| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过,它只能支持一个实例下多个 databa
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
腾讯云MySQL数据库架构分为双节点、三节点和单节点,顾名思义单节点就是只有一个节点,而双节点包含主节点和备节点,三节点包含主节点、备节点1和备节点2,单节点MySQL数据库性价比高,但是可靠性较低。腾讯云百科来详细说下腾讯云数据库MySQL架构区别及选择攻略:
随着数据量越来越大,越来越频繁的遇到需要进行结构拆分的情况,每一次拆分都耗时很久,并且需要多方配合,非常的不想搞这个事情。于是在@zolker的提醒下想到了13年开源tokuDB,来解决我们迫在眉睫的容量问题。 坊间流传tokuDB有如下几个看着令人垂涎欲滴的特点,正好符合我们实际环境的需求,故针对每个特点进行了针对性测试: 1、高压缩比,官方宣称可以达到1:12。 2、高insert性能,官方称至少比innodb高9倍。 3、可以在线添加索引和字段,速度快。 ---- (前提:
一个之前的同事描述了他遇到的性能案例,两个数据库分别是 mysql 5.7 和 mysql 8.0 执行 select count(*) from table ,5.7 版本的性能明显好于 8.0 版本的。而且数据量 5.7 版本的300w ,8.0 版本的115w 左右。配置是RDS 1core2g .
这篇文章是讲述 InnoDB 刷盘策略系列文章的第三篇。本文主要讲述 性能调优。另外2篇文章参考
云硬盘是一种高可用、高可靠、低成本、可定制化的网络块存储,可作为云服务器的独立可扩展硬盘使用。它提供数据块级别的数据存储,采用三副本的分布式机制,为云服务器提供数据可靠性保证。云硬盘提供以下 SSD 云硬盘、高性能云硬盘及普通云硬盘三种云硬盘类型,不同的硬盘类型、性能、特点和价格均不同。
我第一反应是增加, 毕竟事务变多了, 写的数据肯定多了卅, 那iops肯定增加卅.
平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短。
IO是输入输出指令,操作系统向存储控制器下发一个读或者写数据的操作指令,控制器下发地址和数据给存储设备,并返回结果给存储控制器,最后到达操作系统。操作系统的一个IO可能会产生多个实际的存储设备IO。一般可以分为:
上篇文章是关于mysql优化的,那个内容是我大学的时候学习的笔记,最近学习发现一些比较好的内容,在这里分享给大家。 版权源于网上。 工作中使用最多的就是MySQL, 但是mysql的优化也就是通过建索
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥CPU最大性能,或者避免经典的NUMA问题: 1、选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式,发挥CPU最大性能,跑DB这种通常需要高运算量的服务就不要考虑节电了;
周日那天冯老师,云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS,我对这个事情是赞同的,只有不同的声音,才能让平民用上更便宜的资费,必须有人站出来说说这些事情。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
fa只要保证redolog 和 binlog 持久化到磁盘, 就能保证mysql异常重启后, 数据可以恢复.
在之前我们说过酒店记账的故事,其中酒店掌柜记账的的黑板就类似我们的redo log,而掌柜的记账本就是数据文件,掌柜的记忆就是内存。
测试 OceanBase 对比 MySQL,TiDB 的性能表现,数据存储压缩,探索多点内部项目一个数据库场景落地 Oceanbase(MySQL->OceanBase)。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
主要使用到得几个配置文件有schema.xml、rule.xml、server.xml
做过2B类系统的同学都知道,2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量,这不,我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据,每个单据七八十个字段,请给我优化。
本文最终的解决方式很简单,就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷,但解决问题的过程值得推荐。
可靠性:是存储系统的基石,一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性,数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的,对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
珠穆朗玛峰是每个攀登者心中的圣地,站在地球之巅也是每个攀登者的梦想。存储领域也有一个“珠穆朗玛”,就是SPC-1测试,创造SPC-1测试的世界纪录,这是存储厂商共同的梦想。
[xx:xx] 扩容,扩容发布均有失败,但是虚拟机成功率高,容器 fullGC 时间长,请求堆积,异常
机箱是双层金属的,内层粗网状金属,外层细网状金属,wifi和蓝牙的波长不一样,不屏蔽wifi信号但完全屏蔽了蓝牙信号,就如同屏蔽室一样。
https://opensource.actionsky.com/20221207-oceanbase/
innodb_io_capacity and innodb_io_capacity_max,这两个参数真的是innodb数据库引擎需要的参数吗?是innodb 需要他们,还是他们需要innodb 。这个问题到底是先有鸡,还是先有蛋呢?
今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法。从文章标题“MySQL 是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关。
在MySQL事务执行的过程中,innodb引擎会产生redo log,我们知道,MySQL的事务提交是两阶段提交的,画图如下:
近年来,在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下,数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言,AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
之前我曾针对存储新人写过一篇《伪存储专家装X指南》文章,但更多的讲的装X是方式方法,关于存储技术方面的内容很少。
磁盘 I/O 的概念 I/O的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O。比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM有I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O. 通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的。 磁盘的 I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读出数据。 衡量磁盘 I/O 性能的指标 图 1. 物理磁盘的架构以及常
前言 在linux平台上,我们经常需要使用各种各样的工具查看设备的使用情况。例如使用iostat查看块设备的IO情况,使用iftop查看网卡设备的流量情况。 但是virtio family的设备这种越来越多,virtiofs、virtio gpu、virtio console等设备却缺少相应的工具。基于以上原因,作者开发了virtiostat工具,作为bcc工具集的一部分,提供了virtio设备的stat监控能力。 分析 原理 在Linux上,virtio设备进行IO的时候,会先生成scatterlist这样的数据结构,然后使用如下几个API,把数据加入到virt queue中:
2022年8月31日,由华瑞指数云(ExponTech)主办的“全自研下一代软件定义存储产品体验沙龙”在北京圆满举办。发布会现场,华瑞指数云重磅推出全自研极速分布式块存储产品WDS 。这是继2021年11月24日该公司在中国数据与存储峰会发布WiDE无量数据引擎之后又一个新的里程碑。
好几年没写技术博客了,今天写一个小的技术点给大家分享,关于MySQL JDBC StreamResult的原理分享,难度不大,就当程序员的闲聊。
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
4)增加扇区数(同心圆很明显里面周长小,越往外周长越长,但是每个同心圆上的扇区数量是一样的,不行,太浪费了;采用等长扇区,周长越长的磁道上扇区越多)
作者简介:程彬,腾讯基础架构部数据库研发负责人。2008年毕业加入腾讯,一直从事数据存储相关研发工作;在云计算浪潮涌来之时参与到腾讯云存储产品的打造。目前在腾讯TEG基础架构部,负责数据库(CDB)和云硬盘(CBS)研发相关工作。
下面就是一篇关于MYSQL 在 ARM 结构和X86结构上不同的性能表现的文字翻译,实话说曾经测试时(PG),ARM结构的VS X86结构的PG 的确X86更有优势。下面我们看看MYSQL 在不同的物理结构上的不同表现。别说和你没有关系,ARM结构的服务器已经渗透到了 云厂商,国家政府,军队,等等部门和机构,谁也保不准就用上了ARM 结构的服务器。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段: 1、数据库表设计 项目立项后,开发部根据产品部需求开发项目,开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说,这点很重要,如果设计不当,会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多,比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞(死锁)等。当然,有测试工程师的团队,会做压
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。
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