|作者 邓英明,腾讯云DBA,擅长数据库架构设计、故障诊断、性能优化,现主要负责腾讯云数据库MySQL/TDSQL-C/Redis的相关工作。 ---- 在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。 一、如何看懂内存指标 遇到内存问题,可以先通过free、vmstat、top等命令,进行检查。free命令,可以获取系统内存的总体使用情况;vmstat命令,可以实
MySQL调优可以从几个方面来做: 1. 架构层: 做从库,实现读写分离; 2. 系统层次: 增加内存; 给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度;可以重新挂载磁盘,并加上noatime参数,这样可以减少磁盘的i/o; 3. MySQL本身调优: 如果未配置主从同步,可以把bin-log功能关闭,减少磁盘i/o 在my.cnf中加上skip-name-resolve,这样可以避免由于解析主机名延迟造成mysql执行慢 调整几个关键的buffer和cache。调整的依据,主要根据数据库的状态来调试
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
爱可生交付服务部团队北京 DBA,主要负责处理 MySQL 的 troubleshooting 和我司自研数据库自动化管理平台 DMP 的日常运维问题,对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣,喜欢看书,追求技术。
这个标题很吸引眼球实际上内容也应该很好玩. 问题的产生是最近我们在各个数据库进行数据库安装规范的事情,而在规范后,安装的第一台机器,进行压测就惨遭崩溃.
之前写过一篇文章「简单了解InnoDB原理」,现在回过头看,其实里面只是把缓冲池(Buffer Pool),重做日志缓冲(Redo Log Buffer)、插入缓冲(Insert Buffer)和自适应哈希索引(Adaptive Hash Index)等概念简单的介绍了一下。
oSQL是伴随着web2.0的迅猛发展而在2009年被提出的一个概念,一般可以通俗的理解为高性能的Key Value存储结构的数据库,当然也有其他更广泛的类型。它基于CAP和BASE理论,强调最终一致性,具有数据结构灵活、扩展方便、大数据量下读写性能 高效等特点,在互联网行业被广泛采用。本系列文章将评测广受关注的几个NoSQL数据库产品。本文关注的是HandlerSocket Plugin for MySQL。
在日常工作中,时不时会收到内存使用率高的告警,那么我们应该如何处理呢?本文将从Linux和MySQL两个层面,介绍内存管理的相关知识点,希望能给大家带来一些帮助,以便更好地应对内存问题。
监控磁盘io性能 (命令:iostat,iotop) 查看磁盘读写状态: iostat -x %util:表示io等待,也就是磁盘使用占用cpu百分比。如果百分比很大,如50%,60%说明磁盘
最近一直在做性能压测相关的事情,有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page,我听说过huge page会对性能有所提升,本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
所有的类在OC中最终都会编译为objc_object(在这个问题中可以看做父类),其中包含一个isa指针,所以需要再加上8字节。
Java是以VM为基础的,而云原生讲究的就是Native,天然的矛盾,虽然Quarkus是为GraalVM和HotSpot量身定制的K8s Native Java框架,生态原因切换成本太高,这种矛盾体现在很多方面,比如:当你在物理机或者虚拟机上配置 JVM 参数时,你可以选择使用-Xmx/-Xms 来指定 Java 堆大小,但这样指定的话,就固定了 JVM 堆占用大小,如果将 Java 应用程序移植到容器或者说 K8s Pod 中,K8S 本身有垂直扩容的能力,如果我把内存从 8G 增长到 16G,JVM 如何感知到呢?我们又该如何配置 Java 堆大小呢?本文我们讨论下如何在 Java 容器中参数配置的最佳实践。
在Linux系统中,内存管理是一个至关重要的方面,尤其在生产环境中,了解系统内存的使用情况可以帮助管理员优化系统性能,检测内存泄漏,合理分配资源,从而确保系统的稳定运行。本文将详细介绍在CentOS 7系统中如何使用常见的内存监控工具,如free、top、ps等,并深入探讨这些工具的各种参数和用法,以便读者能够全面掌握系统内存的监控与管理。
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill,实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂,内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭),会带来额外的内存消耗和性能损失,在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C(基于MySQL5.7)总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来,在使用过程中mariadb占用的内存很大。
docker容器可以理解为在沙盒中运行的进程。这个沙盒包含了该进程运行所必须的资源,包括文件系统、系统类库、shell 环境等等。但这个沙盒默认是不会运行任何程序的。你需要在沙盒中运行一个进程来启动某一个容器。这个进程是该容器的唯一进程,所以当该进程结束的时候,容器也会完全的停止。
vmstat(Virtual Memory Statistics)命令用于报告虚拟内存状态的统计信息。
导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
整个优化方案分为3篇文章,争取写个由简入深的介绍,希望没有技术背景的站长都能看懂:
我们公司的基础架构部有个云Redis平台,其中Redis实例在申请的时候可以自由选择需要的内存的大小。然后就引发了我的一个思考,Redis单实例内存最大申请到多大比较合适?假设母机是64GB内存的物理机,如果不考虑CPU资源的的浪费,我是否可以开一个50G的Redis实例?
Linux下的大页分为两种类型:标准大页(Huge Pages)和透明大页(Transparent Huge Pages)。
在本系列第1篇《走下神坛吧!算法》中提到了:计算复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,第3篇《KO!大O——时间复杂度》详细介绍了时间复杂度,本篇文章来讲讲空间复杂度。
本文来源:https://www.percona.com/blog/2020/08/13/how-many-innodb_buffer_pool_instances-do-you-need-in-mysql-8/
在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平;大的来说,可能会导致主机和集群资源耗尽,服务完全不可用。
Undertow 的配置可以参考 Undertow 的 Builder,并且其中也有一些默认的配置参数:
Linux top命令用于实时显示 process 的动态,当我们在命令框中敲入top命令然后回车之后,可以看到如下输出:
工程师反馈数据库服务器内存使用率高,并且之前曾触发告警,登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息:
因为程序是分段在内存中存放的,因此需要额外的空间记录每个段的存放位置和占用大小,这就引出了段表,这里的段表又被称为LDT表,每个进程都对应一个LDT表:
1 . 优化不总是对一个单纯的环境进行!还很可能是一个复杂的已投产的系统。优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到!
1.2 创建两个不同的结构体 myStuct1,myStruct2分别进行验证 code如下
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
1 . 优化不总是对一个单纯的环境进行!还很可能是一个复杂的已投产的系统。优化手段本来就有很大的风险,只不过你没能力意识到和预见到! 2 . 任何的技术可以解决一个问题,但必然存在带来一个问题的风险! 3 . 对于优化来说解决问题而带来的问题控制在可接受的范围内才是有成果。 4 . 保持现状或出现更差的情况都是失败!
由于需要将mysql表中的过期数据在凌晨定时读取出过滤后转入到MongoDB,一个转换SQL达到百行,而且有几十个,集中运行后程序反馈异常:
1. general # 数据文件存放的目录 datadir=/var/lib/mysql # mysql.socket表示server和client在同一台服务器,并且使用localhost进行连接,就会使用socket进行连接 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock # 存储mysql的pid pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid # mysql服务的端口号 port=3306 # mysql存储引擎 default_storage_eng
很多时候我们为了缩短单次请求的时间,就需要去分析请求在哪一步耗时比较大,一般越靠近应用层优化效果越大,后端程序就是请求到达路由解析到返回结果这一步骤了。
Objective-C语言是一门高级语言,底层是由C/C++语言实现。要想从本质上了解Objective-C对象的底层数据结构和内存布局,就需要一步步揭开那最神秘的面纱。
Java 语言是当前互联网应用最为广泛的语言,作为一名 Java 程序猿,当业务相对比较稳定之后平常工作除了 coding 之外,大部分时间(70%~80%)是会用来排查突发或者周期性的线上问题。由于业务应用 bug(本身或引入第三方库)、内外部环境、底层硬件问题等原因,Java线上服务出现故障/问题几乎不可避免。例如,常见的现象包括部分请求超时、用户明显感受到系统发生卡顿等等。
innodb_buffer_pool_size = 8M (安装MySQL5.6到小于1G内存服务器上,启动MySQL会失败,报内存分配失败的错误,此时,需要修改my.cnf的内存大小从标准128M设置到8M或者64M)
收到这个问题之后,我有点纳闷,最近这个系统也没有改动代码逻辑,怎么会突然报服务超时的问题。为避免影响测试进度,我赶紧登陆堡垒机查看日志,看看到底啥情况。
在Linux的内存分配机制中,优先使用物理内存,当物理内存还有空闲时(还够用),不会释放其占用内存,就算占用内存的程序已经被关闭了,该程序所占用的内存用来做缓存使用,对于开启过的程序、或是读取刚存取过得数据会比较快。
对于内存监控,在top里我们要时刻监控第五行swap交换分区的used,如果这个数值在不断的变化,表示内核在不断进行内存和swap的数据交换,说明内存真的不够用了。
通过获取Linux中的 /proc/stat 文件中的内容可以获取系统内存的详细信息:
相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》)
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