在Python中,我们可以使用unittest.mock库进行模拟。这个库提供了一个Mock类,可以创建一个模拟对象,并设置这个对象的行为。比如,我们可以创建一个模拟数据库连接,然后设置它的execute方法总是返回一个预设的结果。
自己挖的坑自己填吧,今天咱就简单地利用swoole(实际上用我撸的那个沙雕一样的ti-rpc,上手会快一些)去实现这种【大量耗时数据导出】需求。但是,我还是偷了两点儿懒:
写入测试数据 创建脚本,脚本将创建一个single库,s1表,持续写入数据。 vim /root/bin/mysql_test.sh
【解决Jmeter无法连接jdbc】Jmeter Cannot load JDBC driver class ‘com.mysql.jdbc.Driver’
可以看到使用rank()函数的时候相同的点赞数会返回相同的排名,排名会产生跳跃,最终的排名不是连续的
数据库的监控点中,阻塞情况是一个重要指标,Innodb 是主流存储引擎,下面实验一下如何监控器阻塞状态 模拟阻塞状态 使用两个MySQL客户端连接同一个MySQL服务器,并查询出各自的连接ID cli
我们知道,在软件工程中,单元测试是保证软件质量的重要手段之一。一个优秀的代码,单元测试的代码量,经常会超过被测试的代码本身。一个理想化的开发团队,可能有三分之二的时间是在写测试,剩下的三分之一时间才是写业务代码。
PDO::setAttribute — 设置属性(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.1.0)
根本原理:就根据程序的字符串拼接name='%s',我们输入一个xxx' -- haha,用我们输入的xxx加'在程序中拼接成一个判断条件name='xxx' -- haha'
MySQL5.7 默认参数下我们开启了半同步,在一个事务提交(commit) 的过程时,在 MySQL 层的 write binlog 步骤后,Master 节点需要收到至少一个 Slave 节点回复的 ACK (表示收到了binlog )后,才能继续下一个事务;
然后加入定时任务中执行即可 */3 * * * * /bin/bash /server/scripts/t3.sh
在MySQL中,读操作可以分成两类:快照读 (snapshot read)与当前读 (current read)。快照读,读取的是记录的可见版本 (有可能是历史版本),不用加锁。当前读,读取的是记录的最新版本,并且,当前读返回的记录,都会加上锁,保证其他事务不会再并发修改这条记录。
在对系统进行压测时有时要进行局部压测,比如对数据库的读写性能压测,使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生,如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数,否则压测意义就不大了,因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事,这两种情况在性能上相差太大,当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景,本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式,当然这也不符合实际应用场景,尤其是一些涉及多个关联查询的情况,如果一个查询查不到可能直接返回了,这样也不够真实,更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测,本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法:
本文将从sql注入风险说起,并且比较addslashes、mysql_escape_string、mysql_real_escape_string、mysqli和pdo的预处理的区别。
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比如 collection.sort({}).get() collection.del({}).get() collection.add({}).get()
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时,最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins,他确实讲得简单明了,使用文氏图来帮助理解,效果明显。本文将沿用他的讲解方式,稍有演绎,可以视为该文较为粗糙的中译版。
当用户AA向用户BB转账,就需要执行两个SQL语句,一个是用户AA减少100,另一个是用户BB增加100,SQL如下:
从业以来主要在做客户端,用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite,以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题,就显得有点捉襟见肘了,特别是各种 JOIN,有时候傻傻分不清楚,于是索性弄明白并做个记录。
索引下推是从 MySQL5.6 开始引入一个特性,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP,索引下推通过减少回表的次数,来提高数据库的查询效率。
“用 PDO 来防止 SQL 注入。”大概学过 PHP 的都听说过这句话。代码中出现了 PDO 就行了吗?答案肯定是否定的。接下来给大家介绍几种使用了 PDO 还是不能防止 sql 注入的情况。
学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
拼团功能,当 A 客户开团之后(两人团),如果 B 和 C 同时支付,如何规避两人同时将拼团人数增加。
在测试某功能时,将 mysql 的最大连接数设置为 120,使用 sysbench 并发 200 插入数据,
在开发NestJS的时候,就很好奇,当某个接口有并发请求的时候,表现是怎样的,接下来做下验证
这是很早之前面的,第一次面数据分析的面试,当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现,数据分析岗位大多注重的是数据库的能力,比如sql语句的考察,hive的考察,以及一些运营思维的考察,所以第一次面试就很悲剧啦,不过题目还是很有代表性的。其他的不写了,这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表,一个数据表记录司机的信息,比如司机id,司机姓名,司机注册时间等等,一个数据表记录一天的订单情况,比如订单ID,订单司机id,订单时间。写sql语句,返回每个司机今天最早的一笔订
测试环境是QA开展测试工作的前置条件。稳定和可控的测试环境,可以使测试人员在执行测试用例时无需花费额外的时间去维护。有些公司运维或者研发部门会帮忙准备好测试环境,但是QA如果一味依赖其他部门,会局限测试工作的开展。
在本篇博客中,我们将深入探讨如何使用Canal进行MySQL到Elasticsearch (ES) 的数据同步。本文将涵盖Canal的基本概念、安装过程、配置步骤以及具体的同步操作,旨在帮助开发者和数据工程师理解并实现实时数据处理。关键词包括:Canal介绍、MySQL同步、Elasticsearch配置、实时数据同步、Canal操作指南、数据同步问题解决。适合从技术新手到资深开发者阅读。
在Go中,我们可以使用GoMock工具来创建模拟对象。GoMock是由golang团队开发的一个模拟库,它可以自动根据接口生成模拟对象,非常方便。这个库最近归档了,还可以用一段时间,同类库技术和用法都差不多。
在秒杀,抢购等并发场景下,可能会出现超卖的现象; 如:我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是1个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。 在 PHP 语言中并没有原生提供并发的解决方案,因此就需要借助其他方式来实现并发控制,其实方案有很多种。总结下如何并发访问。
缓存回收:LRU,定时(expireAfterAccess,expireAfterWrite),软弱引用,显示删除(Cache接口方法invalidate,invalidateAll)
简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网,我们通过浏览器访问站点,站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器,这些代码经过浏览器解析、渲染,将丰富多彩的网页呈现我们眼前;
ChaosBlade是阿里巴巴在其自身故障测试和演练实践基础上,结合自身业务场景而开发的故障注入工具。
同事问了个 MySQL 的问题,现象上确实诡异。大致意思是 SELECT 表的数据,WHERE 条件是 "a=0",其中 a 字段是 VARCHAR 类型,该字段存在 NULL 以及包含字符的记录,但是并无 "0" 的记录,然后执行 SQL 返回的记录恰恰就是所有包含字符的记录。
监控的艺术 目录 1. 背景 2. 概述 3. 怎样监控 3.1. 卫星监测 3.2. 逐级诊断 3.3. 模拟人工 3.4. 数据分析 3.5. 监控与开发 4. 总结 1. 背景 每个企业都意识到监控工作的重要性,但80%企业的监控工作仍然处在监控的初级阶段。 什么事初级阶段呢? 被动监控,故障发生运维人员永远不是第一个发现故障的人 监控IP地址与TCP端口,很多时候HTTP 80端口正常接受请求,但WEB服务器不能正常工作。 人肉监控(人肉运维),采用人海战术,桌面摆放很多显示器,甚至投影仪,要求监控
使用Coroutine\Channel来实现 MySQL 连接池可以使用 defer 特性来实现资源的回收,同时可以被协程调度,而且使用channel->pop方法的时候,可以设置超时,减少一系列的心智负担
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注意: 不推荐把它用于其他数据比对场景, 因为它会转发经过它的全部指令到第二个数据源(也就是update insert delete也下发了,如果2个数据库有配置了数据复制,则可能造成复制链路的中断! (当然如果配的第二个数据源的账号权限是只读的,那么也可以用ticmp来验证一些查询结果的差异性比对,但是这个结果的准确性会受到复制链路的延迟的很大的影响,仅供参考而已)
DIX是CamBuilder中用于实时对接入数据进行处理后输出到指定目的地的系统。可以用来接入Mysql、ActiveMq,syslog等数据源中存储的数据,可以在接入这些数据源存储的数据后,利用DIX对数据进行简单处理后,输出到指定的数据源,目前支持MySql、ActiveMq等。
sqlmock 是一个用于测试数据库交互的 Go 模拟库。它可以模拟 SQL 查询、插入、更新等操作,并且可以验证 SQL 语句的执行情况,非常适合用于单元测试中。
mysql默认是异步复制, 但是可以使用半同步插件(semisync_master.so和semisync_slave.so)来做半同步复制, 等待至少N个(rpl_semi_sync_master_wait_for_slave_count默认1)从库收到binlog后,才返回客户端提交成功. 当然超时(rpl_semi_sync_master_timeout默认10秒)后就变成异步了
导语 | 单元测试,通常是单独测试一个方法、类或函数,让开发者确信自己的代码在按预期运行,为确保代码可以测试且测试易于维护。腾讯后台开发工程师张力结合了公司级漏洞扫描系统洞犀在DevOps上探索的经验,以Golang为例,列举了编写单元测试需要的工具和方法,然后针对写单测遇到的各种依赖问题,详细介绍了通过Mock的方式解决各种常用依赖,方便读者在写go语言UT的时候,遇到依赖问题,能够快速找到解决方案。最后再和大家探讨一下关于单元测试上的一些思考。 一、前言 单元测试,通常是单独测试一个方法、类或函数
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”,这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存,当然可以Scale UP,但是响应成本上升,引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱,不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
上面的查询语句中,我们使用了select…for update的方式,这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。
双写一致性:只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。
随着数据库参数化查询的方式越来越普遍,SQL注入漏洞较之于以前也大大减少,而PDO作为php中最典型的预编译查询方式,使用越来越广泛。
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