02 原因分析 众所周知，单台数据库实例的配置是有瓶颈的，特别是关系型数据库，当CPU和内存配置提高到一定程度后，性能就不再提升了，即使对数据库的内核进行优化，也只能稍微抬高这个瓶颈线。...在我经历过的应用系统压力测试工作中发现，大厂提供的应用产品通常服务器压力和数据库压力是基本持平的，小的开发商提供的应用系统往往是服务器还没有明显压力，CPU、内存使用率都很低，数据库却已经“炸了”。...所以，底层代码逻辑上是否与数据库合理交互是原因之一，有经验的开发工程师会思考如何尽可能地少与数据库交互，把推拉数据库完成的功能模块转化为通过服务器计算来完成，从而将数据库压力转移到服务器上。...Redis缓存数据库是将数据以键值对的形式缓存在内存中的高效数据库。...纵向提高数据库配置 加CPU、加内存，性能提升也是有限的，幸运的是，目前大部分数据库都支持分布式架构，或主从读写分离架构。
前提介绍 同样的mysql，同样的查询，为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后，在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s，以为万事大吉了， 谁知道，同样的操作，在客户的服务器上优化后...，还是比本机慢了10几倍 当然了，客户服务器上添加完索引后，相对之前已经快了不少，sql查询已经优化到了极点 为什么会比自己的服务器慢10几倍呢？...这让我开始怀疑客户服务器的内存使用 由于客户的mysql，当时我是使用docker镜像，所以一开始想到的解决方案是扩大docker容器的内存 但是后来一想，即使内存扩大了，保不住下次还会不够用，为啥一个小小的...mysql能把内存占满了， 不行，必须从mysql上解决根本问题，而不是一位的扩大内存 于是，我开始了如下操作： 解决过程 查看docker容器的cpu占用情况 image.png 神马？...image.png 查询存在的连接数 在mysql 输入 show processlist ;查询存在的连接数以及timeout的时间，可以帮助识别出有问题的查询语句 发现有好多造成查询慢的语句 mysql
创建MONGODB 的索引，属于基本操作，但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引，也属于基本操作，实际上量变产生质变，很多问题的考虑都不在那么简单。...MONGODB 3.4 的时候有一个参数 setParameter: maxIndexBuildMemoryUsageMegabytes: 1024 这个参数就直接为后台添加索引加速的，如果有足够的内存...，（内存的与wiretiger 无关），则会加速background 添加索引的速度。...所以大collection添加索引，就是一个量变到质变的过程，你需要考虑的问题1 你内存的大小，是否能hold 你添加的索引2 业务上访问度是否是高强度的，如果是，那你及需要考虑上面提到的方法3 oplog...的设计大小其实和你以后一些基础操作有关4 尽量抛弃旧版本，升级到 3.6 及以上的版本，这样可以快速调整oplog的大小 所以一件看上去不值得一提的加索引的事情，其实如果量大到一定程度，则考虑和需要分析的问题和
这种情况一般是由于限制数据库使用内存导致软件操作查询时很慢，这种情况该怎么解决呢？今天来和小编一起学习下管家婆辉煌软件中开单、查询报表时很慢怎么解决吧！...1，数据库内存限制登录数据库管理工具，在连接路径点击右键-属性-内存，最大服务器内存建议设置为图中的默认值，不要限制最大服务器内存，设置了限制内存会导致前台查询报表时非常慢。...2，数据库日志增长量选择需要设置的数据库右键-属性-文件，【行数据】和【日志】的【自动增长/最大大小】都设置为【增量为10%，增长无限制】（或者将行数据设置为增量为100MB，日志增量为10% 增长都无限制...3，数据库收缩选择需要设置的数据库右键任务-收缩-数据库（不同版本的数据库管理工具名称可能不同，但内容都是在右键-任务里进行寻找）。...建议使用了一段时间后定时对数据库进行下收缩操作减小日志文件大小（如每月或者每季度收缩一次），在保存备份前也可进行一次数据库收缩。
之前的推文已经分享了数据库优化的方法，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/6Atzk9UKPJRxxAs0nsKBXg 。...root@mha1 ~]# cat /sys/block/sda/queue/scheduler noop [deadline] cfq 3 deadline算法 Deadline在机械盘的情况下对数据库环境...2688.56 execution time (avg/stddev): 179.5456/0.18 随机读的iops为7956.88，磁盘读取速度是124.33MiB/s 3.3 测试数据库写...此算法适用于通用服务器，centos6中为默认的IO调度算法。...特别注意：磁盘IO的调度算法还需要根据磁盘情况、数据库类型、数据库架构、业务场景（OLTP、OLAP等）等各种场景进行区分，不同的场景调度算法也要调整，不可一概而论。
例如笔者的内存条的Speed显示是1066MHz，那是否可以推算出内存IO延时是1s/1066MHz=0.93ns? 这种算法大错特错。 问题2： 内存存在随机IO比顺序IO慢的问题吗？...我们都知道磁盘的随机IO要比顺序IO慢的多（操作系统底层还专门实现了电梯调度算法来缓解这个问题），那么内存的随机IO会比顺序IO慢吗？...2 内存物理结构 在《带你理解内存对齐最底层原理》中我们了解了内存颗粒的物理构造以及IO过程，今天我们再来复习一下。 内存是由chip构成。每个chip内部，是由8个bank组成的。...和“图书管理员”类似，内存芯片也有类似的工作场景： 场景1： 你的进程需要内存地址0x0000为的一个字节的数据，CPU这时候向内存控制器发出请求，内存控制器进行行地址的预充电，需要等待tRP个时钟周期...内存也存在和磁盘一样，随机IO比顺序IO要慢的问题。如果行地址同上一次访问的不一致，则需要重新拷贝row buffer，延迟周期需要tRP+tRCD+CL。
前提：某大型跨境电商业务发展非常快，线上机器扩容也很频繁，但是对于线上机器的运行情况，特别是jvm内存的情况，一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。...经过618大促之后，和运维的同学讨论了下，希望将线上服务器的jvm参数标准化，可以以一个统一的方式给到各个应用，提升线上服务器的稳定性，同时减少大家都去调整jvm参数的时间。...总结： Jvm调优这块还是有一定难度的有时候我们会碰到下面这些问题：OutOfMemoryError，内存不足、内存泄露、线程死锁、Java进程消耗CPU过高。...这些问题在日常开发容易忽视，比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源，但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
我们都知道机械硬盘的速度很慢，内存的速度很快，那么不同存储器之间的差距到底有多大呢？...其他数据同比例放大，对比一下： 类型 容量 访问时间 相对时间 寄存器 1k 0.3ns 1秒 L1高速缓存 32K 1ns 3秒 L2高速缓存 256k 4ns 12秒 L3高速缓存 8M 40ns 2分钟 内存...下面我们切换到人类的视觉来比较一下： CPU访问寄存器和高速缓存，基本都是几秒钟，最多两分钟就够了，如果访问内存的话需要5分钟，这都算比较快的速度了。
在配置文件my.ini中加上下面两句话 1 log-slow-queries = C:\xampp\mysql_slow_query.log 2 long_query_time=3 第一句使用来定义慢查询日志的路径...（若是linux系统，会涉及权限问题） 第二句使用来定义用时超过过多少秒的查询是慢查询，单位：秒。...查看配置验证是否配置成功： //查看慢查询时间，单位：s show variables like "long_query_time"; //查看慢查询配置情况 show status like "%slow_queries...%"; //查看慢查询日志路径 show variables like "%slow%"; 执行慢查询操作，验证是否记录日志： 自己搭建的环境数据量小，模拟执行慢查询比较困难，可以下面语句模拟代替：...SELECT SLEEP(10)，name from user where userid=1; 查看慢查询的数量： show global status like '%slow%';
我粗略地计算了一下，这些键值对所占的内存空间大约是 25GB（5000 万 *512B）。所以，当时，我想到的第一个方案就是：选择一台 32GB 内存的云主机来部署 Redis。...但是，在使用的过程中，我发现，Redis 的响应有时会非常慢。...在刚刚的案例里，为了保存大量数据，我们使用了大内存云主机和切片集群两种方法。...就像下图中，原来的实例内存是 8GB，硬盘是 50GB，纵向扩展后，内存增加到 24GB，磁盘增加到 150GB。...总结 上述讲述切片集群在保存大量数据方面的优势，以及基于哈希槽的数据分布机制和客户端定位键值对的方法 在应对数据量扩容时，虽然增加内存这种纵向扩展的方法简单直接，但是会造成数据库的内存过大，导致性能变慢
extra显示：Using where; Using temporary; Using filesort，被迫使用了临时表排序，由于是高频查询，并发一起来很快就把DB线程池打满了，导致大量查询请求堆积，DB服务器...重启数据库后即持久化开启慢查询，查询验证如下： mysql> show variables like '%_query_%'; +------------------------------+-...Using where 说明MySQL服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤；即没有用到索引，回表查询。...通常为了方便拼装查询条件，我们会默认使用该条件，数据库引擎会放弃索引进行全表扫描。...如下： SELECT username, age, sex FROM T WHERE 1=1 优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没 where 条件就去掉 where，有where条件就加 and。
与以磁盘存储为主的普通数据库相比，内存数据库的数据访问速度可以高出几个数量级，能大幅提高运算性能，更适合高并发、低延时的业务场景。...下面我们来看看，有哪些适合内存特征的算法和存储机制，可以进一步提升内存数据库计算速度。 指针式复用 我们知道，内存可以通过地址（指针）来访问。...除了 SQL 型的内存数据库外，Spark 中的 RDD 也有这个问题，而且情况更严重。...如果没有索引就只能遍历查找，会非常慢。即使有索引也要计算 HASH 值或用二分法查找，速度也比不上直接定位。而且，建立索引也会占用昂贵的内存。...但是，内存数据库的主要特征就是将数据加载到内存中计算，出现外存缓存会严重拖慢计算性能。 实际上，外键关联的事实表和维表有很大区别。事实表一般都比较大，要用各个分机内存分段加载才能装的下。
多数据库的使用方式，会让调试和运维不同业务的数据库变的困难，假如有一个慢查询存在，依然会影响其他数据库，这样会使得别的业务方定位问题非常的困难。 部分Redis的客户端根本就不支持这种方式。...建议如果要使用多个数据库功能，完全可以在一台机器上部署多个 Redis 实例，彼此用端口来做区分，因为现代计算机或者服务器通常是有多个 CPU 的。...语法：FLUSHALL [ASYNC] 说明： 清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key )。 此命令不会失败。...在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝试清除已到期或即将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作，但仍然可以进行读取操作。...日志的唯一 id 只有在 Redis 服务器重启的时候才会重置，这样可以避免对日志的重复处理(比如你可能会想在每次发现新的慢查询时发邮件通知你)。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
图片 选择“高级”下面的“设置" 图片 选择”更改“ 图片 取消C盘的虚拟内存，自定义大小都填0，然后选择无分页文件，点击设置，然后重启电脑。...图片 重复楼上操作根据自己需要设置虚拟内存到D盘，然后点击”设置“再”确定“。 图片 最后来看下效果，C盘红色警告消失恢复成蓝色了，D盘变小了。
，五个方法分别是数据库的增删改查加遍历（顺序自己对号入座*——*） package com.cn.database; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager...useUnicode=true&characterEncoding=utf8";//创建数据库连接 String userName="root";//数据库用户名 String pwd="123456...;//查的sql语句 Class.forName(Driver);加载驱动 con=DriverManager.getConnection(Url,userName,pwd);//加载数据库..._________________"); pst.close(); con.close(); String sql1="select * from studentinfo ";//遍历数据库...，作为刚学了三天的数据库的小白，可能有很多错误，希望大能多多指教！！！！！
普遍运用在数据库和文件系统。...核心概念 b + 树的索引其本质是 b + 树在数据库中的实现，但是 b + 树索引在数据库中有一个特点就是其高扇区性。...所以在数据库中 b + 树的高度一般都在 2-3 层，也就是对于查找一个值，最多需要 2-3 次 io。...索引的建议和类型 ---- 索引的建议 经常检索的列 经常用于表连接的列 经常排序 / 分组的列 对于上述这些条件，适合加索引。...索引的性能分析和优化 ---- 如果系统中发现慢 SQL 或者性能影响业务的 sql，可以通过 EXPLAIN 来判断 SQL 的执行计划。
由于支持消息漫游，服务器端需要保存每个用户客户端的会话顺序。如何才能在海量消息收发的场景下，准确记录各个客户端的会话顺序呢？ 可以采用一个类似LRU内存淘汰的算法来解决这个问题。
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