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回望整个过年期间真的是躺的平平的,每天学习的时间和平时比起来差的不是一星半点。今天就复工了,也要收心了。我这个人有一个比较牛逼的能力就是状态调整特别快,只需要往工位上一坐下,我就能进入复工状态了。
Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力,包括RDB和AOF两种方案,两种方案分别有其长处和短板,可以配合起来同时运行,确保数据的稳定性。
今天早晨遇到一个Redis的线上的问题,也算是一个Redis的经典问题了,这里记录下分析和排查过程,希望对大家有所帮助。
一般情况下,redis占用内存超过20GB以上的时候,必须考虑主从多redis实例进行数据同步和备份保证可用性。
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量(如下)
当应用程序向文件写入数据时,内核通常先将数据复制到内核缓冲区中,然后排入队列,然后由内核决定何时写入硬盘。
本文主要是介绍 redis 是如何进行持久化数据的,我们知道 redis 是基于内存的数据库,那么只要服务器一旦宕机,那么数据则将全部丢失,如果从后端数据库进行恢复,则可能导致性能变慢,那么 redis 需要自身持久化,而不通过后端数据库来恢复数据是重要的。
在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
在appium中adb命令的使用必不可少,做android测试嘛,adb命令肯定肯定是每天都要用的啦,所以今天给特地写个博客吧!
/dev/random设备提供的不是伪随机数据,而是基于环境中的真实随机因素(即背景噪声作为熵源)的随机数据。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先
Redis在执行 fsync 的时候,redis 为了保证 AOF 文件安全性,会校验上次 fsync 的时间是否大于2秒。若超过2秒,会发生阻塞。
Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型,如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题,所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别,Redis一共支持四种持久化方式,分别是:
客户生产环境某台机器在接收到交易请求,执行通过脚本调用google-chrome访问页面渲染生成pdf过程时,前端交易无应答直到超时异常;
最近这周都是查测试环境的问题,比如,我上一篇写的问题排查:问题排查:nginx的反向代理感觉失效了一样 ,就是说这个事的。在文章里,最终查到是nginx的全连接队列满了(每个监听端口有个队列,完成三次握手的请求会进入这个监听端口的全连接队列,队列大小是只有128,比较小),我当时的解决方式,是把队列大小调大到了512,然后重启nginx,果然功能正常了。
但是目前来讲,容器更适合运行无状态的服务,因为这样可以更方便地进行水平扩展,而存储一类属于典型的有状态应用,所以处理起来要有更多注意
如果大表原本跟业务无关,此时没有太多的关系,但如果一旦大表加入了业务,就会对业务产生严重的性能影响。
Redis持久化过程一直是影响redis性能的常见因素,如何监控持久化以及如何优化持久化过程呢?下面我们就一起来看看吧。
最近接了一个业务需求,需求倒是不难,三下五除二就整理出设计方案,然后就开始代码改造。
2 在aof重写期间,不要对aof进行追加:no-appendfsync-on-rewrite=yes
本文作者:yifhao,腾讯PCG NOW直播 后台工程师 介绍 本文基于 2019.02 发布的 go 1.12 linux amd64 版本, 主要介绍了 Runtime 实现的一点原理和细节, 对大家容易错或者网络上很多错误的地方做一些梳理: Golang Runtime 是个什么 Golang Runtime 的发展历程, 每个版本的改进 Go 调度: 协程结构体, 上下文切换, 调度队列, 大致调度流程, 同步执行流又不阻塞线程的网络实现等 Go 内存: 内存结构, mspan 结构, 全
做app测试,遇到异常情况,查看日志是必不可少的,日志如何输出到手机sdcard和电脑的目录呢?这就需要用logcat输出日志了 以下操作是基于windows平台的操作:adb logcat | find linux平台的操作可以把find改成grep: adb logcat | grep windows上的dos里面是没grep指令的
本文介绍了如何利用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)技术搭建日志分析平台,以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时,还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输,以及自研程序如何与ELK集成。
原子性是数据库事务的核心特性之一,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中,原子性的实现主要依赖于事务日志,特别是redo log(重做日志)和undo log(撤销日志)。
生产环境最佳实践 1.linux 系统: 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄4k+,目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
好久没写 Node.js 故障案例了,今天是一枚全新的进程假死无响应案例。 特点是完全不同于之前常规遇到的类死循环引发的阻塞假死,值得记录分析的过程,希望对遇到其它的类似案例的开发者有所启发。
开始阅读 nginx 源码的时候就一直伴随着一个问题,那就是多进程的 nginx 模型是怎么保证多个进程同时写入一个文件不发生数据交错呢? 猜想中,主要有以下几种解决方案: 1. 最传统的,正在写文件的进程加锁,其他进程等待,但是这样的情况是绝对不允许的,效率太过低下 2. 写 log 前测试锁状态,如果已经锁定,则写入进程自己的缓冲区中,等待下次调用时同步缓冲区,这样做的好处是无需阻塞,提高了效率,但是就无法做到 log 的实时了,这样做工程中也是绝对无法接受的,一旦发生问题,将无法保证 log 是否已经被写入,因此很难定位 3. 一个进程专门负责写 log,其他进程通过域套接字或者管道将 log 内容发送给他,他持续阻塞在 epoll_wait 上,直到收到信息,立即写入,但是众所周知,nginx 是调用同一个函数启动所有进程的,并没有专门调用函数启动所谓的 log 进程,除了 master 和 worker,nginx 也确实没有 log 进程存在 4. 那么就是进程启动后,全部去竞争某个锁,竞争到该锁的 worker 执行 log worker 的代码,其余的 worker 继续运行相应程序,这个方案看上去是一个不错的方案,如果是单 worker 的话,那么就无需去使用该锁即可
上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入。
今天主要分享继Redis持久化方式RDB、AOF之后的一些常用的Redis问题定位于优化方式。
我们通常将 Redis 作为缓存使用,提高读取响应性能,一旦 Redis 宕机,内存中的数据全部丢失,假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL 可能会带来更加严重的问题。
我们在cpu篇就提到,iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思,就是等,就像等正在化妆的女朋友,总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇,I/O篇,计算机中最慢的那一环。其余参见:
Pure-FTPd是Linux上的一个开源的FTP服务程序,在易用性、配置性上比vsftp较方便,下面我们使用CentOS 6演示安装和配置pure-ftpd。
Redis是一个基于内存的数据库,所有的数据都存放在内存中,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的持久化机制。
在Linux系统中,进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配,Linux提供了多种同步机制,其中锁机制是其中之一。然而,当多个进程试图同时访问同一资源时,可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题,Linux提供了lslocks命令,该命令可以显示系统上的活动锁信息,帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
在计算机出现之前其实就有文件系统的概念了,此时的文件系统指的是用于管理(存储和检索)纸质文件的系统,而在计算机发明之后,文件系统逐渐指的是管理存储介质的系统,它通过简单的接口给用户,方便用户使用存储设备。
之前写过一篇 《 在公司做的项目和自己在学校做的有什么区别? 》不知道大家还有印象没有,里面提到了在工作中可能需要等上Linux服务器,查看一些信息(特别是查日志找Bug)。
1,引用实际是通过指针实现的。 2,引用是一个常量指针。 3,引用在内存中占4个字节。 4,在对引用定义时,需要对这个常量指针初始化。 5,因为在在表达式中,使用引用实际上就像使用变量本身一样,所以直接用sizeof是得不到引用本身的大小的。
程序启动时会打印进程号,同时有系统signal信号捕捉程序,会将程序退出的所有能捕捉的信号都捕捉并打印,然后退出。
运营push发送数量较大,发送时间密集,同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
该系统属于长连接消息推送业务,某节假日推送消息的流量突增几倍,顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后,发现生产消息的业务服务端因为某 bug ,把大量消息堆积在内存里,在一段时间后,突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高,当前未触发熔断和限流,所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理,因为很容易造成消息的耗时长尾,所以在不触发流量保护器的前提下,需要进行的并发并行的去流转消息。
本文介绍了Linux内核中关于数据一致性的问题,以及为解决这些问题而采用的各种技术和方法。首先介绍了数据一致性问题在Linux内核中的重要性,然后介绍了Linux内核中现有的数据一致性技术和方法,包括O_DIRECT、O_SYNC、FUA、PDflush、barrier等。最后,总结了如何通过这些技术来提高文件系统的可靠性和性能。
但是,在学校学完,没咋练手(还是太菜了),去到公司可以说是全忘光了。这篇文章主要来回顾以前的笔记,以及记录一下在工作中比较常用的一些命令。
最近发现一个问题,redis在高流量写入的情况下,偶发性出现客户端延迟升高,经过排查发现redis AOF重写 fork 子进程导致。为什么要进行AOF重写,以及如何避免AOF重写呢?本文做个介绍。
在现今的数据驱动世界中,数据持久化成为了一项至关重要的任务。它不仅需要保证数据的安全,还要提供快速读写的功能。
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