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MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
在迭代DNS查询中,每个DNS查询都使用一个地址直接响应客户端,以供另一个DNS服务器询问,并且客户端继续查询DNS服务器,直到其中一个使用给定域的正确IP地址进行响应为止。
每种数据库本身都有自身的特性,同时面临的业务不同,也会导致每种数据库需要进行调节,来满足某种业务的需求.
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
首先,我是一个标题党^_^,写这样的标题就是为了吸引你们来看的。标题中说的磁盘临时表消失,并不是真的消失了,而是在MySQL默认配置下,从8.0.15到8.0.27的版本都不会产生磁盘临时表(8.0.15之前的版本没有做个测试,就不妄下结论了),在8.0.28及之后的版本中,默认配置又放开了磁盘临时表(文章中未特殊说明时都指内部临时表,非用户创建临时表)的使用,这是什么情况?请容我慢慢道来。
具体数据需要我们从数据库中查询,因为我这边业务还未完成,所以显示的数据为:“该分组下没有参数”。
众所周知Xtrabackup 是mysql 中重要的备份工具,而数据库的备份中,尤其大内存的 MYSQL 备份中,都有一个问题的存在就是 innodb_buffer_pool 的存在。备份后的MYSQL 在恢复后,一般innodb_buffer_pool 的数据都不会再恢复的数据库上出现,越大的内存和繁忙的MYSQL 在数据恢复后,就会有一个缓冲期,需要预热一段时间。一般来说我们都是希望备份的数据恢复后能带有内存中的数据。其实MYSQL 本身是有这个设置的,就是在关机和开机的时候,将 innodb buffer pool 写入文件,在开始的时候读取这些文件,装载到内存中。
大部分情况下,会杀掉导致OOM的进程,然后系统恢复。通常我们会添加对内存的监控报警,例如:当memory或swap使用超过90%时,触发报警通知,需要及时介入排查。
在Spring Cloud项目中我们经常会用到Nacos,但如果只是在测试环境或者微服务数量相对比较少时,采用Nacos默认的JVM配置会浪费很多资源。特别是那些低配置用来研究的服务器。
编辑/etc/my.cnf文件添加在[mysqld]版块下添加如下变量,添加后重启服务。
之前只运行 NGINX 和 FBG 棋盘游戏很稳定。接着使用 配置中心+注册中心+接口网关 取代了 NGINX,也没有出现问题。后来再加上 UAA 认证授权中心,就总是出问题。启动 UAA 之后,接口网关就挂了;再启动接口网关,UAA 就挂了,不知道什么原因。
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PHP获取服务器基本信息,免配置流程直接放到后台html即可输出到页面,灰常方便 只要直接复制粘贴就能显示对应信息哦 下面是PHP获取当前服务器信息的基本语句。 PHP程序版本: <?PHP e
这次为第一部分,及环境的准备,和Oracle一样,MySQL的安装也需要一些参数的设置
一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。 三、PG 多年来在
最近一直在做性能压测相关的事情,有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page,我听说过huge page会对性能有所提升,本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
如果 SQL 在执行过程中读到的数据无法直接得到结果,那么就需要额外的内存来保存中间结果,得出最终结果,这个额外的内存就是内部临时表。比如 group by 执行时,就需要构建一个临时表,需要额外的字段保存聚合函数的结果,当然为了防止内存使用过大,一般超出某个限制后就会放到磁盘上。关于哪些操作会产生内部临时表,可以查看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/internal-temporary-tables.html,下面主要介绍 MySQL 8.0 内部临时表存放方式的变化。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
到此salve的软件环境就已经准备好了 ---- 注意事项 1.slave上的数据存储位置有足够的空间,如果没有最好链接到一个有空间的位置 2.slave上使用master的配置文件,可以将有些大内存使用参数酌情改小 3.注意修改 server-id ,不能和master一样 ---- 备份master数据库 使用前面的方法在master上安装xtrabackup 报错1 [root@master-qa ~]# /usr/bin/innobackupex --defaults-file=/etc/my.cn
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集
Redis是Remote Dictionary Server的缩写,他本质上一个Key/Value数据库,与Memcached类似的NoSQL型数据库。
什么是ELK STACK: ELK Stack是Elasticserach、Logstash、Kibana三种工具组合而成的一个栈。ELK可以将我们的系统日志、访问日志、运行日志、错误日志等进行统一收集、存储分析和搜索以及图形展现。相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询,ELK支持分布式搜搜,数据量可达PB级别,检索速度更快速,接近实时处理,并且更智能,可以去掉一些没有特殊含义的词汇,比如“这,的,是”,还可以进行搜索补全与搜索纠错(想想在百度搜索的情景) LogStash: 负责日志的收集,并且可以输出到指定位置,如Redis、kafka、以及最主要的ElasticSearch中,通常会在所有需要收集日志的服务器上安装Logstash,然后由Logstash agent端发送到Logstash的Server端 ElasticSearch: 使用JAVA开发、基于Lucene搜索引擎库的全文搜索工具,通过RESTful API(一种接口设计规范,让接口更易懂)隐藏了Lucene原本的复杂性。实现了日志数据的分布式、实时分析,并且可以进行搜索补全与纠错等功能,是ELK最核心的组件。相比MySQL库和表的概念,在ES中把库叫做索引。 Kibana: 负责数据的展示与统计,是一个图形化的管理系统 ElasticSearch概念与工作流程介: 索引(index):文档的容器,是属性类似的文档集合,类似MySQL中的库或者表的概念,强烈建议同一类的数据放一个索引里 分片(shared):Elasticsearch默认将创建的索引分为5个shard(也可以自定义),每一个shard都是一个独立完整的索引,然后分布在不同的节点上 节点:站在用户角度来看并没有主节点概念,每个节点对用户来说都是一样的,都会响应请求,但是对于集群来说,会有一个主节点用于管理节点状态以及决定shard分布方式,还会周期性检查其他节点是否可用并进行修复。各节点是通过集群名称来判断是否属于同一节点。 在Elasticsearch中将文档归属于一种类型type,而这些类型存在于索引index中。用MySQL来举例看看他们的对应关系: Database->Table->Row->Column Indice->Type->Document->Field 安装Elasticsearch: 1、ElasticSearch默认工作在集群模式下,扩展性很强,并且支持自动发现。所以在实验环境中需要至少2台服务器来搭建,但是为了防止脑裂,建立使用基数台服务器。在部署ElasticSearch前需要先部署JAVA环境,所以第一步是安装JDK,这里偷懒使用yum安装了openjdk,生产环境还是建议用JDK的源码包(暂时不支持JDK 9)。 yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 2、下载ElasticSearch,官网地址是www.elastic.co(不是com),其每个Products下都有专门的文档用于参考。 下载tar包解压,然后进入config目录,该目录下除了有一个主配置文件elasticsearch.yml需要配置外,还有一个jvm.options文件用于JVM的调优 tar zxf elasticsearch-6.3.tar.gz cd elasticsearch-6.3/config jvm.options文件主要是JVM优化相关,关于垃圾回收这块使用默认配置就可以了,我们要调整的就是最大内存和最小内存的设置。通常设置为一样大小,具体的值可以设置为系统最大内存的一半或三分之二 -Xms1g #程序启动时占用内存的大小 -Xmx1g #程序启动后最大可占用内存的大小 3、修改ElasticSearch的配置,编辑elasticsearch.yml cluster.name: my-application #集群名称,相同集群名称的节点会自动加入到该集群 node.name: r1 #节点名称,两个节点不能重复 path.data: /path/to/data #指定数据存储目录 path.logs: /path/to/logs #指定日志存储目录
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器,其主要特点是拥有大容量的随机存储器(RAM)。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势:
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
MySQL 5.7发布后,在复制方面有了很大的改进和提升。比如开始支持多源复制(multi-source)以及真正的支持多线程复制了。多源复制可以使用基于二进制日子的复制或者基于事务的复制。下面我们说一说如何配置基于二进制日志的多源复制。
这段时间服务器被大量攻击,有sql注入,有暴力破密码,有利用image漏洞的,最严重的导致访问我网站会被重定向,忍无可忍,彻底重做整个站点.本次完成将apache改为nginx,做了各种优化还有服务器迁移的事情,比较复杂.
MySQL-8.0.28 发布了,它提供了在连接层面限制内存使用的功能;也就说我们现在可以控制前端的业务连接一共能用多少内存。
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
简介 MongoDB更类似MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询JSON数据,能存储海量数据,但是不支持事务。 Mysql在大数据量时效率显著下降,MongoDB更多时候作为关系数据库的一种替代。 内存管理机制 Redis数据全部存在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,可以选择指定的LRU算法删除数据。 MongoDB数据存在内存,由Linux系统mmap实现,当内存不够时,只将热点数据放入内存,其他数据存在磁盘。 支持的数据结构 Redis支持的数据结构丰富,包括hash、
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
Linux下的大页分为两种类型:标准大页(Huge Pages)和透明大页(Transparent Huge Pages)。
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
类似GoogleFS的实现方式,即一个MasterServer和多个ChunkServer构成的存储集群。MFS系统由4个部分构成,master、metalogger、chunkserver、client。
skip-external-locking 跳过外部锁定,当外部锁定起作用的时候,每个进程访问数据表,则必须等待之前的进程完成操作并解除锁定,由于服务器访问数据库时经常需要等待解锁,所以在单服务器环境下开启外部锁定则会让MySQL性能下降,所以默认开启本项跳过外部锁定
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
官方地址:https://github.com/alibaba/nacos/releases
一早醒来,魔都湛蓝的天空,暑气未消的阳光,一扫前几日狂风暴雨的阴霾。品着自己煮的咖啡,吃上一口朱家角寄来的苏荷月饼,人生真赞!
一、Ubuntu下安装apache、php、mysql环境: 运行如下命令,最小化组建安装,按照自己的需求一步一步装其他扩展。命令提示符输入如下命令:
agentd需要安装到被监控的主机上,它负责定期收集各项数据,并发送到zabbix server端,zabbix server将数据存储到数据库中,zabbix web根据数据在前端进行展现和绘图。这里agentd收集数据分为主动和被动两种模式:
大页内存(HugePages),有时也叫“大内存页”、“内存大页”、“标准大页”。操作系统以内存页为单位管理内存,内存页的大小对系统性能有影响。内存页设得太小,内存页会很多,管理内存页的数组会比较大,耗内存,同时TLB(Translation Lookaside Buffer,页表寄存缓冲器,可理解为页表缓冲)大小是固定的,导致TLB MISS增加。在不同的应用场合,内存页的大小的最优值是不同的。所以一般的系统都支持多种内存页的取值。
假设MySQL同时接收到了多个请求,他自然会用多线程处理,那这多线程就可能会同时访问BP,即同时操作里面的缓存页,同时操作一个free链表、flush链表、lru链表。现在多线程来并发的访问这个BP,此时他们都是在访问内存里的一些共享数据结构,如缓存页、各种链表,必要加锁,然后让一个线程先完成一系列操作,比如说加载数据页到缓存页,更新free、lru链表,然后释放锁,接着下个线程再执行操作。
phpMyAdmin使用方便,已成为大多数站长的常用工具,对于小型网站来讲phpmyadmin已经绰绰有余了,但是对于中大型网站,在数据库较为庞大的时候,phpmyadmin就显得力不从心了! 一般情况下,phpMyAdmin最大限制上传2M以内的文件,但是当网站运营一段时间后,即使把sql格式的数据库压缩成zip格式,想变成2M以内是不太现实的。 个人并不推荐使用phpMyAdmin来导入大数据库,因为大多数用户使用的是虚拟主机,很多文件没有服务器权限是无法修改的,而且phpmyadmin对大数据库的执行效率也非常低,容易出现错误。 导入大数据库的解决方案
在ClickHouse中熔断机制是限制资源被过度使用的一种保护机制,当使用的资源数量达到阈值时,正在进行的操作会被自动中断,按照使用资源统计方式不同,熔断机制分为两类。
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