以下针对linux操作系统,在centos/RHEL 6、centos/RHEL 7上测试有效。
在 【Linux 内核 内存管理】物理分配页 ② ( __alloc_pages_nodemask 函数参数分析 | __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程 ) 博客中 , 分析了 __alloc_pages_nodemask 函数分配物理页流程如下 :
我们知道外设访问内存需要通过DMA进行数据搬移,关于cpu, cache, device, dma, memory的关系可以通过下图说明:
Kafka 依赖于文件系统(更底层地来说就是磁盘)来存储和缓存消息。在我们的印象中,对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同,层级越高代表速度越快。很显然,磁盘处于一个比较尴尬的位置,这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。在传统的消息中间件 RabbitMQ 中,就使用内存作为默认的存储介质,而磁盘作为备选介质,以此实现高吞吐和低延迟的特性。然而,事实上磁盘可以比我们预想的要快,也可能比我们预想的要慢,这完全取决于我们如何使用它。
格式(利用了awk给外部变量赋值,请参考博文http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-3024853.html):
文件句柄 Linux中,每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说,显然太小,通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
描述:解决流程与CentOS7更改密码原理差不多都是通过修复模式进入单用户模式进行更改重置密码;
大概就是,进程写文件(使用缓冲 IO)过程中,写一半的时候,进程发生了崩溃,会丢失数据吗?
在开始这部分内容之前,我们需要理清buffer和cache的差别,因为在数据库层面会有大量的buffer和cache的术语,我们在学习的时候非常容易混淆。
我们都知道,当用户修改了数据,数据页在内存中修改后并不是每次都刷新到磁盘上。checkpoint之前的数据页保证一定落盘了,这也代表这这部分redolog可以被覆盖了,checkpoint之后的之后的数据有可能落盘,也有可能没有落盘,所以在进行崩溃恢复时,checkpoint之后的日志还是需要被使用的。innodb会依据脏页的刷新情况,定期推进checkpoint,从而减少数据库崩溃恢复的时间。
缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块,主要作用就是把经常访问的数据(也就是热点数据),提前读入到内存中。这样,下次访问时就可以直接从内存读取数据,而不需要经过硬盘,从而加快应用程序的响应速度。
墨墨导读:某客户RAC数据库服务器主机轮流发生集群与主机重启,数据库连接不上问题,如下为故障诊断思路。
在Innodb存储引擎中,后台线程的主要作用是「负责刷新内存池中的数据,保证缓冲池中的内存缓存的是最近的数据」。此外它会将已经修改的数据文件刷新到磁盘文件中,保证在发生异常的情况下,Innodb能够恢复到正常的运行状态。
后面我回过头去看,当时写的确实有点过于跳跃了,过一段时间再去看有些不是那么连贯,打算重新把这个事情讲清楚。
摘要:某客户RAC数据库服务器主机轮流发生集群与主机重启,数据库连接不上问题,如下为故障诊断思路.
结合www.kernel.org给出的官方解释以及centos7代码的理解先对dirty相关内核参数做一个概述:
Checkpoint进程刷写脏页函数为CheckPointGuts,这个函数除了刷写脏数据页外,还会刷写CLOG、事务时间戳信息、子事务信息等,详情查看之前写的文章:
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
作为MySQL InnoDB IO 调优系列的第二篇, 第一篇文章 参见Give Love to Your SSDs – Reduce innodb_io_capacity_max !
该日志文件由两部分组成:重做日志缓冲(redo log buffer)以及重做日志文件(redo logfile),前者是在内存中,后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。
我们先输入 info thread,拿到 MySQL 的线程表,找到负责刷脏页的线程在 gdb 中对应的 ID,是第 13 号线程:
上一次我们讲过Insert Buffer 是用来提高存储引擎性能上的提升,Double Write 就是为了在数据库崩溃恢复时保证数据不丢失的一个重要特性,保证了数据的可靠性。
2、这个页最早修改时间(刷修改时间比较早的页,有可能是热页),方便日志文件的覆盖
当我们使用一个事务操作很多数据时, MySQL 有时会报错: The total number of locks exceeds the lock table size
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
#[ip] #关闭IPV6 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 #[arp系列],内容太多,详细看http://www.52wiki.cn/docs/jichu/818 #ARP参数,检查一次相邻层记录的有效性的周期。当相邻层记录失效时,将在给它发送数据前,再解析一次。缺省值是60秒。 net.ipv4.neigh.default.gc_stale_time = 120 #定义了对目标地址为本机I
-- 每个表单独文件和单独表空间,而不是放在系统表空间,每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
Buffer Pool 是Innodb 内存中的的一块占比较大的区域,用来缓存表和索引数据。众所周知,从内存访问会比从磁盘访问快很多。为了提高数据的读取速度,Buffer Pool 会通过三种Page 和链表来管理这些经常访问的数据,保证热数据不被置换出Buffer Pool。
每次使用 show engine innodb status 查看mysql状态的时候, 要找的数据每次都找很久, 而且很多参数都忘了是啥意思. 很是浪费时间. 所以整了这么个脚本.
虽然可能大部分文章都有介绍过,但为了文章的完整性,我们还是从 redo log 和 binlog 的区别聊起。
接下来cillianplatform项目的更新频率保持一周一次,等稳定了到公开测试版本,会告知大家。
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)。
ACSR(Auto Crash Safey Recovery)自动的故障安全恢复 更新操作 在一行数据被更新时: 1、在使用BEGIN开启事务时,会先给.ibd文件中分配一个TXID号和LSN号,假设为tx_01与lsn1001; 2、在UPDATE执行时,MySQL会找到需更新数据的数据页,并将其内容加载到data buffer pool中,由DBWR(double write)线程记录变更数据页的内容,并且记录好TXID和更新LSN号,此时将产生脏页与脏数据; 3、使用LOGBWR(log doubl
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
磁盘读写,并不是按需读取,而是按页读取,一次至少读一页数据(一般是4K),如果未来要读取的数据就在页中,就能够省去后续的磁盘IO,提高效率。
buffer pool 就是一个缓存,将磁盘中的数据缓存到内存中,对数据的操作改为通过内存进行操作,然后刷盘的操作,提升性能。
上周,研究人员Phil Oester发现 “脏牛”漏洞,影响范围甚广,波及到2007年发布的Linux内核,一时间名声大噪。 脏牛漏洞,编号为CVE-2016-5195,是Linux内核运行时出现的竞争条件,允许攻击者实现本地提权。简而言之,攻击者利用脏牛可获得Linux设备的root权限。(详情请参考此前漏洞盒子发布的漏洞预警) 影响所有Android版本 脏牛刚被发现时,我们不清楚基于Linux内核的Android操作系统是否也受到了影响。发现脏牛的Phil Oester并没有检测Android系统上有
平时执行的更新语句,都是从磁盘上加载数据页到DB内存的缓存页,接着就直接更新内存里的缓存页,同时还更新对应的redo log写入一个buffer中。
咱们在使用mysql的时候,比如很简单的select * from table;这条语句,具体查询数据其实是在存储引擎中实现的,大家都知道mysql数据其实是放在磁盘里面的,如果每次查询都直接从磁盘里面查询,这样势必会很影响性能,所以一定是先把数据从磁盘中取出,然后放在内存中,下次查询直接从内存中来取。但是一台机器中往往不是只有mysql一个进程在运行的,很多个进程都需要使用内存,所以mysql中会有一个专门的区域来处理这些数据,这个专门为mysql准备的区域,就叫buffer pool。
前几那天写了一个Java程序模拟生产者消费者,当时写完还感觉不错,但是这几天再看的时候发现还是有很多的不足之处,给别人挑毛病不大好意思,尺度拿捏不好还容易得罪人,男人就对自己狠一点,我就给自己多挑挑程序的毛病,这个可以有,有些细微的毛病就马上改了,有些有难度的,我也记录下来,不断的改进,看起来简单的程序写好了才算是一个合格的程序员。 感兴趣的同学可以移步这里,看看之前写的程序。 Java实现生产者消费者的两种方式(r12笔记第66天) 我大体总结了下,从日志中可以看出有这么几个明显的小问题
InnoDB的Buffer Pool是基于LRU算法来实现的,下面我们可以简单了解一下LRU算法:
InnoDB 维护了一个缓存数据和索引信息到内存的存储区叫做 Buffer Pool,它会将最近访问的数据缓存到缓冲区。我们通过配置各个 Buffer Pool 的参数,可以显著提高 MySQL 的性能。
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