这部分将简要介绍下NUMA架构的成因和具体原理,已经了解的读者可以直接跳到第二节。
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.
我是CPU一号车间的阿Q,前一阵子我们厂里发生了一件大喜事,老板拉到了一笔投资,准备扩大生产规模。
本篇文章为大家分享一下Linux系统中MySQL优化小技巧,本文实操记录绝无水文,如果错误或遗漏欢迎各位小伙伴指正。
numa是控制cpu分配内存的控制手段,比如8核cpu 64G内存,每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了,那为什么要关闭numa呢?
0、使用SSD。资金不足的话,使用RAID设备 【建议使用RAID10,因为RAID5的性能并不太高】
爱可生南区交付服务部团队 DBA,负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
对于全栈而言,数据库技能不可或缺,关系型数据库或者nosql,内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库,对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起,到Mariadb的出现,甚至PG的到来,熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
U-Next 是日本领先的视频点播服务公司,类似于国内的爱奇艺、国外的 Netflix。近几年 U-Next 的整体业务保持高速成长的势头,原先的基础架构已经无法应对业务的高速增长,对 IT 基础架构的改造迫在眉睫。
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术,是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。随着CPU核心数量和频率的不断提升,SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存,性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分,由不同的CPU管理自己的内存地址。
2024 年 4 月 30 日,MySQL 8.4(第一个 LTS 版)正式发布,也验证了 Oracle 官方在之前宣布的 MySQL 版本发布节奏。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样: 这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗C
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
MySQL性能慢,多半是SQL引起的(慢查询日志会把执行慢的SQL,一五一十的记录下来,就像你的身体一样诚实..)需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。
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;
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
在qemu命令中使用参数-m来设置的。表示虚拟机在启动阶段使用的内存。包括在启动或稍后热插拔时指定的可能的附加内存。
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行,了解这些资源对于DBA来说非常重要,因为任何的超载行为都可能成为限制因素,导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置,避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先,性能优化是一个持续的过程,安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统,这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的,因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移,它可能会改变,磁盘访问可能会变得更加频繁。正
随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP)、非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,NUMA),以及海量并行处
说个案例:一台Apache服务器,由于其MaxClients参数设置过大,并且恰好又碰到访问量激增,结果内存被耗光,从而引发SWAP,进而负载攀升,最终导致宕机。
最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。
1999年至 2000 年,Monty 成立了MySQL AB 这个公司。 2000 年,MySQL 公布了自己的源代码,并采用了 GPL 许可协议,正式进入开源的世界,这让 MySQL 迅速发展。2005 年 10 月 MySQL 发布了一个里程碑式的版本 MySQL 5.0 。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
墨墨导读:某医院突然出现大面积的卡慢,整个系统出现严重的问题,本文详述整个处理过程。
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后,作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查,作为公司的核心资产,数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
官网MySQL有四个版本:GA版、DMR版、RC版、Beta版。一般生产和测试环境使用GA版(常规可用的版本,经过bug修复测试)
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
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于 Java 程序,可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化。
为了能更好地支持更多操作系统及相关生态,我们决定发布openEuler、龙蜥Anolis、统信UOS三个操作系统下的GreatSQL二进制包。相应的二进制包可以访问gitee.com上的 GreatSQL项目 https://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL/releases/tag/GreatSQL-8.0.25-17下载。
上回书讲完了部署,部署完成之后,就开始了无休止的调优,对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的,运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论(调优总结)。
以下案例基于 Ubuntu 16.04,同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示:
作者:猿媛牧场/男/上海 作者介绍:某四大会计师事务所高级技术专家,在分布式系统架构性能优化有丰富的实践经验。MongoDB Professionor 中国15位获得者之一。长期从事SQL-NoSQL的转型、MongoDB数据治理、高可用及弹性扩展。多年实践DevOps,通过自动化的实践完成了从人工救火到吃瓜运维的成功转型。多次实践、建设、推进海量TB级数据架构重组、建模、业务分析。 前言 在2016年5月份的某一天,我和菠萝同学怀着对昔日《红警95》的缅怀之情,相约脱胎于开源项目OpenRA,来自制S
我们公司的基础架构部有个云Redis平台,其中Redis实例在申请的时候可以自由选择需要的内存的大小。然后就引发了我的一个思考,Redis单实例内存最大申请到多大比较合适?假设母机是64GB内存的物理机,如果不考虑CPU资源的的浪费,我是否可以开一个50G的Redis实例?
在云原生场景下,为了使CPU利用率更高,以及各容器之间不会由于激烈竞争而引起性能下降,容器的资源分配需要更精细化。 中国信通院、腾讯云、FinOps产业标准工作组联合发起的《原动力x云原生正发声 降本增效大讲堂》系列直播活动,腾讯星辰算力平台高级工程师方睿分享了Kubernetes资源拓扑感知调度。 资源竞争与资源感知问题 从CPU的体系结构上来看,现代CPU多采用NUMA架构和方式。 NUMA架构是非对称的,每个NUMA node上会有自己的物理CPU内核,以及每个NUMA node之间也共享L3 Cac
先来说说第一个问题:虚拟内存有什么作用?(如果你还不知道虚拟内存概念,可以看这篇:真棒!20 张图揭开内存管理的迷雾,瞬间豁然开朗)
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT,喜欢在互联网里畅游,擅长摄影、厨艺,不会厨艺的 DBA 不是好司机,didi~
既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构,那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里,我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。
在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存管理》中,笔者详细的为大家介绍了 Linux 内核如何对物理内存进行管理以及相关的一些内核数据结构。
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。
随着互联网的高速发展,目前数据的存储越来越多,传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求,国产的数据库如雨后春笋一样,一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈,今天就给大家聊一聊目前最火的五款国产数据库,大家一起来学习一下。
最近的工作内容中涉及到了 NUMA 感知相关的功能,之前没有特意去看过 kubelet 相关部分的实现,也是趁此机会把落下的补补。在看代码的过程中,NUMA 感知部分的逻辑尤其涉及到一些位操作的部分,看的让人头疼,于是从网上搜了搜有关原理的介绍,恰好在官网找到一篇 blog,看完之后再去看代码就会豁然开朗。此篇是对原文的翻译,想阅读原文的可以直接到这里。
设置ulimit -n和ulimit -u的值大于20000。如果ulimit的值设置过低的话,当MongoDB处于 频繁访问的状态下,将会产生错误,最终导致无法连接到MongoDB实例。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
对于MySQL的历史,相信很多人早已耳熟能详,这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。
https://www.bilibili.com/video/BV1Da411W7Va
本文基于 Joe Mario 的一篇博客 改编而成。 Joe Mario 是 Redhat 公司的 Senior Principal Software Engineer,在系统的性能优化领域颇有建树,他也是本文描述的 perf c2c 工具的贡献者之一。 这篇博客行文比较口语化,且假设读者对 CPU 多核架构,Cache Memory 层次结构,以及 Cache 的一致性协议有所了解。 故此,笔者决定放弃照翻原文,并且基于原博客文章做了一些扩展,增加了相关背景知识简介。 本文中若有任何疏漏错误,责任在于编译者。有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
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