平时执行很快的更新操作，其实就是在写内存和日志，而MySQL偶尔“抖”一下瞬间，可能就是在刷脏页（flush）。 那何时会触发数据库的flush？ 想想掌柜在何时会把粉板上的赊账记录改到账本？...这种场景，对应的就是MySQL认为系统“空闲”的时候。...当然，MySQL“这家酒店”的生意好起来可是会很快就能把粉板记满的，所以“掌柜”要合理地安排时间，即使是“生意好”的时候，也要见缝插针地找时间，只要有机会就刷一点“脏页”。...这种场景，对应的就是MySQL正常关闭的情况。这时候，MySQL会把内存的脏页都flush到磁盘上，这样下次MySQL启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。...之前，就曾有其他公司的开发负责人找我看一个库的性能问题，说MySQL的写入速度很慢，TPS很低，但是数据库主机的IO压力并不大。经过一番排查，发现罪魁祸首就是这个参数的设置出了问题。
Mysql在写入压力很大，怎么办？ 高并发下的性能最大的问题，大都在数据库，以前我们做二十万超级群，mongodb每个月都会出事故....我们聊聊,高并发下如何缓解mysql的压力 ⚠️：mysql是锁锁表不锁库，sqlite是锁库不锁表 环境准备 Mac mysql navicat wrk压测工具 node.js环境 下载wrk brew...先准备一个执行sql语句函数 `const mysql = require('mysql'); const { MYSQL_CONF } = require('..../config'); const con = mysql.createConnection(MYSQL_CONF); //建立连接 con.connect(); //统一执行sql的方法 function...: '3306', database: 'blog', socketPath: '/tmp/mysql.sock', }; module.exports = { MYSQL_CONF
MySQL调优，降低缓存页刷盘对性能的影响 要达此目的，关键如下： 减少缓存页刷盘频率 很难！因为平时你的缓存页就是正常的在被使用，终究会被填满。...所以针对本文案例，即MySQL性能随机抖动问题，关键就是： 将innodb_io_capacity设为SSD 固态硬盘的IOPS，让他刷缓存页尽量快 同时设置innodb_flush_neighbors
mysql服务启动了！...注：mysql.scok文件是在mysql服务启动的时候产生的，当服务停止后会自动删除！看样子报错是由于缺少了这个文件。...然后我就认为第一次mysql挂掉是一个偶然事件，但是当我一旦访问博客网站，mysql百分之八十的概率会挂掉，这就不是个偶然的原因了。...所以导致每次对数据读写都将对mysql造成巨大的压力。...结果 目前还没出现Mysql挂掉的迹象～～～
问题现象 由于目前生产库所占用磁盘空间为158GB，因此采用xtarbackup进行在线物理备份，当对两台slave节点做完主从同步后一段时间后两台主从复制频繁报1032 1062错误， 问题排查 根据报错提示...目前调整架构是我自己在做，没有其他人操作从库，所以我考虑应该mysql中有事件被调用，经过排查发现库中确实存在事件，并且任务调度器处于被开启状态。...查看时间调度器状态： mysql> show variables like ‘%event_scheduler%’; +—————–+——-+ | Variable_name | Value | +——...———–+——-+ | event_scheduler | ON | +—————–+——-+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> 但是！！！...character_set_client: utf8 collation_connection: utf8_general_ci Database Collation: utf8_general_ci 总结 1.使用mysql
在迁移服务器时，频繁的操作数据库，导致了mysql锁死的情况 图一 图一删除表的时候，发现删不掉 于是查看了下mysql，很多进程锁死了。 解决办法： 重启服务器。
Frequent Pattern Mining 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘频繁项...项集、子序列或者其他子结构通常是大规模数据分析的第一步，这也是近些年数据挖掘领域的活跃研究话题； 目录： FP-Growth FP-Growth FP-Growth算法基于这篇论文，“FP”的意思就是频繁模式...，提供一个处理后的数据集，FP-Growth第一步是计算项的频率，同时标识频繁项，因为一些目的与类似Apriori算法在设计上有不同之处，FP-Growth第二步是使用一个后缀树（FP树）结构在没有生成显示候选集的情况下进行编码转换...FP-Growth算法，叫做PFP，PFP基于后缀转换来分配FP树的生长工作，因此相对比单机版本更有扩展性； spark.ml的FP-Growth实现了以下超参数： minSupport：一个项集被定义为频繁的最小支持度...，但是会影响从频繁项集中生成关联规则； numPartitions：使用多少分区来分配任务，默认不设置该参数，使用输入数据集的分区数； FPGrowthModel提供如下属性： freqItemsets
话说自从出了什么“天河”超级计算机之后应该是又部署到了大墙上了，于是就出现了现在的频繁重置的情况。要解决这种状况如果有支持SSH访问的主机的朋友可以使用ssh来搭建socks代理服务器来实现搜索。...☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《GAppProxy被频繁重置》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn
生产有应用频繁的fullgc，怀疑系统存在异常。...结论 在使用本地缓存时，一定要注意缓存时间设置，否则会导致对象晋升到老年代过快而频繁导致FGC，根据实际的业务场景需要，可以把缓存设置永不过期（缓存的更新可以用定时任务去更新或者配置变更时通过消息方式去更新本地缓存
是内存溢出还是实际有大对象，内存溢出就dump分析解决掉。大对象如果有业务需求，用offheap.
相信很多爬虫工作者在进行数据爬取过程中经常会遇到“您的请求太过频繁，请稍后再试”，这个时候心里莫名的慌和烦躁、明明爬虫代码也没有问题啊，怎么突然爬不动了呢？...但是有时候没有爬多久又被提示“您的请求太过频繁，请稍后再试”。再换IP还是被封，再换再封，封的越来越快，效率非常低下，这是为什么呢？...那是因为，你用的代理IP凑巧也是别人用来访问相同的网站的，而且用的还比较频繁。可能你们使用了共享ip池，或者使用的代理ip池很小。...所以，当您遇到“您的请求太过频繁，请稍后再试”时，不要慌，要镇定，检查下自己的爬虫策略，是否真的访问太过频繁，检查下自己的代理IP是否真的比较干净，调整自己的策略，选择更加纯净的IP，就能有效的避免这个错误了
今天有空给大家分享一个我刚刚遇到的小问题，标题就是今天的问题。上图： image.png CPU 忽高忽低的发现了吧，对于我这个纠结者，必须得弄清楚是怎么回...
本篇通过爬虫和Fp-growth的简单应用，从网页上记载的985校训中发现频繁词。 ? 首先利用requests模块爬取上述指定网页的全部html内容。...最后利用FP-growth算法 发现校训中的频繁项集： import fpGrowth_py36 as fpG def findFreq(dataset, minSup): initSet =...return freqList dataset = words minSup = 4 freqList = findFreq(dataset, minSup) print("支持度为%d时，频繁项数为...%d:"%(minSup, len(freqList))) print("频繁项集为:\n", freqList) ?
在分享案例前，先聊聊哪些场景会导致频繁full gc： 1，内存泄漏（代码有问题，对象引用没及时释放，导致对象不能及时回收） 2，死循环 3，大对象
如把收到请求的Request对象在业务流程中一直传递下去，而非每执行一个步骤，就创建一个和Request对象差不多的新对象 那些需频繁使用，占用内存较大的一次性对象，可考虑自行回收并重用这些对象。...收到请求后，在对象池内申请一个对象，使用完后再放回对象池，这就能复用这些对象，有效避免频繁触发GC 使用更大内存的服务器。 根本解决该问题，办法只有一个：绕开自动GC机制，自己实现内存管理。...这种一般不要求时延，大部分都能异步处理，更注重服务吞吐率，服务可在更大内存服务器部署，然后把新生代的eden设置更大，因为这些文本处理完不会再拿来复用，朝生夕灭，可在新生代Minor GC，防止对象晋升到老年代，防止频繁...Major GC，如果晋升的对象过多大于老年代的连续内存空间也会有触发Full Gc，然后在这些处理文本的业务流程中，防止频繁的创建一次性的大对象，把文本对象做为业务流程直接传递下去，如果这些文本需要复用可以将他保存起来...，防止频繁的创建。
导语： 近期腾讯云的一家大客户频繁出现HBase regionserver 挂掉，影响业务正常使用。通过调整堆栈大小、gc优化、超时时间等都无法解决该问题。...一、故障现象 1、 首先regionserver频繁爆出两类错误： wal.FSHLog: Error syncing, request close of WAL: 1.png 以及出现错误： regionserver.MemStoreFlusher...CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -Xms{{regionserver_heapsize}} -Xmx{{regionserver_heapsize}}" 经过参数优化之后，regionserver 频繁挂掉的情况有所改善...三、分析故障原因 既然通过优化hbase本身无法解决regionserver频繁挂掉的原因，那就必须将分析扩大到hbase相关的进程。与hbase密切相关的是zookeeper。...经过调整zk的tickTime为6秒，相应的zookeeper.session.timeout为120秒，最终解决regionserver 频繁挂掉的故障。
我突然看到日志目录下有一个文件，这个文件一看就不是MySQL系统生成的，很像是手工指定生成的文件。查看里面的信息，发现是检测MySQL运行状态的检查。由此我想是不是系统层面设置了什么任务之类的。.../bin/bash datetime=`date +"%F %H:%M:%S"` /mysql_base/bin/mysql -uxx -pxx -e "select version();..." >>/mysql_log/check_mysql.log else pkill mysql; sleep 5;.../mysql_base/bin/mysqld_safe --user=mysql >/dev/null 2>&1 & echo "$datetime ERROR:***********...***mysql restarted********************" >>/mysql_log/check_mysql.log fi大家细细看看这个脚本有没有问题，基本的思路就是连接到MySQL
考虑到报错的是一台从节点，所以是第二种情况：从节点频繁跟主节点重连。
这里我们基本上可以确定，当前系统缓慢的原因主要是垃圾回收过于频繁，导致GC停顿时间较长。...CPU过高 在前面第一点中，我们讲到，CPU过高可能是系统频繁的进行Full GC，导致系统缓慢。而我们平常也肯能遇到比较耗时的计算，导致CPU过高的情况，此时查看方式其实与上面的非常类似。
原因包括业务逻辑问题(死循环)、频繁gc以及上下文切换过多。而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的，可以使用jstack来分析对应的堆栈情况。...频繁GC问题通过使用jstat工具的-gc选项，我们可以观察GC的分代变化情况，以便确定GC是否过于频繁。...如果发现GC过于频繁或存在其他问题，我们可以进一步分析并采取相应的优化措施。频繁上下文切换上下文切换会消耗CPU的时间，并导致进程真正运行的时间缩短，从而成为系统性能下降的一个因素。
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