域出现很长一段时间了。具有高性能,事件驱动,充分利用计算资源,更加优雅的异步编程体验,同时它也提供了背压机制来防止系统过载。很长一段时间 Java 的响应式只能同 MongoDB、Redis 等这些非关系型数据库进行交互。而目前我们大部分的数据还是存放在关系型数据库中,大部分情况下 Java 使用 JDBC 来操作关系型数据库,而 JDBC 是阻塞的、同步的。所以迫切需要一种支持响应式的数据库驱动协议。目前市面上有两种响应式数据库驱动协议,我们来了解一下它们。
Linux设备驱动中的阻塞和非阻塞I/0,简单来说就是对I/O操作的两种不同的方式,驱动程序可以灵活的支持用户空间对设备的这两种访问方式。
交换机的交换架构是框式交换机才有的概念,它最主要的作用是任意输入端可以交换为任意输出端。交换架构的最基本组成为:输入端口、输出端口和连接输入输出端口的交换网络。
可能是因为毕业季,最近有非常多的应届生来咨询我面试相关的问题。这不,今天有一位应届生找到我,说面试被问到这样一道面试题:请谈谈String、StringBuffer和StringBuilder的区别。其实呢,这是一道老生常谈的题,光背八股文还是非常简单的。
最近的项目中,因为涉及到Mysql数据中乐观锁和悲观锁的使用,所以结合项目和网上的知识点对乐观锁和悲观锁的知识进行总结。
昨天写了乐观锁《使用MySQL乐观锁解决电商扣库存并发问题》,有人提出想看悲观锁,所以今天我们就说一说如何抗悲观锁解决并发问题:
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后,我们收到了很多伙伴们的反馈,大家有各种各样的疑问,包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库?为啥实时写入也很快?读压力大怎么办?节点挂了怎么办?业务怎么接入?……今天我们就来详细回复一下大家的问题,希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如,对于Nvidia A100,峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS,单卡有效算力约为~298 TFLOPS [1, 2]。
为了实现资源共享,网络必须虚拟化并安全隔离。网络的技术本质是“编址+路由”, Overlay 的编址是在数据报文编址上叠加一层租户标识,现在通常使用VxLan技术。在租户报文上增加了“IP+UDP+VxLan(租户ID)” 2. 弹性伸缩
在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(又名“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。
协程goroutine 不由OS调度,而是用户层自行释放CPU,从而在执行体之间切换。Go在底层进行协助实现 涉及系统调用的地方由Go标准库协助释放CPU 总之,不通过OS进行切换,自行切换,系统运行开支大大降低 通道channel 并发编程的关键在于执行体之间的通信,go通过通过channel进行通信 channel可以认为类似其他OS体系中的消息队列,只不过在go中原生支持,因而易用 消息队列有哪些值得关注的地方?常见问题包括创建、关闭或删除、阻塞、超时、优先级等,gola
当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel就开始了IO的第一个阶段:准备数据。对于network io来说,很多时候数据在一开始还没有到达,这个时候kernel就要等待足够的数据到来,而在用户进程这边,整个进程会被阻塞。
在我们前面讲解零拷贝的内容时,我们了解到一个重要的概念,即内核缓冲区。那么,你可能会好奇内核缓冲区到底是什么?这个专有名词就是PageCache,也被称为磁盘高速缓存。也可以看下windows下的缓存区:如图所示:
同步就好比打电话,通信双方,你一句我一句,一句话得不到回应就会一直问:“喂?喂?可以听到么?是不是信号不好呀”。 异步就像发短信,发完短信我就去干点别的,看个视频、玩个游戏、干啥都行,等对方给我回信息了我再来处理短信(也可以不处理)。
背板带宽也称交换容量,是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量,就像是立交桥所拥有的车道的总和。由于所有端口间的通信都需要通过背板完成,所以背板所能提供的带宽,就成为端口间并发通信时的瓶颈。
目前数据中心流行的是 CLOS 网络架构:Spine+Leaf 网络架构,如下图所示:
核心交换机应当全部采用模块化结构,必须拥有相当数量的插槽,具有强大的网络扩展能力。
Tornado的核心是什么?Tornado 的核心是 ioloop 和 iostream 这两个模块,前者提供了 一个高效的 I/O 事件循环,后者则封装了 一个无阻塞的 socket 。 通过向 ioloop 中添加网络 I/O 事件,利用无阻塞的 socket ,再搭配相应的回调函数,便可达到梦寐以求的高效异步执行。
最近意外发现之前对悲观锁乐观锁的理解有误,所以重新学习了一下。 1.悲观锁 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)。 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一个字段status
Redis server通过在多个客户端间多路复用, 实现了高效的命令请求处理: 多个客户端通过socket连接到 Redis server, 但只有在socket可无阻塞读/写时, server才会和这些客户端交互。
初学者,特别是自学的孩子,在学习的过程中常会遇到各种各样的瓶颈,例如:如何写好javascript、要注意什么等等。这篇文章中,总结了过去javascript一些高效的写法,供大家参考。
Writer:Cgm 醉里挑灯写bug; 热爱旅游和美食。 一、背 景 迁移一台内存密集型实例时,由于写内存的速度较快,脏页产生的速度一直比迁移虚拟机机,源目的虚拟机同步内存速度快,导致迁移一直完不成,结果超出了keystone token默认的1小时超时时间,最后导致虚拟机状态错误,迁移完不成。 二、迁移超时导致token超时 1、原 因 keystone token默认超时时间为1小时。 虚拟机默认热迁移超时取消迁移时间为(非块迁移):虚拟机内存GB * 默认800s 得出以下关系
TIDB 在TIKV 中的数据逻辑表的呈现是一个需要学习的地方, TIKV中行的信息是通过key value 来组成的, 而在逻辑和物理之间进行实现的过程中tidb做了如下的工作。
本文介绍了Netty的高性能原理和应用场景,包括基于Netty的高性能通信框架、推送框架,以及用于高性能RPC调用、微服务框架等。Netty作为高性能通信框架,具有垄断地位,其底层原理涉及到多种解码器,包括UnpooledHeapByteBuf、UnpooledDirectByteBuf、PooledHeapByteBuf和PooledDirectByteBuf等。在使用Netty时,需要注意内存泄露问题,并合理使用Netty的ByteBuf和ByteBuffer。
说道Redis分布式锁,我们的第一印象就是setnx操作。 先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放。但是在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了,那会怎么样? 从 Redis 2.6.12 版本开始, SET 命令的行为可以通过一系列参数来修改:
JavaScript 是单线程运行的,所以在在执行效率上并不是很高,随着用户体验的日益重视,前端性能对用户体验的影响备受关注,但由于性能问题相对复杂,接下来我们来了解下JavaScript如何提高性能;
上周被问到这个问题,没想出来,后来提示说concurrent包里的原子类。回来学习一下。 一、何谓Atomic? Atomic一词跟原子有点关系,后者曾被人认为是最小物质的单位。计算机中的Atomic是指不能分割成若干部分的意思。如果一段代码被认为是Atomic,则表示这段代码在执行过程中,是不能被中断的。通常来说,原子指令由硬件提供,供软件来实现原子方法(某个线程进入该方法后,就不会被中断,直到其执行完成) 在x86 平台上,CPU提供了在指令执行期间对总线加锁的手段。CPU芯片上有一条引线#HL
对于Online DDL,之前简单分析了一些场景MySQL中的Online DDL(第一篇)(r11笔记第3天),其实有一个很关键的点没提到,那就是online DDL的算法,目前有三个操作选项,default,inplace,copy可选 具体可以参考 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-online-ddl.html > select count(*) from newtest; +----------+ | count(*) | +-----
图:优化前(我的电脑是四核cpu,所以单线程无限无阻塞循环占用率不会达到100%)
P2P接口是一种双向握手接口,传输的前级和后级各提供一个数据有效信号valid和忙信号busy信号,只有当两个信号达成某种指定情况时,握手完成,数据传输完成,否则数据传输均未完成。这可以看成一种分布式控制方式,每个模块的开发人员仅需要考虑上下级的握手信号即可。
1.go test命令是一个按照约定和组织进行测试的程序 2.竞争检查器 go run -race 附带一个运行期对共享变量访问工具的test,出现WARNING: DATA RACE 说明有数据竞争 3.理想情况下是应该避免掉多余的工作的,称为duplicate suppression(重复抑制/避免)
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import os import commands import subprocess # content = os.system('ls -al') #执行结果 0或者1 # print '结果:%s' % content # content = os.popen('ls -al').read() # print '###结果:%s' % content # content = os.popen('ls -al').re
程序在高并发的情况下,程序容易崩溃。主要的原因是:在高并发的情况下,有大量用户请求需要程序计算处理,而目前的处理方式是,为每个用户请求分配一个线程,当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时,线程无法释放去处理其他请求,这样就会早在请求的堆积,不断的消耗资源,最终导致程序的崩溃。
goroutine GoRoutine主要是使用go关键字来调用函数,你还可以使用匿名函数,如下所示: package main import "fmt" func f(msg string) { fmt.Println(msg) } func main(){ go f("goroutine") go func(msg string) { fmt.Println(msg) }("going") } 我们再来看一个示例,下面的代码中包括很多内容,包括时间处
摘要 数据抓取是企业信息化的根基和第一步,只有利用先进的技术作好了信息抓取工作,才能为信息化带来最大的价值。懂球帝高级开发工程师邓佳龙用五个字就概括了数据抓取的精髓。 嘉宾演讲视频回顾及PPT链接:http://t.cn/RnLosMH 我眼中的数据抓取 数据抓取,通俗叫法是“爬虫”。就是把非结构化的信息数据从网页中抓取出来,保存到结构化的数据库的过程。 能在页面上看到的数据就是能得到的数据,这就是我所说的“所见即所得”这五个字的含义。 数据抓取技术可以通过很多后台语言实现,比如PHP、JAVA等等,但是N
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