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。
每个模块工作职责: 1、Zabbix Server:Zabbix Server为核心组件,用来获取agent存活状况及监控数据。所有的配置、统计、操作数据均通过Server进行存取到database; 2、Database Storage:用户存储所有配置信息,以及存储由Zabbix Server收集到的数据; 3、Web Interface:Zabbix的GUI接口,通常与Server运行在同一台主机上; 注意:如果采用SQLite作为数据库,web接口和Zabbix Server必须运行在同一台主机上 4、Zabbix Proxy:常用于分布监控环境中,代理Server收集部分被监控的监控数据并统一发往Server端;(通常大于500台主机需要使用) 5、Zabbix Agent:部署在被监控主机上,负责收集本地数据发往Server端或Proxy端; 二、具体工作原理:
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
BeeAPM是一个分布式跟踪和应用性能监控系统。该系统应用JavaAgent技术,使用bytebuddy(基于ASM的框架)进行字节码植入,从而对java应用程序进行相关数据采集和性能监控, 对应用无侵入。
如前一章提到,监控有赖于运维各专业条线协同完善,通过将监控体系进行分层、分类,各专业条线再去有重点的丰富监控指标。
一、ZooKeeper简介 ZooKeeper作为分布式系统中重要的组件,目前在业界使用越来越广泛,ZooKeeper的使用场景非常多,以下是几种典型的应用场景: l 数据发布与订阅(配置中心) l 负载均衡 l 命名服务(Naming Service) l 分布式通知/协调 l 集群管理与Master选举 l 分布式锁 zk环境搭建 这里不详细说明,提供详细blog说明。 Zookeeper集群搭建:https://cloud.tencent.com/developer/article/1021111 Z
作为运维者,第一个接触的基本上是监控平台,各种各样的监控,看各种各样的指标,好像没有监控就觉得不正常,那么为什么需要监控呢?
监控系统监控到我们的程序变慢了,怀疑是sql的原因,要怎么去分析排查呢?一般按照如下几个步骤进行:
告警指将达到某一个阀值事件的消息发送给用户,让用户在事件发生的时候即可知道监控项处于不正常状态,从而采取相应的措施。在Zabbix中,高进是由一系列的流程组成,首先是触发器达到阀值,接下来是Action对事件信息进行处理,其中包括两部分:第一部分是发送消息,即将告警信息发送给用户;第二部分是执行命令,即将事件用命令进行处理,达到对事件故障自动尝试恢复的效果。
我们前几篇文章介绍了什么是索引,索引分析explain语法的用法,以及索引如何优化等文章,如果大家对这些知识点不熟悉,可以在历史文章里找一下。
select ...from table where exist (子查询);
在维护TiDB时,专业DBA巡检会经常翻看每个集群的指标、看看各个集群的慢日志、给集群核心指标配置告警等操作。然而,一个TiDB集群有上百个指标监控,当维护少数几个TiDB集群时,可以逐个巡检。当维护几十个集群600个(甚至更多)以上节点时就不能靠人工蛮干了...
在项目里利用 cpu 的使用率来做限流其实不是很常用,或者基本不会使用这种方法进行,限流,除非该项目有他特殊 的需要,因为我们不能保证是其他 应用或者服务引起的 cpu 使用率增加,还是由于访问量大,导致 cpu 使用率增加, 因为一台机器 cpu使用率不是说你一个 java服务就能控制的,所以用这个判断是有误差的,本文就是一个为了扩展大家思路而写的。
测试对象: 窗口 菜单 文件 from pywinauto.application import Application # 启动Navicat app = Application("uia").start(r"D:\Navicat for MySQL\navicat.exe") # 选择窗口 dlg = app["Navicat for MySQL"] # 选择菜单 menu = dlg["menu"] # 选择菜单项:文件 file = menu.child_window(title="文件") 查看控
在接下来的一段时间,笔者会分享VMware SDDC体系架构中分析工具,vROps和LogInsight。由于篇幅有限,我会以连载的方式,先介绍vROps(预计会有三篇),再介绍Log Insight。 分析工具用于分析数据。谈到数据的类型,可以分为结构化数据和非结构化数据。在VMware的SDDC解决方案中,两种数据我们都有相应的分析方法。针对与结构化数据,主要指的是虚拟化环境中的:性能、告警、事件类的信息,通过vROps与vCenter进行通讯进行收集,经过分析后,用报表的形式展示给用户。对于非结构化数
摘要:本文介绍宜信105条数据库军规,帮助研发团队评估数据库开发质量,达到尽早发现问题解决问题的目标。
首先小伙伴要明确:死循环问题在JDK 1.8 之前是存在的,JDK 1.8 通过增加loHead和loTail进行了修复。
实验环境:MySQL Community Server (GPL) 5.7.17、Ubuntu 16.04
499 是 nginx 扩展的 4xx 错误,目的只是用于记录,并没有实际的响应。 看一下 nginx 源码 ngx_http_request.h 对 499 的定义:
一、网络问题 1、临时性 检查:ping, mtr,dig,dig+trace 等命令,检查网络状况,DNS等 解决:联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查:客户端和机房所在网络情况 解决:双线机房或分布式部署,动态DNS,需要考虑成本 3、资源加载慢 检查:chrome控制台 解决:CDN,合并请求,压缩页面代码,多域名请求(http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制,IE是10,火狐 chrome是6)等 二、前端
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.
星球一位小伙伴面试了 网易,遇到了一个 性能类的面试题:CPU飙升900%,该怎么处理?
本文转载java知音
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
作者简介:刘江,伴鱼英语数据库负责人,TUG 2020 年度 MOA。负责伴鱼数据库运维、大数据运维以及数据库平台化建设。
最近在对各个系统的mysql做一些参数上的优化,也开了慢查询,准备后面针对特定sql再进一步优化。下面主要介绍一下一些优化的参数。
分布式系统都存在这样一个问题,由于网络的不稳定性,决定了任何一个服务的可用性都不是 100% 的。当网络不稳定的时候,作为服务的提供者,自身可能会被拖死,导致服务调用者阻塞,最终可能引发雪崩连锁效应。
输入命令【show variables like 'slow_query_log'】,页面会显示是否开启了慢查询日志,slow_query_log =ON,代表已经开启。如果未开启,则需要执行该命令set global slow_query_log=on;
缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。
10. HashMap 和 Concurrentmap 区别10. HashMap 和 Concurrentmap 区别
MySQL数据库官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类:日志文件记录了影响数据库的各种类型活动,MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解:MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息,以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库,随着业务规模的不断增加,MySQL已无法满足海量数据存储需求,业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
在上篇文章我们讨论了使用 脏矩形渲染,通过重渲染局部的图形来提优化 Canvas 的性能,将 GPU 密集转换为 CPU 密集。
杨亚洲,前滴滴出行专家工程师,现任OPPO文档数据库MongoDB负责人,负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
在Redis的配置文件中有这么两项配置: hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 其中的‘ziplist’代表数据结构,是一种数据压缩方式,作用是减少内存的使用空间 在某个阀值范围内,hashtable会使用ziplist,对数据进行压缩,超出阀值后,会自动转为使用正常的hashmap结构 上面这两项就是定义这个阀值 hash-max-ziplist-entries 512 当hashtable中的条目数量在512以下时,使用
MySQL的配置文件需要根据版本及实际情况进行相应配置,本人使用的是Percona版本,主要是用到线程池等功能,所以选择Percona版本,配置文件内容如下,大部分参数信息我参考了相关资料做了说明,如有不当之处欢迎大家来指正。
Tsar是淘宝的一个用来收集服务器系统和应用信息的采集报告工具,如收集服务器的系统信息(cpu,mem等),以及应用数据(nginx、swift等),收集到的数据存储在服务器磁盘上,可以随时查询历史信息,也可以将数据发送到nagios报警。 Tsar能够比较方便地增加模块,只需要按照 tsar 的要求编写数据的采集函数和展现函数,就可以把自定义的模块加入到tsar中。 安装 Tsar目前托管在GitHub上,下载编译安装步骤: [azureuser@mono tsar-master]$sudo wget -
Pod中通过共享Network Namespace的方式进行网络的共享,但是如果是以下方式进行Network Namespace共享会有问题:
UNDO LOG 的主要目的是完成事务回滚和MVCC 多版本控制中的读取过去事务的问题。
在设置jboss的参数中,maxThreads(最大线程数)和acceptCount(最大等待线程数)是两个非常重要的指标,直接影响到程序的QPS。本文讲解jboss连接的运行原理,以及如何设置这两个参数。 最佳线程数: 在做压力测试时,刚开始,随着并发量的增加,QPS也会随之增大,但当并发量超过一个阀值之后,QPS就不会再增大,甚至很多时候还会降低,类似于下图。而这个阀值就是我们所说的最佳线程数,他也是设置jboss时的maxThreads参数时的重要指标。 jboss连接的原理
近年来,随着计算机技术的飞速发展,以及行业信息的共享,传统企业的运维己不再是固步自封,日新月异的计算技术的发展推动企业云平台的建设,云平台的计算能力为大数据分析提供了基础、云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。放眼云、大数据、人工智能的运维发展方向的同时,作为运维的生命线,安全生产保障的生命线仍需强调。作为传统企业的安全生产保障,主要以“监”、“管”、“控”为核心,其中“监”则主要指的的监控。
在高并发分布式环境下,对于访问量大的业务、接口等,需要及时的监控网站的健康程度,防止网站出现访问缓慢,甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景,在高并发场景下网站无法正常访问的情况,这些就会涉及到分布式监控系统,对于核心指标提前监控,防患于未然。
在zabbix监控中,默认cpu监控模板中的触发器,当负载在一定时间内(比如最近5分钟)超过5以上为报警阀值。但是在实际场景中,由于服务器配置不一样,这个默认的cpu触发器用起来意义就不大了,这时候就需要我们手动自定义cpu的触发器了。 在cpu utilization中有一个cpu idle时间,即cpu的空闲时间,当空闲时间小于20%的时候就是cpu大于80%的时候。所以cpu达到80%后报警的触发器配置如下: 名称:cpu user percent on {HOST.NAME} gt 80% 表达式:
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
首先先明确一下线程池的主要作用是什么 线程池解决的核心问题就是资源管理问题。在并发环境下,系统不能够确定在任意时刻中,有多少任务需要执行,有多少资源需要投入。这种不确定性将带来以下若干问题:
在企业业务信息化之后,企业业务依赖于各种应用系统,应用系统又依赖于各种IT资源。当IT资源出现故障或性能下降时,会导致应用宕机或性能下降,进而影响企业业务产出。资源监控就是对那些可能影响IT资源服务能力的各种技术性能参数进行全面监控,以便提前发现问题隐患并预警,帮助企业将故障消灭于萌芽状态之中。
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