场景出现的理论依据 MySQL 的默认设置下,当一个连接的空闲时间超过8小时后,MySQL 就会断开该连接,而 c3p0/dbcp 连接池则以为该被断开的连接依然有效。在这种情况下,如果客户端代码向c3p0/dbcp 连接池请求连接的话,连接池就会把已经失效的连接返回给客户端,客户端在使用该失效连接的时候即抛出异常。
存储引擎是Mysql中特有的术语,是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎: ①MyISAM存储引擎管理表的特征:使用三个文件来表示每个表:格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据),索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点:可以被转换为压缩,只读表来节省空间,缺点:不支持事务,安全性低。 ②InnoDB存储引擎:mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全),支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式,InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点:非常安全,缺点:效率低,不能压缩不能转换为只读,不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎:内存存储引擎,每个表的格式文件存储在.frm文件中,表数据和索引存储在内存中(查询速度快),支持表级锁机制。优点:查询效率高。缺点:不安全,服务器关闭后,保存在内存中的数据和索引消失。
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。
首先来说MySQL升级后性能下降,在我从事MySQL DBA这10多年中也遇到几次,而且排查难度比较大。这里给大家提供一个MySQL升级管管理方案供大家参考。内容较长,建议收藏后以方便查阅。
中午午休时,正好收到公司的培训邮件,由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享,这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说,感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂,涉及了一般应用接口开发中主
Spring boot :2.1.5RELEASE ;数据库(Mysql、Oracle);Mybatis;阿里云的连接池 : Druid ;
pt-kill 是 Percona Toolkit 中的一个工具,用于 kill MySQL 的连接。它的参数包括:
在linux系统下,如果下载并安装了应用程序,在启动时很有可能在键入它的名称时出现”command not found”的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内,找到可执行文件
传统项目若不是sass这种的,给企业来应用,用户一般在1000左右,并发的话很少出现,一般通过redis缓存、线程这些就可以处理。
在使用 show engine innodb status检查引擎状态时,发现了死锁问题 在5.5中,information_schema 库中增加了三个关于锁的表(MEMORY引擎)
一直都有在看一些开源项目的代码,但是还没有试过提交pr。因为最近在研究websocket和keep-alive。而websocket涉及到长连接,过多无用的长连接对系统来说是负担,是否可以尽快发现对端是否已经掉线,从而释放这个连接来减少系统压力呢,就这个初衷,想通过wireshark和nodejs调试一下心跳机制,但是发现nodejs对这个的支持不是很好。tcp的心跳机制,支持三个配置,但是nodejs的setKeepAlive只支持一个配置(后面发现最新版代码里有一点支持的痕迹了,但是没有给用户提供接口),所以就产生了提交pr的想法。代码改动不大,但是整个流程走下来,也挺费时间的。 本文大致分享一下这个过程。我的诉求是想让nodejs把修改心跳机制和相关配置的接口暴露给用户。但是libuv层的接口本身就不支持这个能力。所以要解决这个问题,要修改c、c++、js的代码。因为nodejs的架构就是这样,libuv提供能力,c++套壳,js调用。所以你想加一个libuv不支持的功能时,你就得从libuv改起。
以100每秒的速度向mysql写数据,持续5s,此时我们的程序和mysql建立了多少个tcp连接?
数据库事务,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。
使用连接池的两种方式 第一种方式: 直接从SessionFactory里获取,此时如果需要开启多个进程,那么创建连接池的代码一定要放在循环里面 不然的话每个进程都是用一个session了 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from models import Student,Course,Student2Course engine = create_engine( "my
在我们日常开发中,我们可能很随意把数据库密码直接明文暴露在配置文件中,在开发环境可以这么做,但是在生产环境,是相当不建议这么做,毕竟安全无小事,谁也不知道哪天密码就莫名其妙泄露了。今天就来聊聊在springboot项目中如何对数据库密码进行加密
复杂网络情况的处理从来都是后端开发的重点和难点之一,你是不是也为各种网络情况的调试而头顶发凉呢?
主从复制延迟的几个因素 从库硬件比主库差,导致复制延迟 主从复制单线程,主库写并发太大,来不及传送到从库导致延迟(更高版本的mysql可以支持多线程复制) 慢SQL语句过多,网络延迟,master负载主库读写压力大,导致复制延迟(架构的前端要加buffer及缓存层slave负载) #解决办法 使用多台slave来分摊读请求,再从这些slave中取一台专用的服务器只作为备份用,不进行其他任何操作,或者使用比主库更好的硬件设备作为slave 可以减少延迟的参数: –slave-net-timeout=seco
启动配置 spring: profiles: pro 启动端口,默认8080 server: port: 80 数据库连接 spring: datasource: type: co
SQLAlchemy 1.1.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 安装 pip install sqlalchemy 组成部分 Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Exprr
2016年2月9号《自然》杂志的《The chips are down for Moore’s law》写到即将出版的国际半导体技术路线图不再以摩尔定律(Moore’s law)为目标,芯片行业50年的神话终被打破。
mysql_exporter下载地址:https://prometheus.io/download/
最近在监控线上日志时发现,时长会抛出如:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure The last packet successfully received from the server was 4,977,174 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 1 milliseconds ago 异常信息,通常见到如上异常,是因为应用使用了连接池管理连接,有些连接已经失效了,拿失效的连接去请求mysql导致的,这个就是经典的mysql八小时的问题
一.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 1 pip3 install sqlalchemy 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Ex
不能展示真实数据,见谅~~ 上面是这张用户表的原始数据,侨总用下面的SQL查询自己这行数据,大家先看看有没有问题?
Install Docker Engine on CentOS:https://docs.docker.com/engine/install/centos/
在上文我们曾小小的提到过,在索引失效的情况下,MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上,我们称之为锁表,或叫行锁升表锁.
表操作 models.py from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer,String,Text,Date,DateTime from sqlalchemy import create_engine Base = declarative_base() class Users(Base): __tablenam
5、其他的个人问题聊了很多,哎前面都快被怼死了。。建议我考研之类的。。感觉都凉透了。。最后又给我说,面试表现还可以,前面的建议和面试结果没关系
这次回来一周没有更新,寻思给大家上一个比较有用的脚本,k8s一键自动版本升级脚本,结果家里的网络果然没让我失望,断断续续的。。但是也让我发现了不少问题,咱们的k8s脚本似乎有几个bug,我加入了相应的修复代码。目前1.14.1至1.15.4版本都已经修正。大家可以尝试下载使用了。
公司的官方网站从春节前无缘无故就出现连接数据库异常的现象,由于以前也出现过,再加上没多久逢年过节,也就没有太在乎这个情况,仅仅试着重新启动了网站数据库。逢年过节的时候我发现了有一些不太对,网站数据库只有一打开没多久就宕掉。检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。
Navicat 是一套快速、可靠和全面的数据库管理工具,专门用于简化数据库管理和降低管理成本。Navicat 图形界面直观,提供简便的管理方法,设计和操作 MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 的数据。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列(范围之后的索引全失效) 2.5. 使用覆盖索引,少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候,前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
今天发现consul上的A服务处于failed状态,幸运的是服务部署了两份,以预防单点故障,做负载均衡,连忙查看http://ip:port/health输出,内容如下: { "status": "DOWN", "diskSpace": { "status": "UP", "total":888888, "free":666666, "threshold":123456 }, "redis": {
我们在开发一个项目的时候,可能会遇到需要对多个数据库进行读写的需求,这时候就得在项目中配置多个数据源了。在Java项目的开发中,目前最常用的数据操作框架是 Mybatis,开发框架也都基本用上了SpringBoot。而Druid号称最好的数据库连接池,自然也是被广泛使用。
Ceph通过伙伴OSD汇报失效节点和Monitor统计来自OSD的心跳两种方式判定OSD节点失效。
摘要、提交人、发现时间、严重程度、优先级、重现步骤、所属模块、测试版本、测试类型、引入阶段、状态
最近发现之前部署在阿里云的一个web项目,每过一段时间就会报错,但是刷新下页面就会显示正常;在过了比较长的一段时间后,又会报同样的错误,如下:
数据库高可用一直是企业的重中之重,而采用主从方案,一主一从,能实现负载均衡,读写分离的作用,分担数据库的负荷,提高性能,而如果搭配keepalived还能实现高可用性,当主服务器故障以后,自动切换到从服务器上。
启动项目后,访问页面127.0.0.1:8080/druid/index.html,就可以访问监控页面了,其中ip和端口号为项目的ip和端口号。
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
最近接触到很多面试相关的内容,所以就专门整理了以下,内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题,欢迎关注。
通常的缓存会放在应用和DB之间,比如redis。客户端缓存是指在应用服务内部再加一层缓存,也就是内存缓存,从而进一步提升访问速度。
数据库专题(四) ——各类缓存技术 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 缓存(Cache)技术原指高速数据,当CPU处理数据的时候,会先去缓存里面找,有的话就直接返回,不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了,而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者,有介于中间的速度差异的结构,均可以称为用cache。速度排序,CPU>内存>硬盘,因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等,例如减少网络I/O、减少
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