在工作中，我们可能会遇到 MongoDB 响应慢的情况，这一节内容，来聊聊当出现这种情况时，应该怎样去排查？...1 MongoDB 慢查询 MongoDB 响应慢，可能大部分原因是慢查询导致的，这里通过一个实验来聊聊 MongoDB 慢查询。...开启慢查询： db.setProfilingLevel(1,100) 表示记录执行时间超过 100ms 的语句。...:i,username:'a'}); db.userinfo.find({"userid" : 29998}).explain() 可以在日志文件中查看到执行时间超过 100ms 的慢查询日志： 2022...vsize 表示使用了多少虚拟内存； res 表示实际使用的内存大小，如果内存使用的比较大，需要确定是否需要增加内存； qrw 表示读写等待的队列长度； arw 执行读写操作的活跃客户端数，看是否是短时间活跃连接数突增导致的响应变慢
概述 随着时间的推移,计算机的时钟会倾向于漂移. 网络时间协议 (NTP) 是一种确保您的时钟保持准确的方法。...当硬件设备不带电池和无RTC的时候,基本靠网络时间协议来进行同步时间 NTP服务器 为了同步系统时钟,首先需要找一个NTP服务器使用, 一下这个同步时间的速度比较快,如： pool.ntp.org cn.pool.ntp.org...asia.pool.ntp.org 0.asia.pool.ntp.org 选择多个服务器的好处: 当某个服务器不通的时候，或者时钟不可靠的时候可以有别的选择,因为ntpd会智能选择智能地选择它收到的响应...NTPDATE=yes NTPDATE_OPTS="-t 2 -p 2" // -t 指定等待响应的时间,给定TimeOut的值四舍五入为0.2 秒的倍数，缺省值是 1 秒 // -p 指定从每个服务器获取的样本的数目...NTPD=yes 启动 ntpdate -t 2 -p 2 -u pool.ntp.org 同步时间,如果快速同步时间,可以适当修改-t / -p参数的数值 -t : 指定等待响应的时间 -p
日期转时间戳： select to_char(to_number(to_date('2020-03-01','yyyy-MM-dd','GMT+8'))/1000,'##########'); 时间戳转日期
请求发送过慢导致耗时增加； DNS解析过慢导致耗时增加； 恶劣的网络环境导致耗时增加； 一直在排队导致响应过慢； 服务端响应过慢导致耗时增加； 响应体积过大导致耗时增加； 等等…… 一般从感官上觉得API...接口响应慢，大部分人会直接归结于服务端处理慢，其实是不合理的。...通过浏览器的开发者工具分析 开发者工具 重点关注指标Waiting (TTFB)，TTFB代表第一个字节到达的时间。此时间包括一次往返延迟和服务器准备响应所花费的时间。可以近似的认为是服务端耗时。...【等待中】浏览器正在等待响应的第一个字节。TTFB代表第一个字节到达的时间。此时间包括一次往返延迟和服务器准备响应所花费的时间. Content Download....服务端到底慢在哪里？ 打印耗时日志？
问题描述 有时候，遇到同样的 SQL 语句在正式环境的主库和只读实例的执行时间相距甚远时，第一时间就会想到是不是采样信息不一致，导致执行计划不准，从一个高效的查询变成了慢查询。...解决方案 如果这种现象已经发生了，可以尝试 kill 掉“最早的”那些慢查询。...即如果 tb1 上有慢查询，且进行了 analyze 后遇到了问题，找一下 tb1 上在 analyze 之前已经开始执行，但是没结束的慢查询，然后全部 kill 掉。...VALUES (9,'adam',25),(7,'carlos',25),(1,'dave',19),(5,'sam',22),(3,'tom',22),(11,'zoe',29); 这时候来伪造一个长时间执行的慢查询
问题: 使用element-ui DateTimePicker组件 直接将值传给后台发现选择的时间比正常时间慢8小时。 ?...前台console.log显示: [Thu Mar 07 2019 12:00:00 GMT+0800 (中国标准时间), Mon Apr 15 2019 00:00:00 GMT+0800 (中国标准时间...), __ob__: Observer] 与所选时间一致，但是到了后台却慢了8小时： [u'2019-03-07T04:00:00.000Z', u'2019-04-14T16:00:00.000Z']...end_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 后台输出: 2019-03-07 12:00:00 2019-04-15 00:00:00 不但 时间对了
curl命令查看响应时间 curl -w "%{time_namelookup}::%{time_connect}::%{time_starttransfer}::%{time_total}::%{speed_download...参数" 参数 含义 time_namelookup DNS解析域名时间 time_connect TCP连接的时间，三次握手的时间 time_starttransfer 从请求开始到第一个字节将要传输的时间...time_total 总时间 speed_download 下载速度，单位-字节每秒 time_appconnect SSL|SSH等上层连接建立的时间 time_pretransfer 从请求开始到响应开始传输的时间...time_namelookup DNS解析域名时间 0.014 time_connect TCP连接的时间，三次握手的时间 0.031 time_starttransfer 从请求开始到第一个字节将要传输的时间...|SSH等上层连接建立的时间 0.000 time_pretransfer 从请求开始到响应开始传输的时间 0.031 time_redirect 从开始到最后一个请求事务的时间 0.000
to an upstream server and receiving the last byte of the response body $upstream_connect_time 是建立连接的时间...$upstream_header_time 从建立连接到发送第一个响应头字节的时间 $request_times 是从请求到建立连接到发送完最后一个内容字节的时间 $upstream_response_time...是从建立连接到发送完最后一个内容字节的时间,这个是我们需要关注的,因为客户端的请求和客户所在网络有关 使用下面这个日志格式,看的参数比较全 log_format apm '[$time_local]\
因为内联的是没法被缓存的 减少网页等待时间 避免资源的404 脚本文件放在前 对图片进行Lazyload 一块一块的输出html。可参考Facebook的Bigpipe的思想。
MongoDB sharding 实例从3.4版本升级到 4.0版本 以后插入性能明显降低，观察日志发现大量的 insert 请求慢日志： 2020-08-19T16:40:46.563+0800 I...timeAcquiringMicros: { r: 2709634 } } } protocol:op_msg 2756ms 日志中可以看到 insert 请求执行获取 collection 上的 IS锁 2次，其中一次发生等待，等待时间为...2.7s，这与 insert 请求执行时间保持一致。...随后在一定时间内（比如T2时刻），mongosB无法满足「auto-spliting触发」 条件，而mongosA持续判断满足条件，向shardB发送 「splitVector + splitChunk...由于整个流程没有完整结束，所以 mongosA 也无法进行 路由表更新，则在这段时间内持续会有这样的无效请求。
我们这里请求 dig 帮助查询 “www.idonglei.com”） 主要看Query time ，10ms就是解析时间。server就是当前解析的DNS服务器（本地）。
对比使用Phoenix组件和原生Hbase查询的时间性能 之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase...现有工具有很多Hive，Tez，Impala，Shark/Spark，Phoenix等。今天主要记录Phoenix。...其实，可以把Phoenix只看成一种代替HBase的语法的一个工具。 2.查询方式 第一种：原生Hbase查询时间 count 'mysql_data' ?...第四种：Phoenix查询时间 需要设置Phoenix中的hbase-site.xml时间配置： phoenix.query.timeoutMs...Phoenix查询时间为2015.033秒，大约33分钟左右。 3.总结 综上可得出，速度快慢：协处理器>Phoenix查询>间隔count>普通count>全表scan。
trace-cmd 观测内核函数堆栈和事件 NFS 协议及 noac 选项介绍 minio 删除文件的流程分析 问题概述 我们遇到的主要问题有两个： 下载 minio 中存储的文件时, 概率性地会长时间无响应...在删除数据的过程中，发现删除接口非常慢，导致我们没法在短时间内释放容量，开放上传功能。 这两个问题，都是指向了 minio 接口慢，于是进行了一系列的分析，过程记录如下。...通过这个 profile 我们可以确定是 minio 发起了系统调用，到了内核 nfs 模块，但 nfs 模块迟迟未返回响应，导致 minio 长时间阻塞在系统调用上。...但是会大大增加网络通信的次数，但是这明显会好过长时间卡在属性更新上。 启用 noac 以后，删除依然非常慢，大并发下需要 20 多秒才能删除一个文件，接下来我们来解决删除慢的问题。...后两次删除删除 .minio.sys/buckets/store-pub/xxx.ts 这个空目录非常慢，为什么慢原因还不知道。
raw.githubusercontent.com/reorx/httpstat/master/httpstat.py 或使用pip安装： $ pip install httpstat 使用httpstat测试网站响应时间
cURL 是一个优秀的web请求工具，它还具有测量请求时间的能力。...1.757 appconnect: 2.256 pretransfer: 2.259 starttransfer: 2.506 total: 3.001 size: 53107 解析 下面看一下各个时间的含义...time_namelookup DNS 解析时间。 time_connect 与 web server 建立 TCP 连接的时间。...time_appconnect 建立 TLS（安全传输层协议） 的时间。 time_starttransfer client 读到 server 返回的第一个字节的时间。...time_total client 关闭链接的时间。 通过这几个时间点，我们就可以方便的知道请求过程的细节，找到主要性能点。
在微服务中开发中，api网关扮演对外提供restful api的角色，而api的数据往往会依赖其他服务，复杂的api更是会依赖多个甚至数十个服务。虽然单个被依赖...
不止一次并且在不同的场合都被问到了响应时间该如何分析和定义的问题。问题大概是两种： 我们的系统性能差，应该如何分析响应时间呢？ 响应时间的长短如何定义呢？258原则是否适用？...我们这个系统是做电商的，应该怎么定最大响应时间、最优响应时间呢？ 性能就是这么折磨人，当然这也是它有魅力的地方。...要分析响应时间，先要说明什么是响应时间。 性能测试人员为什么拿着first buffer time、拿着压力工具的响应时间数据曲线来一遍遍问，响应时间长怎么办？...我们先来看一下响应时间的拆分。 ? 每次在性能分析之前，我都会画一个这样的图，用以整理自己的思路。 性能的标准究其本质就两个字可以概括：快、慢。...在压力工具中，看到的响应时间，把后面一系列（t1-t18）都包含在内了。所以只拿压力工具中的响应时间来讨论是不可能有结论的，所以拆分响应时间才如此重要。
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
定义 网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。...如果网站的响应时间过长，比如10秒以上，用户的流失率会大大增加，所以把响应时间控制在一定范围内是提高用户体验度的第一要素。...DNS 一般网站的访问方式都采用域名的方式（很少见IP方式），既然是域名就涉及到DNS解析速度的问题，如果DNS服务解析的速度比较慢，整体过程的响应时间也会加长，不过这个过程其实很少出现慢的问题（不是说没有...现在有很多的场景采用NOsql代替关系型数据库来缩短响应时间，在正常情况下，由于关系型数据库的本身因素在特定场景下的读写速度比Nosql要慢很多，所以系统设计初期，可以考虑采用关系型数据库和Nosql混用的方案...在访问数据库之前加入了缓存层，当然这里的缓存采用的方案在数据的响应时间上要比数据库小很多，比如常用的redis，Memcache，但是这些第三方的缓存组件还是要走网络，比起进程内的缓存还是要慢的多。
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