在MGR架构中,可能存在众多可能会影响整体性能,包括本地节点中常见的一些性能瓶颈点,也可能包括MGR层产生的。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈,使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式,以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次,讲解了 explain 命令的使用方式,包括查看索引情况、查看查询计划等。最后,介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志,并给出了一些优化建议。
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat,sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情,需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6,面试官问我消费kafka转存到mysql数据,吞吐量很差,一秒才几十条,如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写,他说我回去等消息吧,我说错了吗?"
在MySQL 5.7中,查询 performance_schema.replication_group_members 时,没有 MEMBER_ROLE 这个列,这很不便于快速查看哪个节点是Primary Node。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子,也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能,那测试结果出来后,就需要对测试结果进行分析,找出性能瓶颈点,今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后,再获取10条记录,其性能可想而知。而在分库分表的情况下(假设分为2个库),为了保证数据的正确性,SQL会改写为:
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情,需要针对不同设计的系统来进行单独分析。 首先一套完整可用的系统应该是有ui界面的(这里强调的是一套完整的,可用的系统,而并不是指单独的一个中台系统),系统分为了前端模块和后端模块。 这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块,所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。 这里我结合常用的nginx+tomcat+redis+
对于数据库,大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如,通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中,即使需要关联,也可以很简单的关联。
1. 背景 在使用MySQL时,如果有大表的存储引擎是InnoDB,并且系统参数innodb_file_per_table设置为1,即每个文件对应一个独立的表空间,当对这些大表进行DROP TABLE时,有时会发现整个数据库系统的性能会有显著下降,包括一些只涉及几行数据的简单SELECT查询和DML语句,而且这些语句和正在删除的大表没有关系。造成这种现象的原因是什么呢?通过什么方式能缓解和避免这个问题呢? 2. 已知的瓶颈 Percona曾经在MySQL官方5.5.23之前的版本中遇到过这个问题,并且提供
bottlenecks是一个基于Python的性能瓶颈分析工具。其核心功能是可以识别Python程序中最慢的部分。bottlenecks的另一个重要功能是可以对Python代码的性能进行分析和优化。bottlenecks提供了一些工具,如命令行工具和Web界面,可以帮助程序员识别性能瓶颈,并生成性能报告,以便于更好地了解程序的性能瓶颈和执行过程。bottlenecks基于CPython的profiling模块,因此只支持CPython。
依托于互联网的发达,我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识,与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
MySQL数据库默认连接为100,我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优,但由于硬件资源的限制,数据库连接不可能无限制的增加,对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况,这时就会系统业务阻塞。
要想优化一条Query,就须要清楚这条Query的性能瓶颈到底在哪里,是消耗的CPU计算太多,还是需要的IO操作太多?要想能够清楚地了解这些信息,可以通过Query Profiler功能得到 用法 (1)通过执行“set profiling”命令,可以开启关闭QueryProfiler功能 mysql> SET profiling=1; (2)在开启Query Profiler功能之后,MySQL就会自动记录所有执行的Query的profile信息,下面执行n条Query作为测试 (3)获取当前系统中保存的
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
在系统初期,整体的并发了相对较小,因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升,单库逐渐力不从心,TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候,dba会将数据库设置为读写分离状态(生产环境一般会采用一主一从或者一主多从),Master负责写操作,Slave作为备库,不开放写操作,但是允许读操作,主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后,可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是:如果Master存在TPS存在较高的情况,Master之前最好将同一份数据落到缓存中,以避免高并发情况下,从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
博主17届双非一本毕业, 主要是搞Java开发的, 没有大厂经验. 2020 自己也马上快3年工作经验了. 如果再不找找机会进大厂深造一下, 后面的竞争力和个人的提升将会更难.因此在现在公司磨砺了两年之后, 开始向大厂迈进~ 这篇博客主要是想分享一下自己在面试过程中所遇到的问题,相对比较坎坷,前后经历了3个多月.希望大家也能在找工作的过程中,坚持下来!
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈,包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈,本文提出了相应的优化方案,包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案,可以有效地提升MySQL数据库的性能,减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
工作这么多年,一直专注于自动化和工具研发,对性能方面做的相对少很多。主要还是没有实际的上手机会,没有需求就不能很好的实践,光看几本理论知识的书还是不够的。今天主要就来说说这几次性能测试所经历的“坑”。
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
可以推测,获取 top10 热点新闻请求会远大于关注某个新闻的请求。这些请求都不能直接压入数据库,数据库受不了。
二进制日志(binlog)是 MySQL 日志结构中重要的部分;记录了数据的更改操作,用于数据恢复、数据复制以及审计。然而在众多实际场景中经常发生高并发引起 binlog 暴涨的问题将挂载点空间占满以及主从网络带宽成为瓶颈时主从延时过大。8.0.20 版本推出 binlog 压缩功能,有效缓解甚至解决此类问题。
最近找我咨询性能测试问题的同学挺多,见识了不少案例,发现很多同学对性能测试依然存在很多理解的误区,即使是一些在测试岗位工作多年的资深工程师,依然存在这种情况。
性能的管理一直都是摆在第一位的,dba的很多工作管理层都看不到也没有办法衡量价值,但是如果一个系统慢的跟蜗牛一样,dba通过监控调优把系统从崩溃边 缘重新拉回到高铁时代。这种价值和触动应该是巨大的。(很多企业的领导认为系统跑不动了就需要换更快的CPU、更大的内存、更快的存储,而且这还不是少 数,所以DBA的价值也一直体现不出来,薪水自然也就不会很高)
每当执行SQL运行缓慢时,我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况;(如下)
我们都知道,MGR 用了类 Paxos 机制的协议,协商过程只要多数节点同意即可达成一致。
MySQL-show-process命令是一种用于展示所有连接到 MySQL 数据库服务器的会话信息的命令。它能帮助我们诊断性能问题以及监控数据库服务器运行状况。通过展示当前正在执行的查询和其他有关会话的详细信息,以便我们了解服务器的工作内容和潜在问题。
额,数据库读写分离虽然不难,但并不是所有的“数据库扛不住”的场景,都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
2020已经悄然来到身边,感觉时间过的很快,学习的过程也是,一阵热乎的很简单,难再坚持两个字好写,做起来确实是难事。本系列后续还会有,会因为监控这个事情本身就没有完,只有更加的尽善尽美。所以监控系列还会有更多的内容,但会比较分散。
RD:单库数据量太大,数据库扛不住了,我要申请一个数据库从库,读写分离。 DBA:数据量多少? RD:5000w左右。 DBA:读写吞吐量呢? RD:读QPS约200,写QPS约30左右。 上周在公司
开个番外,在正式的change log之外,单开一篇介绍下GreatSQL 8.0.27-18(晚些时候发布,还在努力合并中)和5.7.36-39两个新版本的一些幕后故事吧。
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,无论是索引优化、还是表结构优化,参数优化,最后都可以归纳到这这两个分类中:
当谈到Web开发时,Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架,可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而,在开发过程中,可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
针对系统运行现状,建立性能基线。将业务指标与性能指标建立起对应关系。这里所说的性能指标包括CPU、MEM、DISK、NET等。在诸多资源中,肯定存在不均衡的情况,短板的资源最有可能成为业务增长后的瓶颈。在具体操作上,可首先确定一个业务高峰时间段,通过监控平台或监控工具收集系统各资源的使用情况。然后依据收集的信息,分析可能的性能短板在哪里。
有赞是提供商家 SAAS 服务,随着越来越多的商家使用有赞,搜索或详情的需求也日益增长,针对需求及场景,之前提到过的订单管理架构演变及 AKF 架构等在这两篇文章里已经有所体现,而这些数据的查询来自于不同的 NoSQL,怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情。
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
之前有在自己建的测试群直播分享了一些性能测试的基础内容,当时有人说希望有个实战的分享,想了想某些东西属于公司机密不方便直接直播分享,
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