其他关键设置项:并发用户数、pacing、log(一般设置为关闭)、ThinkTime(一般设置为关闭)、Multithreading(分process和thread方式,一般选择thread,部分脚本不支持thread时选择process)。
前言 公司系统虽然配置有1台NLB后拖4台App Server最后搭一台强劲无比的DB Server,但每天下午4点左右总被投诉系统慢,报表下载不了等问题。究其原因,原来NLB采用锁定sessionId转发请求,而IIS的最大工作进程数却是1而已,只能通过增加工作线程的方式来提高并发量,但增加线程会消耗更多内存,当所占内存接近2G时应用48%左右的执行时间被分配给GC工作了,也就是说负载增大时上述硬件配置并然卵。那解决方案明显如下: 1.
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。
岳毅,携程高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
EM主页:服务器(Server) -> 数据库配置(Database Configuration) -> 内存指导(Memory Advisors)
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
实际上可以将CPU和磁盘信息监控指标分表设置,两者对时间粒度要求是不一样的,减少不需要的资源消耗。后期专门写一篇来聊聊如何搭建数据指标体系。
第二层架构是MySQL比较有意思的部分,大多数MySQL的核心服务功能都在这一层,包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,存储过程、触发器、视图等。
初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完?
JSON:JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】.
XML+JSON常见面试题 什么是JSON和XML 什么是JSON和XML JSON:JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】. XML:extensiable markup language 被称作可扩展标记语言 JSON和XML都是数据交换语言,完全独立于任何程序语言的文本格式。 JSON与XML区别是什么? 有什么共同点 JSON与XML区别是什么? 有什么共同点 共同点: 用于RPC远程调用数据交换格式 RPC远程调用简单理解:调用本地服务一样调用远
众所周知,缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说,也是得益于MySQL缓存机制,才能够提高MySQL数据库的性能,减少数据的内存占比。
MySQL查询缓存,query cache,是MySQL希望能提升查询性能的一个特性,它保存了客户端查询返回的完整结果,当新的客户端查询命中该缓存,MySQL会立即返回结果。
PGA,即程序全局区(Program Global Area),是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合,每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应,由服务器端进程完成用户的请求,并将数据返回给客户端进程。
这周公司开发工作比较悠闲,工作几乎压在设计上游,于是整理了下公司开发的文档,包括项目架构、服务器运维、规范、api对接、基本依赖信息等。如下是包含其中的MySQL开发规范,根据社区很多的博文参考以及结合自身小团队开发情况总结。
在他们的技术咨询生涯中,最常碰到的三个性能相关的服务请求是:如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快,以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 官网下载地址:https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=29066 选择图片中的三个,
某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。
数据库(DataBase):数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库管理系统(Database Management SystemDBMS):是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能,并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。
后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理、标签计算效率、异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL)、自动化脚本编写(造数据、数据字段检查等)
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
* 定义:awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具,它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告,通过这个报告,我们就可以了解一个系统的整个运行情况,这就像一个人全面的体检报告。 如何分析: * 在看awr报告的时候,我们并不需要知道所有性能指标的含义,就可以判断出问题的所在,这些性能指标其实代表了oracle内部实现,对oracle理解的越深,在看awr报告的时候,对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候,心里先要明白,数据库出现性能问题,一般都在三个地方,io,内存,cpu,这三个又是息息相关的(ps:我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障),当io负载增大时,肯定需要更多的内存来存放,同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据,相反,cpu时间花费多的话,有可能是解析sql语句,也可能是过滤太多的数据,到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候,我们要知道,什么时候用到cpu,什么时候用到内存,什么时候用到io 1. cpu:解析sql语句,尝试多个执行计划,最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划,不一定是最优的,因为关联表太多的时候,数据库并不会穷举所有的执行计划,这会消耗太多的时间,oracle怎么就知道这条数据时你要,另一个就不是你要的呢,这是需要cpu来过滤的 2. 内存:sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间,还有取到的数据,根据lru算法也会尽量在内存中保留,在执行sql语句过程中,各种表之间的连接,排序等操作也要占用内存 3. io:如果需要的数据在内存中没有,则需要到磁盘中去取,就会用到物理io了,还有表之间的连接数据太多,以及排序等操作内存放不下的时候,也需要用到临时表空间,也就用到物理io了 这里有一点说明的是,虽然oracle占用了8G的内存,但pga一般只占8G的20%,对于专用服务器模式,每次执行sql语句,表数据的运算等操作,都在pga中进行的,也就是说只能用1.6G左右的内存,如果多个用户都执行 多表关联,而且表数据又多,再加上关联不当的话,内存就成为瓶颈了,所有优化sql很重要的一点就是,减少逻辑读和物理读
作者介绍:黄辉,16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作,喜欢研究分布式数据库相关技术(如:分布式事务,高可用性等)。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum 的性能远好于 Mysql ,有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法,比如说做多表 join 时,采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法,两者的性能又如何?由于 GreenPlum 是由
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
分析数据库服务器类型 一般来说,ACCESS与SQL-SERVER是最常用的数据库服务器,尽管它们都支持T-SQL标准,但还有不同之处,而且不同的数据库有不同的攻击方法,必须要区别对待。 ⒈利用数据库
目录 一、概述 二、漏洞详情等信息以及漏洞验证程序(PoC)收录状况 2.1 漏洞验证程序(PoC)数量统计分析 2.2 收录漏洞的危害等级分布统计分析 2.3 收录漏洞的类型分布统计分析 2.4 漏洞组件分布统计分析 三、2016年重大漏洞记录 3.1 struts 2 远程代码执行漏洞(S2-032) 3.2 Dirty COW Linux内核漏洞 3.3 Nginx 权限提升漏洞(CVE-2016-1247) 3.4 Netgear R6400/R7000/R8000 - Command Inj
英文原文:StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户,4000 万个回答,月 PV5.6 亿,世界排行第 54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有 25 台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡
【编者按】StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索及高效代码上的较量。近日,High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of StackOver
摘要:同时使用Linux和Windows平台产品,大量使用静态的方法和类,Stack Overflow是个重度性能控。同时,取代横向扩展,他们坚持着纵向扩展思路,因为“硬件永远比程序员便宜”。 StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索
对于数据库运行期间的各种状态的实时监控以及相关性能数据捕获对于解决性能问题,提高整体业务系统运行效率是至关重要的。在Oracle数据库中,实时捕获相关性能数据是通过ASH工具来实现的。ASH通过每秒钟抽取活动会话样本,为分析在最近时刻的性能问题提供最直接最有效的依据。本文主要讲述ASH的用法及使用。
事务是数据库操作的最小工作单元,是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,这些操作作为一个整体一起向系统提交,要么都执行、要么都不执行,是一组不可再分割的操作集合。
第八章 优化服务器设置 一.MySQL配置的工作原理 1.查找配置文件 在类 UNIX 系统中,配置文件的位置一般在 /etc/my.conf 或者 /etc/mysql/my.conf 中 2.配置语法 配置项设置都使用小写,单词之间用下划线或横线隔开 3.配置文件示例 [mysqld] #GENERAl datadir=/var/lib/mysql socket=/var/lib/mysql/mysql.sock pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid user=mysq
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
很多小伙伴在做个人网站或者博客时,总能用到各种各样的图床工具,毕竟在写文章的时候需要插入一些图片,我也不例外,来盘点一下之前用的工具,
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
本周二,云托管公司FireHost公布了2013年第二季度排名前四的攻击方法,分别是跨站脚本攻击(XSS)、目录遍历、SQL注入、跨站请求伪造(CSRF)。 FireHost大约统计了超过24万次网络攻击,通过数据统计,跨站请求伪造和SQL注入相比上季度都有明显的增加,原因是由于大规模的自动化工具使用,攻击的门槛越来越低,越来越多的黑客使用这些自动化工具在网络进行扫描、测试、攻击等。如下图: image.png 2013年数据统计: 1、FireHost阻断攻击数目:23926025次(包括低被FireH
本周二,云托管公司FireHost公布了2013年第二季度排名前四的攻击方法,分别是跨站脚本攻击(XSS)、目录遍历、SQL注入、跨站请求伪造(CSRF)。 FireHost大约统计了超过24万次网络攻击,通过数据统计,跨站请求伪造和SQL注入相比上季度都有明显的增加,原因是由于大规模的自动化工具使用,攻击的门槛越来越低,越来越多的黑客使用这些自动化工具在网络进行扫描、测试、攻击等。如上图 2013年数据统计: 1、FireHost阻断攻击数目:23926025次(包括低被FireHost的IP信誉管理系统
最近有台服务器比较频繁的CPU报警,表现的特征有CPU sys占比偏高,大量慢查询,大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后,服务器性能恢复正常。
背景:某个类似准实时的数据分析系统,每15分钟从其他6个数据库中抽取五百张增量数据表,并进行15分钟粒度统计,同时有个前端门户进行查询。
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题:数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时,我们必须配置三个东西: reader,processor,和writer。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
在系统性能问题中,数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题,如何构建高性能的mysql,如何编写出高性能的sql语句?为此,整理一些建议。
注:本文是从众多面试者的面试经验中整理而来,其中不少是本人出的一些题目,网络资源众多,如有雷同,纯属巧合!禁止一切形式的碰瓷行为!未经允许禁止一切形式的转载和复制,如有违反则追究其法律责任!
Apache Spark是一个开源集群运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中,Spark使用了存储器内运算技术,能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍,即便是运行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器,并多次对其进行查询,非常适合用于机器学习算法。
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。
2016年中国网络空间安全年报 日前,由安恒信息风暴中心策划编撰的《2016年中国网络空间安全年报》重磅发布。《2016年中国网络空间安全年报》旨在从安全大数据的视角,围绕“数据决策治理、数据带动思考、数据推动创新”的理念,跨地域、跨系统、跨行业地“数读”中国网络空间安全现状和趋势,为广大读者提供更加量化和全面的网络空间安全立体图景,希望给各级主管部门、各级领导单位网络安全治理参考和启发,为推动我国网络强国建设提供决策支持。 在1月23日-2月5日期间,我们将通过连载的方式对《2016年中国网络空间安全年
在维护服务器的时候每一次遇到问题都是想不起来命令是啥,真的想有一个服务器监控软件来整合所有的指令,但是目前除了IIS7服务器监控工具,其他的都很难做好。在这里记录一下方便使用的时候找得到。
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