---- 有时候，遇到同样的 SQL 语句在正式环境的主库和只读实例的执行时间相距甚远时，第一时间就会想到是不是采样信息不一致，导致执行计划不准，从一个高效的查询变成了慢查询。...找到问题所在之后，自然是 analyze 一下，重新采集信息就好，这个时候，却发现 analyze 表上的所有 select 突然卡住了，不返回任何结果。 这时候该怎么处理呢？...可以看到这个状态出现的原因已经写得很清楚了：因为这个表的结构已经“改变”，所以新线程在打开 table 的时候需要等其他的线程先关闭。...那么问题变成了：实际阻塞的时候，是在重新做数据取样时，还是在等待其他线程关闭 table？...，联系 analyze 操作会尝试获取 flush 锁，所以可能 analyze 在实现的时候也利用了 flush 的机制吧。
事先在DB Link目标端的远程数据库上，赋予登录用户 alter session权限。 例： SQL> grant alter session to ； 1.2..../ 2.DBlink源端执行如下10046设置操作 例： alter session set tracefile_identifier='10046'; -- 启用DBlink源端的SQL...Trace alter session set events '10046 trace name context forever, level 12'; -- 启用DBlink目标端的SQL...Trace EXECUTE set10046trace@DBLK1; -- 执行问题SQL ＜SQL语句执行＞ -- 关闭DBlink源端的SQL Trace...EXECUTE end10046trace@DBLK1; -- 关闭DBlink目标端的SQL Trace alter session set events '10046 trace name
MySQL Shell诊断实用程序能够分析MySQL服务器的性能，并能够生成运行状况、性能和单个查询的诊断报告。...() util.debug.collectDiagnostics()用于从MySQL服务器、InnoDB Cluster收集原始的诊断数据，并生成tsv和yaml格式的报告文件。...（文件使用zip压缩） util.debug.collectHighLoadDiagnostics()在MySQL服务器上运行多次迭代的诊断报告，使用户能够在负载下从多个方面分析服务器，并生成tsv和yaml...（文件使用zip压缩） util.debug.collectSlowQueryDiagnostics()在MySQL服务器上运行多次迭代的诊断报告，使用户能够在执行指定查询的情况下从多个方面分析服务器，...information_schema') # # Started: 2022-10-19T10:09:59.931152 # Execution Time: 0.3573 sec 以上内容是关于MySQL诊断工具的一个简介
通过trace文件查看，报错的都是同一条SQL。...同时在trace文件中，我们也能看到file# 21 block# 1126926的数据访问错误： * kdsgrp1-1: **************************************...，走了两个bitmap索引，上面的BUG中也有几个是关于bitmap的。...，通过以下几种方式统计记录数，发现通过主键和全表扫查出的结果是一致的，而通过bitmap访问记录数会多，感觉bitmap有问题的可能性较大。...万条记录的rowid、文件号和块号，如下的21文件1126926号块，正是前面trace文件中报出的。
如果有人说你的 HTTP 接口响应慢，那可能是他的电脑慢，也可能是网络本身慢，还可能是你的服务器慢，总之想搞清楚到底是哪里慢并不是一件简单的事情，好在有一些小工具可以帮你快速做出正确的判断。...Chrome DevTools： 打开开发者工具，在 Network 一栏里就能看到时间在各个阶段的分布： Chrome Timing 关于各个阶段的说明，可以参考：Timing breakdown...0.063652 time_redirect: 0.000000 time_starttransfer: 0.071002 time_total: 0.071166 如上可知，在我的电脑上请求百度的时候...，大部分的时间都消耗在「time_appconnect」阶段，也就是 SSL 握手，如果想设置缺省选项，可以使用 .curlrc 文件，详细说明可以参考「man curl」。...此外，通过包装 cURL，还可以做出易用性更好的工具，比如 httpstat： Python Timing 不多说了，大家自己动手搞搞吧。
如果你没有明确指定JVM的内存设置，它将设置默认值给他们。要获得默认值，使用以下命令： ? 如果这些都不符合你所希望的，那么你就需要指定JVM的内存设置。可以用下面的命令设置最小和最大堆大小： ?...尽管你有了合理的内存设置，也可以监控进程，但你仍然可能看到内存随时间增加。为了进一步探究原因，你可以使用下面的命令查看对象实例的直方图： ?...如果仍然没有足够的信息，那么可以用以下命令进行堆转储： ? 通常，我会用两个堆转储，然后使用下面的jhat命令比较它们： ?...这个命令会启动一个HTTP服务器，你可以用它来探索这两个堆转储之间的差值。在默认情况下，HTTP服务器启动7000端口，你可以在浏览器中访问该端口。
如果网站从未做过SEO诊断，就不知道SEO存在什么问题，尤其结构比较复杂的网站，问题无时无刻的会出现，除非定期进行SEO诊断，否则不可能会注意到这些问题。...接下来可以按照小编分享的网站SEO诊断流程步骤进行检查。...3、检查失效页面以及链接当你网站上的页面不再存在时，页面就会失效，但是这些页面仍然有指向它们的内部链接，或者有来自其他站点的外链，这时候需要进行404页面设置，否则会影响搜索蜘蛛的抓取。...失效链接是指当你网站链接到的第三方资源不存在时，链接就会失效，这时候需要对站外链接进行维护，避免搜索引擎降低网站评分。...优化猩SEO：上述SEO诊断流程都是一些基础常规检查内容，SEO诊断是网站SEO优化深入挖掘、诊断网站、并发现问题的最佳方法之一，希望SEOer也重视起来，定期对网站进行SEO诊断。
背景 平台目前大多数任务都是Spark任务，用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等...主要包括三个部分： 数据采集：数据源为 Job History 诊断和建议：内置诊断系统 存储和展示：MySQL 和 WebUI Dr.Elephant定期从Hadoop平台的YARN资源管理中心获取近期所有的任务...一旦获取到了任务的元数据，Dr.Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，然后会产生一份该启发式算法对该任务性能的诊断报告。根据每个任务的执行情况，这份报告会为该任务标记一个待优化的严重性级别。...启发式算法具体要做的事情就是： 获取数据 量化计算打分 将分值与不同诊断等级阈值进行比较 给出诊断等级 源码解析与改造 首先我们要知道Dr整体的运行流程是怎么样的？...Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.
在本文中，您将了解 .NET 开发人员可用的各种工具。使用 .NET，您将拥有一个强大的软件开发工具包 (SDK)，其中包括一个命令行界面 (CLI)。....本文还提供了生产力功能的资源，例如用于诊断性能问题、内存泄漏、高 CPU、死锁和代码分析工具支持的 .NET CLI 工具。...附加工具 除了比较常用的工具，.NET 还提供了针对特定场景的工具。...诊断和仪表 作为 .NET 开发人员，您可以使用常见的性能诊断工具来监控应用性能、使用跟踪分析应用、收集性能指标以及分析转储文件。您使用事件计数器收集性能指标，并使用分析工具深入了解应用程序的性能。...有关详细信息，请参阅.NET 诊断工具。 代码分析 .NET 编译器平台 (Roslyn) 分析器检查您的 C# 或 Visual Basic 代码是否存在代码质量和代码样式问题。
今天给大家分享一款线上系统诊断利器：Arthas 背景 相信很多小伙伴都遇到过这种情况吧，当线上出问题并且没有思路的时候会想着先打点日志，再进行打包、发布、重启的完整发布流程，这种流程太麻烦和耗时了；当出问题的时候...，有时会怀疑线上代码是不是自己提交的最新代码，则需要登录服务器把线上的代码down下来反编译才能确定，有的时候服务器还有访问限制。...浏览器访问http://localhost:3658 会出下下面的画面 在这上面操作和连上服务器操作效果是完全一样的，操作起来很流畅 如下图： 通过上面的介绍大家是不是对Arthas有了初步的了解了呢...总结 1.Arthas是一款采用命令行交互模式的Java诊断工具。...4.Arthas还提供了类似Restful风格的交互api，当感觉上面的命令或者控制台用起来不方便的时候，也可以基于api进行定制化开发。
前些天在生信技能树的教程：这样拿差异基因集做肿瘤诊断模型不是明知故问吗，我抛出来了一个开放性问题，也是抨击了一下那个简陋的诊断模型，有粉丝“挑衅”我说如果那个诊断模型不好，有本事我自己发一个好的啊！...数据挖掘的流程 为了方便讲解，我们仅仅是拿疾病诊断模型来介绍，毕竟我们的重心是教程：这样拿差异基因集做肿瘤诊断模型不是明知故问吗。...不过，值得注意的是这个时候数据建模其实就很有意思了，因为文章附带的原始数据集并不是公开的，就是近1000个甲基化位点在近2000样本的信号值矩阵文件拿不到，所以我们没办法重复出来这个分析过程的。...（这个时候，缺乏近1000个甲基化位点在近2000样本的信号值矩阵文件，所以不能复现） 如下所示的热图很清晰展现了这9个甲基化位点在cancer和normal组别的信号值差异情况，当然了，如果能横向z-score...可以看到，这9个甲基化位点组成的疾病诊断模型的AUC值也是超级高，但是和前面我们介绍的：这样拿差异基因集做肿瘤诊断模型不是明知故问吗，不是一回事，右边的混淆矩阵也很清晰的看出来了模型的效果。 ?
当然，您的问题可能不在这里，但如果您只是想诊断安装失败或群集故障，这是我首选的入门故障排除清单。...有两个主要原因会导致镜像拉取错误。1 - 您没有权限连接到镜像仓库或拉取所请求的镜像。或者 2 - 请求的镜像不在镜像仓库中。 权限示例 尝试部署 CPK Operator。..."1GB" 的值是无效的。错误消息告诉您错误在清单的 spec.instances[0].dataVolumeClaimSpec.resources.requests.storage 部分。...在这篇博客中，我们成功地识别、诊断和纠正了在 Kubernetes 中安装 Postgres 时可能出现的常见问题。...我们学会了如何使用 Kubernetes 的 describe 函数来获取信息，帮助我们诊断遇到的问题。这里学到的经验不仅适用于 Postgres。
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，...开发者通过查看SQL语句的执行计划，可以直观的了解到MySQL是如何解析执行这条SQL语句的，然后再针对性的进行优化。 如何查看SQL语句的执行计划？...Using filesort ：看到这个的时候，查询就需要优化了。mysql需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行。...Using index ：列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。...Using temporary ：看到这个的时候，查询需要优化了。这里，mysql需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上。
关于ROC曲线，前前后后写了很多篇推文，关于二分类数据和生存资料的都有，目前只有多指标联合诊断的ROC曲线还没介绍了，今天就介绍多指标联合诊断的ROC曲线。...多时间点和多指标的ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线的绘制 临床预测模型之生存资料ROC曲线的绘制 ROC曲线(AUC)的显著性检验 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 ROC曲线纯手工绘制...其中outcome是结果变量，是二分类的，其余列是预测变量。 多指标联合诊断的ROC 假如现在我想使用s100b/ndka/age这3个变量来预测结果，该如何画出这3个变量联合诊断的ROC曲线呢？...pred <- predict(f, newdata = aSAH, type = "response") aSAH$pred <- pred 用这个pred就可以画ROC曲线了，这个就是多指标联合诊断的...很简单，只要把predict中的数据集换成测试集即可： # 换成测试集即可 pred <- predict(f, newdata = 你的测试集, type = "response") 剩下的就都一样了
以前的公司我们更喜欢直接把空间都分配好，比如500G的容量规划，那就提前准备500G，另外一类是我先给定200G，后续的空间就自动增长，反正容量还是500G。...看起来很不正常，如果这样一个报警找不到问题的症结，那么这个检测表空间的脚本感觉还是有潜在的问题，或者说检测的结果是会让人质疑的。 从我的了解，这个脚本用了很多年，之前还真没碰到过问题。...现在的这套环境就偏偏抛出了错误，我们来挖掘一下。 首先这个表空间检测的脚本是使用我上面所说的第二种情况，即不断的增大数据文件，给定一个最大值。...其实这样算出来不是实际的文件大小情况，和实际结果还是有出入的。 如果要让你检测一下表孔家使用率该怎么做，很显然我们可以根据数据文件的数据字典来得到一个当前值和文件最大值。...我的处理方式介于两者之间，我喜欢创建一个初始大小的文件，然后resize到一个最大值。看来还是使用方式和习惯的不同在一些场景中会出现较大的偏差。
什么是 Arthas 摘录一段官方 Github 上的简介 Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，深受开发者喜爱。...Arthas 支持JDK 6+，支持Linux/Mac/Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。...", JavaVersionUtils.javaVersionStr()); } //检查http和telnet...Or try to use different http port, for example: java -jar arthas-boot.jar --telnet-port 9998 --http-port...后面在通过ASM做类增强的时候，Spy就是连接业务类和Arthas类的桥梁。 接着我们看下第二段蓝色框中的代码。这里面主要是做了一些服务端启动的事情。 ?
前言 开发人员的.NET Core项目上线后，经常会出现各种问题，内存泄漏，CPU 100%，处理时间长等， 这个时候就需要快速并准确的发现问题，并解决问题， 除了项目本身的日志记录外，NET Core...为我们开发人员提供了一系列功能强大并且无侵入的诊断工具，本文主要介绍的是 .NET Core dotnet 诊断全局工具 先决条件 支持.NET Core 3.0 SDK 及更高版本, .NET Core...dotnet 进程的列表, 我本地显示有两个.Net Core的程序在运行，前面的数字是进程ID ?...dotnet-trace dotnet-trace 是一个跨平台的 .NET Core 工具，在不使用本机探查器的情况下启用正在运行的进程的 .NET Core 跟踪集合， 它是围绕 .NET Core...总结 微软提供了一套强大的诊断工具，熟练的使用这些工具，可以更快更有效的发现程序的运行问题，解决程序的性能问题。
前言 开发人员的.NET Core项目上线后，经常会出现各种问题，内存泄漏，CPU 100%，处理时间长等， 这个时候就需要快速并准确的发现问题，并解决问题， 除了项目本身的日志记录外，NET Core...为我们开发人员提供了一系列功能强大并且无侵入的诊断工具，本文主要介绍的是 .NET Core dotnet 诊断全局工具 先决条件 支持.NET Core 3.0 SDK 及更高版本, .NET Core...dotnet 进程的列表, 我本地显示有两个.Net Core的程序在运行，前面的数字是进程ID dotnet-counters list 这个命令我们可以看到程序的运行时信息，和Web主机运行信息...，输入 clrstack dotnet-trace dotnet-trace 是一个跨平台的 .NET Core 工具，在不使用本机探查器的情况下启用正在运行的进程的 .NET Core 跟踪集合，...总结 微软提供了一套强大的诊断工具，熟练的使用这些工具，可以更快更有效的发现程序的运行问题，解决程序的性能问题。
通过运行下面十个命令，你就能在六十秒内粗略地了解系统正在运行的进程及资源使用情况。通过查看这些命令输出的错误信息和资源饱和度（它们都很容易看懂），你可以接下来对资源进行优化。...USE 方法（一种用于定位性能瓶颈的方法），比如检查各种资源（如 CPU、内存、磁盘等）的使用率、饱和度和错误信息,另外在定位问题的过程中，你可以通过使用这些命令来排除某些导致问题的可能性，帮助你缩小检查范围...Check SNMP counters.这条命令显式了最近的 10 条系统消息，当然前提是它们依然存在，查找能够导致性能问题的错误。...提供的内存使用量会更加准确些，Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它，所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存，为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站：...如果你在 Linux 上安装了 ZFS，这一点会变得更加困惑，因为 ZFS 它自己的文件系统缓存不算入free -m，有时候发现系统已经没有多少空闲内存可用了，其实内存却都待在 ZFS 的缓存里。
最后我们决定做一个更加云原生的诊断工具，使用 operator 实现集群跟诊断项的管理，抽象出集群跟诊断项的资源概念，以此来解决大规模 Kubernetes 集群的诊断问题，通过在中心下发诊断项到其他集群...，销毁，验证从 Kubernetes，Kubelet 到 Docker 的整条链路； 创建一个 service，并测试连通性，验证 kube-proxy 的链路是否正常； 解析一个内部或者外部的域名，验证...CoreDNS 是否正常工作； 访问一个 ingress 域名，验证集群中的 ingress 组件是否正常工作； 创建并删除一个 namespace，验证相关的 webhook 是否正常工作； 对 Etcd...的定义去执行该集群的诊断项；另一个是 ProbeStatus，用于记录每个 Probe 的诊断结果，用户可以在被纳管的集群中通过 kubectl get probestatus 来查看本集群的诊断结果...image.png 我们期望有一个输出可以清晰地看到当前集群的运行状态，因此我们建议所有的 Probe 都尽可能属于应用、中间件、Kubernetes 以及基础设置这四大场景，这样我们可以在展示状态的时候
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