IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
因为近期互联网直播/点播需求量激增，我们在项目对接时也遇到各种各样关于视频直播和点播的问题。今天就为大家分享一个并发报错的案例。
微服务作为当前系统架构的主流选型，虽然可以应对复杂的业务场景，但是随着业务扩展，微服务架构本身的复杂度也会膨胀，对于一些核心的业务流程，其请求链路会涉及到多个业务服务，少则三五个，多则十几个都很常见：
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原文标题：You Should Be Aware of These 10 Most Prevalent MySQL Mistakes，作者: mark dc
缓存是软件开发中一个非常有用的概念，数据库缓存更是在项目中必然会遇到的场景。而缓存一致性的保证，更是在面试中被反复问到，这里进行一下总结，针对不同的要求，选择恰到好处的一致性方案。
当数据库服务器和客户端位于不同的主机时，就需要建立网络连接来进行通信。客户端必须使用数据库连接来发送命令和接收应答、数据。通过提供给客户端数据库的驱动指定连接字符串后，客户端就可以和数据库建立连接了。可以查阅程序语言手册来获知通过何种方式使用短连接、长连接。
在MongoDB中，加载各种依赖的lib到内存、管理客户端请求、元数据管理存储等工作都需要占用内存，但其实内存使用的大部分还是在存储引擎和客户端连接请求处理方面。
在数据库管理中，理解数据库的登录过程是至关重要的，它不仅涉及到安全性问题，也影响着性能和可用性。本文将详细探讨MySQL 8版本中的登录过程，揭示这一过程背后的关键环节。
一、网络问题 1、临时性 检查：ping, mtr,dig,dig+trace 等命令，检查网络状况，DNS等 解决：联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查：客户端和机房所在网络情况 解决：双线机房或分布式部署，动态DNS，需要考虑成本 3、资源加载慢 检查：chrome控制台 解决：CDN，合并请求，压缩页面代码，多域名请求（http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制，IE是10，火狐 chrome是6）等 二、前端
MySQL的连接池和连接管理是提高性能和可靠性的关键组件之一。在高并发场景下，合理地使用连接池和进行连接管理可以减少数据库连接的创建和销毁开销，提高系统的响应速度和资源利用率，同时有效地避免连接泄露和连接超时等问题。
当有大量的用户访问MySQL时，会为MySQL带来安全方面的风险，特别是当用户通过互联网连接到MySQL的时候，风险会更大。安全风险具有多种类型，包括窃听、篡改、信息暴露、提升权限，及拒绝服务等等。这些风险并不仅仅针对MySQL服务器，也适用于其他服务器的主机。
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
日常中，我们只看到返回一条或多条结果，并没有过多的去关注查询语句具体要执行那些流程，今天我们看看他的执行流程，我们先整体的看一下他的流程图，如下
本篇博客我们来聊聊MySQL数据库的连接与操作。如果你本地没有MySQL数据库的话，需要你先安装MySQL数据库。在Mac OS中使用brew包管理器进行MySQL的安装是及其方便的。安装MySQL的命令为：brew install mysql。本篇博客我们就要使用Perfect框架来连接操作数据库了，首先我们需要创建一个测试数据库，然后在测试数据库中创建一张测试表用来增删改查操作。 在博客的开头呢，先来推荐一款Mac上比较好用又免费的MySQL可视化管理工具Sequel Pro。这款工具用的是相当的顺手呢
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有着非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈，这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA需要关心的，而更是后端开发需要去关注的事情。
一主一从 是最基础的复制结构，用来分担之前单台数据库服务器的压力，可以进行读写分离 一主多从 一台 Slave 承受不住读请求压力时，可以添加多台，进行负载均衡，分散读压力 还可以对多台 Slave
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102854828 简介：带你剖析elastic search分布式⼯作原理 前言 Elasticsearch 是分布式的，但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中，我们只需启动对应数量的节点，并给它们分配相同的 cluster.name 让它们归属于同⼀个
在数据库操作过程中，经常会遇到一些非业务逻辑错误，这样的错误要求开发人员对于自己正在操作的硬件软件乃至网络都有一定的了解，这里说说关于数据库最大连接数量的那点事儿
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
Redis作为一个非关系型数据库，已经被应用在各种高性能的业务场景。Redis是一个基于内存性质的数据库，因此在读写上面都是有这非常不错的性能，在实际的使用过程中，大多数也是用在一些业务数据缓存的情况。一般团队都是自己搭建Redis，也会使用云服务，例如腾讯云Redis服务。支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
MySQL 1040 错误 Too many connections提示意思是说连接过多，通常有两种原因：
主从复制是指一台服务器充当主数据库服务器，另一台或多台服务器充当从数据库服务器，主服务器中的数据自动复制到从服务器之中。对于多级复制，数据库服务器即可充当主机，也可充当从机。MySQL主从复制的基础是主服务器对数据库修改记录二进制日志，从服务器通过主服务器的二进制日志自动执行更新。
1.永远不要信任用户的输入。对用户的输入进行校验，可以通过正则表达式，或限制长度；
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案，其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎，允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
| 作者 王文安，腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师，主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作，热爱技术，欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中，有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲，这时候就会看看监控指标，可能会发现：写入 QPS 开始出现毛刺，或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢？ 本文会从 Linux 层面入手，根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题，并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标？ 检查 IO 的问题会使用iostat这
恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。
受飞凡电商技术负责人刘兵先生的独家授权，在csdn博客我原创发表《NRedis-Proxy 高性能Redis 中间件服务》的架构原理，以及项目开源介绍。 一、 NRedis-Proxy 介绍
前篇： 《假如让你来设计数据库中间件》 《数据库中间件TDDL调研笔记》 《数据库中间件cobar调研笔记》 《数据库中间件mysql-proxy调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一、Atlas是什么 奇虎360的一个mysql数据库中间层项目 在mysql官方推出的mysql-proxy0.8.2的基础上改的 基于服务端的中间件 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar和Atlas是一个中间层服务，属于前者。 二
传统的web站点，经常使用Nginx做反向代理。反向代理作为整个网站的入口，通常会承担流量转发、安全防护等工作，保证其高可用至关重要。为了保证反向代理的高可用，Nginx+Keepalived是一种常用的解决方案。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。
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。
在日常工作中，有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲，这时候就会看看监控指标，可能会发现：写入 QPS 开始出现毛刺，或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手，根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题，并给出一些可参考的优化/缓解思路。
MySQL的长事务会因为事务视图太老，MVCC时中需要执行很多的回滚操作才能得到对应的数据版本，而且还会形成很大的回滚段，所以会影响性能。 那么在项目开发中，应该如何避免大事务呢？ 一般可以从客户端和服务器端分别进行控制 客户端 设定事务执行的超时时间(SET MAX_EXECUTION_TIME)，可以避免意外的长事务占用过多资源 事务开始到结束的时间内，避免做耗时的操作，比如网络请求等 尽量把容易有冲突的SQL语句写在业务逻辑后面，减少锁占用时间 服务器端 监控 information_schem
本文将对MySQL数据库连接池进行深入的研究和讨论。首先，我们会介绍数据库连接池的基本概念以及为什么需要使用它。接着，我们将详细解析MySQL数据库连接池的工作原理和运行机制。最后，通过丰富的代码示例，我们将展示如何在实践中实现和优化MySQL数据库连接池。
爱可生 DBA 团队成员，主要负责 MySQL 故障处理和 SQL 审核优化。对技术执着，为客户负责。
前边以及陆陆续续的介绍了使用Swift3.0开发的服务端应用程序的Perfect框架。本篇博客就做一个阶段性的总结，做一个完整的实例，其实这个实例在《Swift3.0服务端开发(一)》这篇博客中已经简单的介绍过了，本篇博客就来详细的聊一下这个工程的具体实现细节。当然包括iOS端和服务端的代码。本篇博客的介绍顺序按照功能模块来划分的，如登录注册模块、记事本列表，记事本的增删改查等功能。在每个功能模块，我们先给出服务端代码的实现，然后给出客户端代码的实现。 本篇博客的前几部分主要介绍整个工程的公用模块，为工程的
在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。
今天我来为大伙介绍一下我们搜狗的最新官方开源力作 - Sogou C++ Workflow ！
在上一篇文章MySQL（五）｜《千万级大数据查询优化》第二篇：查询性能优化（1）中讲到一条SQL的查询执行路径如下图5-1所示： 图5-1 步骤如下： 客户端发送一条查询给服务器。 服务器先检查查
当数据量比较大，若SQL语句写的不合适，会导致SQL的执行效率低，我们需要等待很长时间才能拿到结果
----恰好前些日子和一客户讨论 MySQL 连接数满的问题：ERROR 1040 (HY000): Too many connections
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
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