这次为第一部分,及环境的准备,和Oracle一样,MySQL的安装也需要一些参数的设置
爱可生 DBA 团队成员,负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT,喜欢在互联网里畅游,擅长摄影、厨艺,不会厨艺的 DBA 不是好司机,didi~
在$CATALINA_HOME/conf/server.xml配置文件中的Connetctor节点,和连接数相关的参数配置和优化。
这段时间服务器被大量攻击,有sql注入,有暴力破密码,有利用image漏洞的,最严重的导致访问我网站会被重定向,忍无可忍,彻底重做整个站点.本次完成将apache改为nginx,做了各种优化还有服务器迁移的事情,比较复杂.
撸Java的同学,多多少少会碰到内存溢出(OOM)的场景,但造成OOM的原因却是多种多样。
agentd需要安装到被监控的主机上,它负责定期收集各项数据,并发送到zabbix server端,zabbix server将数据存储到数据库中,zabbix web根据数据在前端进行展现和绘图。这里agentd收集数据分为主动和被动两种模式:
1、代码中可能存在大对象分配 2、可能存在内存泄露,导致在多次GC之后,还是无法找到一块足够大的内存容纳当前对象。
环境: mysql5.7 win7 jdk1.7(配置环境变量) http://forge.ow2.org/project/showfiles.php?group_id=170 所有历史版本下载
大部分情况下,会杀掉导致OOM的进程,然后系统恢复。通常我们会添加对内存的监控报警,例如:当memory或swap使用超过90%时,触发报警通知,需要及时介入排查。
问题 <--- Last few GCs ---> 58003 ms: Mark-sweep 1350.6 (1434.6) -> 1350.5 (1434.6) MB, 753.0 / 0.0 ms [allocation failure] [GC in old space requested]. 58751 ms: Mark-sweep 1350.5 (1434.6) -> 1350.5 (1434.6) MB, 747.6 / 0.0 ms [allocation failure] [G
如果%idle值持续低于10,表明CPU处理能力相对较低,系统中最需要解决的资源是CPU。
最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。
当impala查询的时候,涉及到了group by having或者很多join的时候,会出现以上的错误。
为什么要安装ubuntu16.04 版本了,因为这个版本比较稳定,而且运行也是很不错的,如果有小伙伴想要搭建一个渗透的环境,或者一个pwn的环境,ubuntu是值得一选的。 VMware 安装ubuntu比较简单,但是为了防止多点一个,或者少点一个选项导致在之后的使用中出错,这里就写一遍关于ubuntu的安装。
众所周知Xtrabackup 是mysql 中重要的备份工具,而数据库的备份中,尤其大内存的 MYSQL 备份中,都有一个问题的存在就是 innodb_buffer_pool 的存在。备份后的MYSQL 在恢复后,一般innodb_buffer_pool 的数据都不会再恢复的数据库上出现,越大的内存和繁忙的MYSQL 在数据恢复后,就会有一个缓冲期,需要预热一段时间。一般来说我们都是希望备份的数据恢复后能带有内存中的数据。其实MYSQL 本身是有这个设置的,就是在关机和开机的时候,将 innodb buffer pool 写入文件,在开始的时候读取这些文件,装载到内存中。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
明星的一条微博的点赞数可能有几十万,甚至百万以上。那么这个「点赞功能」(会记录谁点了赞),新浪微博的数据库是如何设计的呢?
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/154723.html原文链接:https://javaforall.cn
内存溢出在实际的生产环境中经常会遇到,比如,不断的将数据写入到一个集合中,出现了死循环,读取超大的文件等等,都可能会造成内存溢出。
服务器内存占用过高导致数据库服务关闭,网站无法登陆的错误详解-制作swap交换区加大内存
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 原因:java堆内存不够或者程序中有死循环; 解决:如果是java堆内存不够,需要通过调整JVM下面的配置来解决: < jvm-arg>-Xms3062m < / jvm-arg> < jvm-arg>-Xmx3062m < / jvm-arg>
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法,包括:
数据处理和 barrier 处理都由主线程处理,如果主线程处理太慢(比如使用 RocksDBBackend,state 操作慢导致整体处理慢),导致 barrier 处理的慢,也会影响整体 Checkpoint 的进度,在这一步我们需要能够查看某个 PID 对应 hotmethod,这里推荐两个方法: 1、 多次连续 jstack,查看一直处于 RUNNABLE 状态的线程有哪些; 2、使用工具 AsyncProfile dump 一份火焰图,查看占用 CPU 最多的栈;
_NullPointer 出处:https://www.cnblogs.com/renwei/
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。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-iostat.html
如果 SQL 在执行过程中读到的数据无法直接得到结果,那么就需要额外的内存来保存中间结果,得出最终结果,这个额外的内存就是内部临时表。比如 group by 执行时,就需要构建一个临时表,需要额外的字段保存聚合函数的结果,当然为了防止内存使用过大,一般超出某个限制后就会放到磁盘上。关于哪些操作会产生内部临时表,可以查看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/internal-temporary-tables.html,下面主要介绍 MySQL 8.0 内部临时表存放方式的变化。
1. 加大max_length_for_sort_data参数的设置 在MySQL中,排序算法分为两种,一是只加载排序字段到内存,排序完成后再到表中取其他字段,二是加载所有需要的字段到内存,显然第二种节省了IO操作,所以更快 决定使用哪种算法是通过参数max_length_for_sort_data来决定的 当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时,MySQL就会选择第二种算法,反之使用第一种。所以,如果有充足的内存让MySQL存放须要返回的非排序字段,就可以加大这个参数的值来让MySQL选择第二种排序算法
因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好、集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正。
MySQL 5.7发布后,在复制方面有了很大的改进和提升。比如开始支持多源复制(multi-source)以及真正的支持多线程复制了。多源复制可以使用基于二进制日子的复制或者基于事务的复制。下面我们说一说如何配置基于二进制日志的多源复制。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个
什么级别呢,目前本程序就个人测试而言,2199W数据暂时没问题,一次性写入大约九分钟左右。
前两天分享 了一篇文章小白也能安装系统的方法,就有小伙伴提出了“怎么给C盘扩容”通俗点就是给C盘分点内存过去的意思。
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配、回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略;更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进。eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析。本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项、关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的eclipse已经进行了配置上面的优化。
通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能。
内存溢出在日常工作中,这个错误很容易遇到。遇到内存溢出,首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置),需要进行分析,看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况,这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况,就需要对我们的程序进行修改,来修复这个问题。
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
T omcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 JAVA_OPTS参数。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题,需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页,mongo库我们知道都会存储大容量的数据,刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法,来达到截取所需数据的功能,这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任,但是如果库里数据多的话,上面两个方法就不好使了,就像题目中那个错误,这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command
客户端发送多个请求到服务器,服务器处理请求,有一些可能要与数据库进行交互,服 务器处理完毕后,再将结果返回给客户端。
每种数据库本身都有自身的特性,同时面临的业务不同,也会导致每种数据库需要进行调节,来满足某种业务的需求.
缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
在 mongo 使用过程中遇到了一个问题,需求就是要对mongo 库中查询到数据进行分页,mongo库我们知道都会存储大容量的数据,刚开始使用的 skip 和 limit 联合使用的方法,来达到截取所需数据的功能,这种方法在库里数据容量小的情况下完全可以胜任,但是如果库里数据多的话,上面两个方法就不好使了,就像题目中那个错误,这时会报一个 Query failed with error code 96 and error message 'Executor error during find command:OperationFailed: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM.Add an index, or specify a smaller limit.' 按照错误提示,知道这是排序的时候报的错,因为 mongo 的 sort 操作是在内存中操作的,必然会占据内存,同时mongo 内的一个机制限制排序时最大内存为 32M,当排序的数据量超过 32M,就会报上面的这个错,解决办法就像上面提示的意思,一是加大 mongo 的排序内存,这个一般是运维来管,也有弊端,就是数据量如果再大,还要往上加。另一个办法就是加索引,这个方法还是挺方便的。创建索引及时生效,不需要重启服务。 创建索引也不难, db.你的collection.createIndex({“你的字段”: -1}),此处 -1 代表倒序,1 代表正序; db.你的collecton.getIndexes(); 这两个语句,第一个是添加索引,第二个是查询索引,如果查看到你刚才添加的那个索引字段,就说明索引添加成功了。这时候在你的程序里再运用 sort 方法的话,这样就不会报错而且速度很快。 添加索引会带来一定的弊端,这样会导致数据插入的时候相对之前较慢,因为索引会占据空间的。综上考虑,根据实际情况判断采用合适的方法。 案例: mongodb执行如下语句
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
上期文章我们聊到了Redis,这期我们来说说另一个网红NoSQL数据库——MongoDB。 PS:其他历史测评请直接翻到文末~ 有这么一个介绍MongoDB的说法是:MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的数据库,MongoDB却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等,新版本的MongDB甚至还支持事务。 MongoDB不仅功能丰富,而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面,今天我就代替大家来动手进行一下数据
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。
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