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MySQL内存到底消耗在哪里?

MySQL内存到底消耗在哪里? 一说起MySQL使用的内存,你可能会想到各种buffer,最著名的莫过于innodb buffer pool了,它是内存使用的大户,还有sort buffer等等。...innodb_additional_mem_pool_size: 额外缓存池,MySQL8.0已经废弃 key_buffer_size: MyISAM缓存索引块的内存大小。...binlog_cache_size: 线程级别binlog缓冲大小 thread_stack: 每个线程的堆栈大小 内存分配器: 和其他数据库一样,MySQL内存分配器也要长时间持有一部分内存,以供正常的内存销毁和分配...从公式中不难看出,当基础配置不变情况下,连接数很多的时候,MySQL占用的内存数据,就会上涨的比较快。...02 performance_schema维度分析 Performance_schema特性可以监控MySQL的运行指标,通常情况下,默认是开启的,开启时候,带来10%左右的MySQL性能损耗

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为什么 Linux 系统调用消耗较多资源

与函数调用相比,系统调用消耗更多的资源,如下图所示,使用 SYSCALL 指定执行系统调用消耗的时间是 C 函数调用的几十倍[^4]: ?...该系统调用不包含任何参数,只会切换到内核态、读取变量并返回 PID,我们可以将它的执行时间当做系统调用的基准测试;除了 getpid(2) 之外,使用 close(999) 系统调用关闭不存在的文件描述符消耗更少的资源...图 3 - 系统调用的三种方法 从上面的系统调用与函数调用的基准测试中,我们可以发现不使用 vSDO 加速的系统调用需要的时间是普通函数调用的几十倍,为什么系统调用带来这么大的额外开销,它在内部到底执行了哪些工作呢...、在用户态内存和内核态内存之间传输数据,系统调用的结果会被存储到 eax 寄存器中; 从内核栈中恢复寄存器的值并将返回值放到栈上; 系统调用返回 C 函数,包装函数会将结果返回给应用程序; 如果系统调用服务在执行过程中出现了错误...内核中的 ELF 加载器负责映射 vDSO 的内存页并设置辅助向量(Auxiliary Vector)中 AT_SYSINFO_EHDR,该标签存储了 vDSO 的基地址; 动态链接器查询辅助向量中

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写了这么多代码,你了解自己代码的内存消耗么?

C/C++这种内存堆空间的申请和释放完全靠自己管理 Java 依赖JVM来做内存管理,不了解jvm内存管理的机制,很可能因一些错误的代码写法而导致内存泄漏或内存溢出 Python内存管理是由私有堆空间管理的...如果我们写C++的程序,就要知道栈和堆的概念,程序运行时所需的内存空间分为 固定部分,和可变部分,如下: 固定部分的内存消耗 是不会随着代码运行产生变化的, 可变部分则是产生变化的 更具体一些,一个由...在可变部分中,栈区间的数据在代码块执行结束之后,系统自动回收,而堆区间数据是需要程序员自己回收,所以也就是造成内存泄漏的发源地。...如何计算程序占用多大内存 想要算出自己程序会占用多少内存就一定要了解自己定义的数据类型的大小,如下: 注意图中有两个不一样的地方,为什么64位的指针就占用了8个字节,而32位的指针占用4个字节呢?...而且这是面试中面试官非常喜欢问到的问题,就是:为什么会有内存对齐?

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刷了这么多题,你了解自己代码的内存消耗么?

同时我在B站更新算法视频,B站同名:代码随想录 理解代码的内存消耗,最关键是要知道自己所用编程语言的内存管理。 不同语言的内存管理 不同的编程语言各自的内存管理方式。...固定部分的内存消耗 是不会随着代码运行产生变化的, 可变部分则是产生变化的 更具体一些,一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分: 栈区(Stack) :由编译器自动分配释放,存放函数的参数值...在可变部分中,栈区间的数据在代码块执行结束之后,系统自动回收,而堆区间数据是需要程序员自己回收,所以也就是造成内存泄漏的发源地。...注意图中有两个不一样的地方,为什么64位的指针就占用了8个字节,而32位的指针占用4个字节呢?...而且这是面试中面试官非常喜欢问到的问题,就是:为什么会有内存对齐?

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MySQL8.0之内存消耗关键因素

MySQL8.0在启动的时候,配置各种各样的buffer和cache来提高数据库的性能。...生产环境中,经常会遇到内存的报警,在处理这些报警之前,你需要知道MySQL本身消耗内存最多的点在哪里,这样才能比较直观的判断出来你的MySQL服务占用的内存有多少,以及如何降低MySQL本身的内存消耗。...重点来了: 在操作系统里面,MySQL占用的内存不仅仅是上述两个内存配置参数有关,通常情况下,我们计算MySQL占用的内存的时候,会使用下面4个值相加的方式: 1、innodb_buffer_pool_size...的时候,你需要考虑的另外一个关键因素是连接数是否超标了,一旦连接数过高,那么上述3、4这两部分消耗内存将会非常多。...当然,上面列举的,是MySQL最主要占用内存的几个因素,除此之外,其他的内存消耗的地方,可以查看官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/memory-use.html

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MySQL为什么死锁?

就跟卡bug一样,比如说你去面试,面试官问你:MySQL为什么死锁;你告诉面试官:你录用我我就告诉你,面试官说:你告诉我我就录用你,然后你两就一直这么你问我我问你,这就是死锁。...: 3️⃣ 死锁的底层原理分析 其实有了昨天的知识储备,了解了查询的时候的加锁情况,我们其实不难分析出为什么死锁: select * from team where position_no = 6 for...(6,+∞]的临键锁,而接下来的插入操作会去获取插入意向锁,插入意向锁与临键锁互斥,因此获取插入意向锁需要对方的事务的临键锁释放,于是就出现了循环等待,也就是死锁 4️⃣ 如何避免死锁 在数据库层面,MySQL...: 设置事务等待锁的超时时间,也就是说如果事务中一直阻塞,在超过设置的innodb_lock_wait_timeout做个参数的值之后,可以让事务超过指定时间后自动回滚并释放锁 开启主动死锁检测:这是MySQL...的死锁情况,关于为什么死锁,讲完昨天的文章,也就是对查询时的加锁情况的讲解,其实来分析这个死锁的情况并不是一件难事,最后也介绍了从数据库层面和业务层面如何去防止MySQL出现死锁的情况。

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为什么Handler导致内存泄漏?

,因此这次和大家分享一下什么情况下导致内存泄漏,以及内存泄漏背后的故事。...1.Handler在什么情况下导致内存泄漏 Handler在使用过程中,什么情况导致内存泄漏?...,我们首先需要分析一下为什么导致内存泄漏。...以及藏在内存泄漏背后的事。 2.为什么导致内存泄漏 上面的两段代码导致内存泄漏,为什么导致内存泄漏呢?这个问题也很好回答,因为匿名内部类和默认的内部类持有外部类的引用。...虚拟机栈引用的对象 方法区中静态属性引用的对象 方法区中常量引用的对象 本地方法栈中JNI引用的对象 好了,现在我们可以解答上面的问题了,为什么代码1-3导致内存泄漏而代码1-4不会导致内存泄漏,如果使用代码

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Linux下多线程程序为什么消耗大量虚拟内存

,奇怪的是每次刚启动的时候占用的虚拟内存在2.3G,然后每次处理消息就增加64M,增加到4.4G就不再增加了,由于我们采用预分配的方式,在线程内部根本没有大块分内存,那么这些内存到底是从哪来的呢?...探索 一开始首先排除掉内存泄露,不可能每次都泄露64M内存这么巧合,为了证明我的观点,首先,我使用了valgrind。...那就是如果进程创建了一个线程并且在该线程内分配一个很小的内存1k,整个进程虚拟内存立马增加64M,然后再分配,内存就不增加了。...14M,输入0,创建子线程,进程内存达到23M,这增加的10M是线程堆栈的大小(查看和设置线程堆栈大小可用ulimit -s),第一次输入1,程序分配1k内存,整个进程增加64M虚拟内存,之后再输入2,...查看内存情况,如下: ?

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面试官:如果MySQL引起CPU消耗过大,你怎么优化?

谁在消耗cpu? 用户+系统+IO等待+软硬中断+空闲 谁消耗了我的cpu? 谁在消耗cpu? 祸首是谁?...用户 用户空间CPU消耗,各种逻辑运算 ❝ 正在进行大量tps 函数/排序/类型转化/逻辑IO访问… ❞ 用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?...吞吐量下降(tps) 查询响应时间增加 慢查询数增加 对mysql的并发陡增,也产生上诉影响 IO等待消耗了大部分cpu 如何减少CPU消耗?...更小的数据类型占用更少的磁盘、内存、cpu缓存和cpu周期 …....「低延迟」(快速响应),需要更快的cpu(每个查询只能使用一个cpu) 「高吞吐」,同时运行很多查询语句,能从多个cpu处理查询中收益 参考 《高性能MySQL》 《图解性能优化》 大部分整理自《MySQL

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为什么服务器内存硬件上的黑色颗粒这么多

之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒,今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。 各位从事服务器端开发的同学天天都在开发代码,代码都需要内存。确实了解一下服务器内存硬件是挺有有必要的。...所以我特地找来了一个服务器内存条来。下图是一个 32 GB 服务器内存条的正面和反面图。 可见服务器内存上有很多的黑色颗粒,相比下面的台式机内存颗粒要多很多。...今天我们就专门写一篇文章来给大家解释为什么服务器内存中颗粒更多的原因。...而我们上图中的内存正面有 19 个 内存颗粒,背面有 18 个内存颗粒。19 + 18 = 37 个黑色颗粒。...从它的名称中我们可以看出,ECC 不但能发现内存中的错误,而且还可以进行纠正。 在实现上,ECC 内存板上额外再添加内存颗粒来专门负责检查错误并纠正错误。

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MySQL 用 limit 为什么影响性能?

一,前言 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17...为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程: 其实我也想问这个问题。...也证实了为什么第一个sql慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

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MySQL 用 limit 为什么影响性能?

一,前言 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17...为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程: 其实我也想问这个问题。...也证实了为什么第一个sql慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

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MySQL 用 limit 为什么影响性能

一,前言 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17...为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程: 其实我也想问这个问题。...也证实了为什么第一个sql慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

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MySQL 用 limit 为什么影响性能?

一,前言 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17...为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程: ?...也证实了为什么第一个sql慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

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MySQL 用 limit 为什么影响性能?

一,前言 首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17...为什么会出现上面的结果?我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程: 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问:既然一开始是利用索引的,为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点,然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O,类似于下面图片的过程: 其实我也想问这个问题。...也证实了为什么第一个sql慢:读取大量的无用数据行(300000),最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。

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