为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈...因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。 增加中间表 对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。...通过建立中间表，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询。...MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？ 当 cpu 飙升到 500%时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。...也有可能是每个 sql 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，比如说限制连接数等。
DDoS攻击的原理 在DDoS攻击中，攻击者通过控制大量的网络设备（例如个人电脑、服务器、物联网设备），向攻击目标（例如网站、Web服务器、网络设备等）发出海量的、但并不是出于正常业务需要的访问请求，来耗尽目标系统或网站的资源...受到DDoS攻击时，网站或服务的响应速度会突然变慢或无法访问。...有以下迹象时需警惕是否出现了DDoS攻击： 网络连接正常的情况下，网站或在线服务突然无法访问或访问速度明显变慢，服务器突然出现连接断开、用户掉线等情况。...来自单个来源的IP地址或地址范围的网络流量激增。 服务器CPU或内存占用率出现不明原因的激增。 出现异常流量情况，比如在非正常的时间段频繁出现（例如每隔几分钟）流量峰值。...DDoS 攻击还有其他更具体的迹象，具体取决于攻击的类型，例如网络层DDoS攻击中特定类型的请求（SYN请求）会突然增多等。 常见的DDoS攻击类型 如何防止DDoS攻击？
每条用户信息缓存记录过期时间是1天，记录过期后再从数据库查询最新的数据并拉取到Redis中。灰度上线时一切正常，所以很快就全量发布了。整个上线过程非常顺利，码农们也很开心。 不过，第二天，灾难发生了！...用户系统响应突然变得非常慢，甚至一度没有任何响应。查看监控，用户服务CPU突然飙高（IO wait很高），Mysql访问量激增，Mysql服务器压力也随之暴增，Reids缓存命中率也跌到了极点。...而普通索引的叶子节点存储的只是主键索引的值，一次查询找到普通索引的叶子节点后，还要根据叶子节点中的主键索引去找到聚簇索引叶子节点并拿到其中的具体数据记录，这个过程也叫“回表”。...后来改成了https，问题就解决了。 当然域名劫持有很多方式，https也不能规避所有问题。所以，除了一些安全防护措施，很多公司都有自己的备用域名，一旦发生域名劫持可以随时切换到备用域名。...但是有一天运营突然搞了一次优惠力度空前的大促，系统瞬时访问量翻了几十倍。问题也就随之而来了，网络带宽直接被打满，由于带宽资源被耗尽，导致很多页面请求响应很慢甚至没任何响应。
引子 某天下午，提交了代码的我正在测试环境狠狠地测试刚完成的新功能，把业务流程走了一遍没发现什么问题，美滋滋地准备享受下午茶，但突然发现页面上有的接口打开速度变慢了，要好几秒，刚开始以为是自己的网卡了，...二、开始排查 1.接口 接口变慢首先肯定就要排查接口本身，但是前段时间还好着，今天突然就这样了。...对于写操作，如果数据页不在缓冲池中，那么MySQL会先将数据页读入缓冲池，然后在缓冲池中进行修改，最后由后台线程异步地将修改后的数据页写回磁盘。）等。...那不就是API网关了嘛，突然就想通了问题所在，我们的测试环境并没有装API网关（出于成本考虑），在几天前，测试环境下的节点里每个服务都有一个对外暴露的IP，当外部的API请求发送到这个节点，再由节点里的服务根据域名去匹配服务...但也是出于成本考虑，运维同学将公网IP只留了一个，API请求发送过来后，由节点根据SLB（负载均衡）的轮询策略去轮询pod，而我们这个节点有四个pod，真正的后端服务其实只有一个，其他的就当成空的pod
我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据从需求的角度减少这种请求...因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。 增加中间表：对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。...通过建立中间表，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询。...MySQL数据库cpu飙升到很高的话如何处理 当 cpu 飙升到 很高时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。...也有可能是每个 sql 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，比如说限制连接数等。
anticipatory（预料I/O调度策略）： 本质上与Deadline一样，但在最后一次读操作后，要等待6ms，才能继续进行对其他I/O请求进行调度。...4.2 隐式转换 发生隐式转换时，MySQL选择执行计划并不能利用到合适的索引而是选择全表扫描导致慢查询。...对于OLTP 业务高并发大流量访问的情况下，锁等待会直接导致thread running飙高，所有的请求会被阻塞并等待innodb引擎层处理，于是sql 会变慢。...这个过程中就有可能导致平时执行很快的SQL突然变慢。...推荐阅读: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-lru-background-flushing.html https://dev.mysql.com
本文针对读 TiDB 集群的场景，总结业务 SQL 在查询突然变慢时的分析和排查思路，旨在沉淀经验、共享与社区。一....读原理业务 SQL 从客户端发送到 TiDB 集群后，主要经历解析、生成执行计划、执行查询、返回查询结果这几个流程。...○ 直到找到数据后，通过 gRPC 调用返回查询结果。上面描述的过程，大致就是一个查询请求在 TiDB 集群内部的流转步骤，这也是我们在遇到读慢时的分析步骤。二....读变慢排查思路2.1 读慢常规分析业务的 SQL 变慢后，我们在 TiDB Server 的 Grafana 面板可以看到整体的或者某一百分位的请求延迟会升高，我们根据现象先确认方向性的问题：是整体变慢...的整个过程，对全部查询的链路逐一进行排查，从而确认查询慢所在的节点，定位到原因后再进行优化即可，这一过程大致如下图所示。
顾名思义，可扩展即是通过增加相应的机器来达到抗住系统的突然流量激增的目的。...比如，我们之前有个酒店预订的系统，一直运行的很稳定，有一次的大节假日，流量突然增加到了10倍，我们的MySQL从库达到了读瓶颈，最后通过扩展从库解决查询慢的问题。...那么，是不是通过多加机器就一定能解决流量激增的问题呢？...是因为，当我们系统面临突然流量激增的时候比如秒杀假期大促等，可以适当的去将非重要性的服务进行降级，从而保重主流程的正常运作。...请求来源方向 请求来源是指我们系统被哪些端访问，APP端、网页端、小程序或者公众号等，将这些进行归类进行独立提供服务，还得上面酒店预订系统为例，提供了APP端服务、H5端服务、内部调用服务。 ?
突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待...，响应速度变慢。...说明：享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢。...说明：随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作 特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。...作者：清零者 出处：https://dwz.cn/AUNh6GJ2 更多技术干货 近期100多篇技术干货，升职加薪必看 Java并发编程75道面试题及答案 MQ消息队列应用场景比较介绍 动图+源码+总结
小数据时代：单机能搞定的岁月在数据量较小的时候，Excel、CSV 文件，甚至 MySQL 这种单机数据库，都是得力助手。...但是，随着业务增长，数据量激增，比如从1000条数据变成1000万条，Excel 直接崩溃，MySQL 查询开始变慢，我们就必须考虑更强大的解决方案。...比如，一个电商公司每天新增数百万订单，MySQL 或 PostgreSQL 还能应付，但需要优化索引和分库分表，否则查询会变慢。...spark.read.csv("orders.csv", header=True, inferSchema=True)df.groupBy("category").sum("price").show()这种计算方式比传统数据库查询更快...总结从 Excel 到 MySQL，从 Hadoop 到 Spark，再到 Flink 和 AI，大数据技术一直在进化。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。 遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。 那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？...有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？ 今天这篇文章，我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些，并给出原因和解决方案。 数据库查询流程 我们先来看下，一条查询语句下来，会经历哪些流程。...客户端底层会带着账号密码，尝试向mysql建立一条TCP长链接。 mysql的连接管理模块会对这条连接进行管理。 建立连接后，客户端执行一条查询sql语句。...从而导致查询突然变慢。 这种问题，也好解决，可以通过force index指定索引。...正常情况下，客户端与server层如果只有一条连接，那么在执行sql查询之后，只能阻塞等待结果返回，如果有大量查询同时并发请求，那么后面的请求都需要等待前面的请求执行完成后，才能开始执行。
我们有一个应用系统在MySQL中记录日志，日志量非常大，近1亿行记录，而这张表的ID是UUID，某一天高峰期，整个系统突然变慢，进而引发了宕机。...单库时，可以简单的使用join关联表查询；拆库后，拆分后的数据库在不同的实例上，就不能跨库使用join了。...比如，按订单ID拆分后，一个商家的订单可能分布在不同的数据库中，查询一个商家的所有订单，可能需要查询多个数据库。...面对高性能和高稳定性，架构升级需要尽可能超前完成，否则，系统随时可能出现系统响应变慢甚至宕机的情况 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/108166.html...原文链接：https://javaforall.cn
那么此时你只能等对方出来后才能进去。 对应到 Mysql 中，当某一条 SQL 所要更改的行刚好被加了锁，那么此时只有等锁释放了后才能进行后续操作。...慢查询 在讲读操作变慢的原因之前我们先来看看是如何定位慢 SQL 的。Mysql 中有一个叫作慢查询日志的东西，它是用来记录超过指定时间的 SQL 语句的。...具体的配置方式是这样的： 查看当前慢查询日志的开启情况： 开启慢查询日志（临时）： 注意这里只是临时开启了慢查询日志，如果 mysql 重启后则会失效。...，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤； Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询，常见 group by，order by；...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/156513.html原文链接：https://javaforall.cn
前言本期继续分享关于Redis的知识，让你掌握在Redis变慢后不会慌张，冷静下来分析问题，为了方便阅读，文章分为上下两篇！...今天就可能引起Redis变慢的原因一一分析，上篇看完后你将会形成一个比较完整的排查思路方案！Redis真的变慢了吗？...接下来的文章将围绕这几个要素出发排查和解决性能影响问题Redis性能问题分析慢日志分析日志是个好东西，分析Mysql是否变慢我们可以通过查看慢日志的，同样的分析Redis慢，同样可以先看是否也存在慢日志...记录慢日志CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000//只保留最近 500 条慢日志CONFIG SET slowlog-max-len 500我们看下慢日志如何查询...Redis会突然出现延迟。
说明：在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。...突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待...，响应速度变慢。...说明：享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢。...说明：随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作 特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
什么是热key 通常以其接收到的Key被请求频率来判定，例如： QPS集中在特定的Key：Redis实例的总QPS（每秒查询率）为10,000，而其中一个Key的每秒访问量达到了7,000。...大Key和热Key引发的问题 大key 客户端执行命令的时长变慢。...对大Key执行读请求，会使Redis实例的带宽使用率被占满，导致自身服务变慢，同时易波及相关的服务。 对大Key执行删除操作，易造成主库较长时间的阻塞，进而可能引发同步中断或主从切换。...热Key的请求压力数量超出Redis的承受能力易造成缓存击穿，即大量请求将被直接指向后端的存储层，导致存储访问量激增甚至宕机，从而影响其他业务。...* 2、对查询出来的数据，for循环去查询redis 的数据，然后对查询出来的数据，进行转换，再组装数据 * */ //查询业务数据 List<AccessLogEntity
1.3 具体实践场景 1.3.1 实践场景一：为什么日常执行很快的SQL会变慢？ 场景说明： 这个问题对于DBA来说是一个常见的挑战。我们需要考虑的是，哪些因素可能导致SQL查询变慢。...经过分析，我们发现以下几个主要因素： 业务请求并发高：当业务请求的并发量增高时，可能会导致SQL查询变慢。 半同步退化：如果使用了半同步复制，其退化也可能导致SQL执行速度瞬间下降。...目前去哪儿网MySQL数据库并发设置innodb_thread_concurrency是24，当业务并发超过这个限制时，就会出现线程排队现象，从而导致SQL查询变慢。...当这些授权操作集中发生时，数据库的线程很容易被打满，从而导致其他正常请求的SQL查询变慢。 我们曾经花费很长时间去分析这个问题，但始终无法找到原因，因为在慢查询日志中并没有看到相关的信息。...后来，我们开始监控和分析活跃线程信息，发现一些数据库虽然请求不多，几乎没有慢查询，但仍然存在慢查询的问题。
分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。 如：分布式mysql中间件 mycat ,来处理大并发大数据量的构架。...突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待...，响应速度变慢。...说明：享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢。...说明：随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作 特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
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