TensorBase 是第一个在真正的 RISC-V 芯片上运行的 SQL 数据库
使用 top 指令，服务器中 CPU 和 内存的使用情况，-H 可以按 CPU 使用率降序，-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源，对 Java 服务造成影响。
在「3306π」社区广州站5月22日的分享会上，万里数据库CTO娄帅给出了他建议的配置参考，我们一起来看下：
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。
在最近的一个报告分析中，再次遭遇到全中文的数据结构设计。从图示中可以看到，所有的表名、索引名等，都是用中文命名的。 我们不考虑面向对象、方法那回事，单纯从技术角度讨论一下，中文命名在可能存在什么坏处呢？ 从性能上来看，通常每个中文字占用两个字节，会显著增加存储空间，比如图示中“检验标本记录”会占用12个字节，而如果用拼音缩写“JYYBJL”，空间会减少一半，还可以进一步压缩，英文缩略也是如此。 以中文存储记录表名、索引名、字段名，会显著增加SQL文本长度，占用更多的DC字典缓存，占用更多的Shared Po
如果并发进程量大（>实例所承载的进程量），最长执行时间比较大（>1s）可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况（主要从tps，qps，网络流量，连接数），
Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？ 占用CPU过高，可以做如下考虑： 1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引； 2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、
CPU使用率（%processor time）,在80%±5%范围内波动为宜。过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
大家久等，前段时间都在讲Python运维方面的知识，从从这期开始继续讲解awr报告的其他部分
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？
使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。
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* 需开启所有的memory类型的instruments：update setup_instruments set enabled='yes' where name like '%memory/%';
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说，往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
临时表空间是Oracle数据库的重要组成部分，尤其是对于大型的频繁操作，如创建索引、排序等等都需要在临时表空间完成来减少内存的开销。当然对于查询性能要求较高的操作应尽可能的避免在磁盘上完成这些操作。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1：查找最新的30条告警事件 SQL2：获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高？ 查看SQL的查询计划
要想快速的解决已上2个问题，就依赖于日志了。 日志是开发为了跟踪用户行为和代码异常而打的记录。
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
MyBatis 是一个流行的持久层框架，它提供了丰富的功能来简化数据库访问操作。其中包括一级缓存和二级缓存，用于提高系统性能。虽然 MyBatis 的二级缓存看起来非常诱人，但在实际应用中并不推荐使用。本文将详细探讨为什么不推荐使用 MyBatis 二级缓存，并提供一些替代方案。
◆ CPU 占用过高常见现象 在使用 MySQL 的过程中会遇到各种瓶颈问题，常见的是 IO 瓶颈，但是有时候会出现服务器 CPU 使用率超过 100%，应用页面访问慢，登录服务器负载很高。而导致这个问题竟然是 MySQL 进程，按理说如果 MySQL 运行稳定，服务器的 CPU 资源并不会跑满，如果出现这个问题，初步可以断定，是 MySQL 实例中出现了问题 SQL。 ◆ CPU 占用过高常见原因 CPU 占用过高常见原因： 服务器硬件问题 内存溢出 业务高并发 如果是业务高并发引起，可以理解为一种业务繁
在Linux系统中，经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查，其实是有迹可循，而且模式固定。
为什么db file sequential read事件在full table scan操作中显现，为什么在多块读中为什么会有单块读存在 ？
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
在日常使用MySQL的过程中，会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接，事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
之前介绍了CBC，就是cache buffer chains这个等待事件的影响，《缓解latch: cache buffers chains的案例》，解决逻辑读过高的SQL语句，是优化方向。为了更直观地说明这个问题，通过模拟实验，来了解下。
MyBatis 和 Hibernate 是 Java 中常用的两个 ORM 框架，都能够打通应用程序和数据库之间的开发障碍。它们各自有着不同的特点和优势，也存在着一些差异。
导读：在使用数据库的过程中，内存不足常常会引起数据库异常。但是内存不足，又会为数据库带来哪些具体的影响呢？本次，我们将通过某客户现场数据库在某个时段内性能严重下降的案例来展示由于主机内存不足而造成数据库日志写入卡顿的问题分析过程。通过本案例，我们也可以对相关问题的分析方法及解决建议有一些深入的了解。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节
FreeWheel团队通过高效的敏捷开发赶在 2020 年圣诞广告季之前在生产环境顺利发布上线，整体性能提升高达 40%（对于大 batch）的数据，AWS Cost 平均节省 25%~30%之间，大约每年至少能为公司节省百万成本。
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富，包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口，便于用户的二次开发与集成。
我一台1核1G内存的VPS，最近总是出现CPU满载的情况，重启后恢复正常，过几个小时后又会满载，导致在上面运行的一些自动任务执行失败。
是否为归档模式 数据库是否为归档模式，可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性，其实还是比较实用的，建议开启，对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高，每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律，是否存在不合理的
结合滴滴内部对ES的使用经验，总结了一些最佳实践，主要分为：索引生成、mapping设置、查询优化、写入优化、集群运维。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
在面试中，SQL 调优经常是被问及的问题，它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说，SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
最近家里电脑打开浏览器页面过多，内存占用严重，而且idea启动一个项目就会把内存占满，最后查了一些资料顺利解决了这个问题。这里记录一下，方便后面直接使用。
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载，那么在生产环境中，当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢？
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