MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
导读:本文记录一次线上JVM调优实践,FullGC40次/天到10天一次的优化过程,总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
通过这一个多月的努力,将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次,而且YoungGC的时间也减少了一半以上,这么大的优化,有必要记录一下中间的调优过程。
2、运行内存被占满:运行内存被占满就好像我们手机的运行内存一样,一旦同时运行较多的程序或软件,那么运行内存就会出现这种情况,一般是减少程序或软件的运行数量或扩展运行内存。
当然网站访问较慢的原因有很多: CDN、代码问题、服务器运行内存、内存空间、访问量过高等等
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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。
可部署至「本地服务器」或「专有云服务器」,保障数据私密性,提供一键启动软件部署包私有化。
问题导读: 1、什么是GemFire分布式内存数据技术? 2、12306购票网站是如何实现大规模访问? 摘要: 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一,媲美Amazon.com,节假日尤其是春节的访问高峰,网站压力巨大。据统计, 在2012年初的春运高峰期间,每天有2000万人访问该网站,日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位,急需寻
动态管理视图 sys.dm_os_wait_stats 返回执行的线程所遇到的所有等待的相关信息。可以使用该聚合视图来诊断 SQL Server 以及特定查询和批处理的性能问题。 列名数据类型说明 wait_type nvarchar(60) 等待类型的名称。 waiting_tasks_count bigint 该等待类型的等待数。该计数器在每开始一个等待时便会增加。 wait_time_ms bigint 该等待类型的总等待时间(毫秒)
sys.dm_db_wait_stats 返回在操作期间执行的线程所遇到的所有等待的相关信息。 可以使用此聚合视图来诊断 Azure SQL Database 以及特定查询和批处理的性能问题。 执行查询期间的特定等待时间类型可以说明查询中存在瓶颈或失效点。 同样,如果服务器级的等待时间较长或等待计数较多,说明服务器实例内交互查询交互中存在瓶颈或热点。 例如,锁等待指示查询争用数据;页 IO 闩锁等待指示 IO 响应时间较慢;页闩锁更新指示表示文件布局不正确。 列名 数据类型 说明 wait_type nva
最近发生了一些事情,由于之前开发和运维对于MONGODB的了解停留在用而已,已经某些外部原因,导致MONGODB 在某些不可抗力的情况下,出现了问题,导致了我不能说的经济损失。
服务器:其实是一台电脑,正常情况下,服务器是24小时运行的,性能强悍,存储量很高,且有独立的公网IP 运行的服务:网站,文件传输
最近由于工作需要,在维护线上的Redis,Redis相关的原理部分看的比较多,Redis最常见的业务问题就是响应慢,今天我们来看看Redis慢在哪里?以及如何解决这些慢的现象。
由于单位的安全要求,原有的一个应用由互联网区域机房搬迁至内网机房,然后业务系统走内网进行访问。新服务器是网管给重新做的,CentOS 8.1 + Oracle 19c,我把数据库、应用都迁移到新服务器上之后,发现莫名其妙的卡顿,一开始我以为是内网的问题,没有在意,但后来发现,每次都是规律性的卡顿,表现为:第一次访问或者隔几分钟第一次访问的时候,会卡顿10秒,然后就恢复正常速度,页面秒开。如果停几分钟不访问,再次打开时,还是会卡顿10多秒。
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大家看这串代码,起初一看感觉没有任何问题,但是仔细一看就会发现,我们一共开辟的10个空间,但是循环时为十一个空间赋值,此时就会造成数组越界访问。
1.NGINX正向代理,反向代理,负载均衡 正向代理最大的特点是客户端非常明确要访问的服务器地址;服务器只清楚请求来自哪个代理服务器,而不清楚来自哪个具体的客户端;正向代理模式屏蔽或者隐藏了真实客户端信息。 反向代理,多个客户端给服务器发送的请求,nginx服务器接收到之后,按照一定的规则分发给了后端的业务处理服务器进行处理了。此时~请求的来源是明确的,但是请求具体由哪台服务器处理的并不明确了 反向代理主要用于服务器集群分布式部署的情况下,反向代理隐藏了服务器的信息! 负载均衡 反向代理中,服务器按照一
[mysqld]下配置explicit_defaults_for_timestamp=true,这是相对于5.6需要添加的一个配置,具体参考https://www.jianshu.com/p/d7d364745173
基于html的服务端渲染的问题,只是粗略的介绍了一下它的优缺点,其中涉及到一个SEO,SEO的全称是Search Engine Optimise 即,搜索引擎优化。
Oracle是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一,而序列是一个计数器,它并不会与特定的表关联,通过创建Oracle序列和触发器实现表的主键自增。序列一般是用来填充主键和计数的,不占用磁盘空间,占用内存。本期我们重点来讲述一下Oracle序列。
redis连接了多少客户端 通过观察其数量可以确认是否存在意料之外的连接。如果发现数量不对劲,就可以使用lcient list指令列出所有的客户端链接地址来确定源头。
1)迭代器是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象,使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数,iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内元素,next()也是python的内置函数。在没有后续元素时,next()会抛出一个StopIteration异常。
大家都清楚Redis内存占用情况:与存储的数据量、配置参数、服务器内存大小等因素有关。在默认情况下,Redis 会使用尽可能多的内存,直到服务器的内存资源被占满。
搜索在计算机中的地位是十分重要。无论是在内部系统还是在外部的互联网站上,都少不了 检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据,处理数据,存储数据之后,各种客 户端的操作 pc 机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据,得到你想要的数据服务。
简而言之,缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置,而不是每次都从源检索数据。
对crash的数据库进行故障分析并不是一件快乐的事情,尤其是 MySQL 的日志中没有提供 crash 原因的情形。比如当 MySQL 内存耗尽。在 2012年 Peter Zaitsev 写了一篇文章 分析MySQL如何使用内存
刚创建服务器的时候为了后期便于管理, 主要也是MySQL对我不适合, 跨平台使用, 一打包还有得装, 所以直接自己做了个 这是我写的服务器的数据库代码, 可见一看就能看出来, 数据库只存在于单个文件data.json中, I/O十分频繁, 用户信息文件存于运行内存中, 在小数据的情况下速度快, 但到数据存于一定程度, 性能断崖式下跌, 且 在taskmgr(任务管理器) 中内存一举超过了 1.78G的pycharm, 成为第一.
尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提。
如果没有输入信息表示没有安装。 如果安装可以使用rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps 批量卸载所有带有Java的文件 这句命令的关键字是java
现在主流的版本是 TLS/1.2, 之前的 TLS1.0、TLS1.1 都被认为是不安全的,在不久的将来会被完全淘汰。
👉腾小云导读 随着云数据中心应用程序对内存的需求持续增长,TencentOS“悟净”——服务器内存多级卸载方案应运而生。“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势,保障业务内存使用性能前提下,将较冷的内存换出至较便宜的设备上,从而降低整机的内存消耗,提高内存资源利用率,通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效,助力业务和客户商业增值。下面跟着本篇文章,来了解一下TencentOS“悟净”的强大之处吧! 👉看目录,点收藏 1 业界面临的问题与机遇 1.1 高昂的内存成本 1.2 内
ubuntu一般被远程连接是通过ssh命令行,也可以通过vnc,rdp来连接图形化桌面。windows远程桌面采用的rdp协议,连接效果极佳。
之前在QQ群内见过这类原神助手查询机器人,今日有机会自己搭建了一个,但是很多现有的教程都是基于Ubuntu搭建的,而CentOS下的教程没有找到,而在搭建过程中也遇到了很多问题,在此简要分享一下搭建过程以及问题解决方案
Cookie 并不是它的原意“甜饼”的意思, 而是一个保存在客户机中的简单的文本文件, 这个文件与特定的 Web 文档关联在一起, 保存了该客户机访问这个Web 文档时的信息, 当客户机再次访问这个 Web 文档时这些信息可供该文档使用。由于“Cookie”具有可以保存在客户机上的神奇特性, 因此它可以帮助我们实现记录用户个人信息的功能, 而这一切都不必使用复杂的CGI等程序 。
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节,磁盘大小,可用内存,cpu资源网络以及连接他们的组件,都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候,可能会刷出缓存来腾出空间,这时候会导致io过高,所以再发现问题的时候,要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu,高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作,那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu,因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
1、性能指标:Performance 2、内存指标: Memory 3、基本活动指标:Basic activity 4、持久性指标: Persistence 5、错误指标:Error
Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。
服务器是网站运作当中重要的空间支持,传统采用的多数都是物理服务主机,技术的不断提升而使得可以通过云服务器来代替传统的服务器,避免需要购买主机。物理服务器的成本随着网站运行内存的需求量变大,会需要更换新的配置,同时期间还需要有专门的技术团队负责维护,运行成本偏高,而云服务器在使用当中更具有灵活性的特征,那么如何配置云服务器呢,云服务器和传统的服务器又有哪些不同呢。
首先,ELK是支持SIEM,一开始我也是用ELK进行数据收集、数据展示和数据分析,但是逐渐到后面,有一些功能需求使用查询语句是非常复杂,虽然ELK提供云SIEM,但是作为动手能力非常强的人(穷),就有放弃ELK这个想法。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
从以上数据可以看出,在 key 不变的情况下,value 值越大操作效率越慢,因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储,比如字符串的内部编码就有三种:int(整数编码)、raw(优化内存分配的字符串编码)、embstr(动态字符串编码),这是因为 Redis 的作者是想通过不同编码实现效率和空间的平衡,然而数据量越大使用的内部编码就越复杂,而越是复杂的内部编码存储的性能就越低。
(1)block: 会独占一行,多个元素会另起一行,可以设置width、height、margin和padding属性;
将:external_url ‘http://127.0.0.1:8080’ 后面改成你的访问地址,如果是127.0.0.1:8080,那么访问地址就是你的服务器外网ip+8080端口号,例如服务器外网IP为:123.123.123.123,那么访问地址就是http://123.123.123.123:8080
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