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在开源数据库上我们要关注SQL解析问题吗

传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重,这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上,我刚刚开始接触数据库的时候,SQL解析根本不是一个什么技术问题,因为那时候的服务器的性能有限,顶多两颗CPU,几十M的物理内存,虽然连接了几十台上百台终端,实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大,因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题,只要保证DB CACHE命中率高于80%,大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单,码农的素质也比较高,自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。

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瞬时响应:网站的高性能架构一、网站性能测试二、Web前端性能优化三、应用服务器性能优化四、存储性能优化

一、网站性能测试 (1)性能测试指标:①响应时间;②并发数;③吞吐量;④性能计数器; (2)性能测试方法:①性能测试;②负载测试;③压力测试;④稳定性测试; (3)性能优化策略:   ①性能分析:检查请求处理各个环节的日志,分析哪个环节响应时间不合理,检查监控数据分析影响性能的因素; ②性能优化:Web前端优化,应用服务器优化,存储服务器优化; 二、Web前端性能优化 (1)浏览器访问优化: ①减少http请求:因为http是无状态的,每次请求的开销都比较昂贵(需要建立通信链路、进行数据传输,而服务器

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【问底】徐汉彬:大规模网站架构的缓存机制和几何分形学

【导读】徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设。 在过去的工作中,徐汉彬从事各类缓存建设和优化,遇到问题无数,从各种各样的问题中,逐渐总结出它们之间的“共性”,而这个“共性”又优雅地遵循“几何分形学”。从几何分形的角度去看待缓存机制,能够更容易和更清晰地表述出它的深层原理和部署思想。帮助技术人员去解决在缓存上遇到的技术问题。 缓存机制和几何分形学 缓存机制在我们的实际研发工作中,被极其广泛地应用,通过这些缓存

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Linux和Windows搭配提供高可用性、可扩展性系统

我们的业务系统,不管是企业内部系统还是互联网应用系统,都需要可扩展,高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的,只有结合起来,才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一,它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作,或者以一种很明白的方式进行扩充。例如:它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源,典型的是给机器增加CPU或内存,垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源,因此它使得虚拟化的技

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领券