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1.slowlog-max-len配置建议：线上建议调大慢查询列表，记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作，并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能，例如线上可设置为1000以上。
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
一、慢查询日志介绍 许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息记录下来，Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求，用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步：发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间，所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
slow log是Redis用来记录查询执行时间超过给定时长的命令请求的日志系统。许多数据库(如:MySQL)提供慢查询日志帮助开发与运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阈值,就将这条命令的相关信息(例如:发生时间,耗时,命令的详细信息)记录到慢查询日志中，Redis也提供了类似的功能；另外，slow log保存在内存里面，读写速度非常快，因此你可以放心地使用它，不必担心因为开启slow log而损害Redis的速度。
架构问题，其实早在报表高峰期读取问题出现的初期，大数据的同事就提出增加redis从库实例，做负载均衡的想法了。鉴于redis是单线程模型，只能用到一个cpu核心，多增加几个实例可以多利用到几个cpu核心这个想法确实也没错。当时由于从库物理机有富余的内存资源，所以临时新增了三个从库实例，并添加haproxy轮询访问后端4个redis实例。整体架构变为1主4从+haproxy做从库负载均衡。但是我始终认为，cpu高主要还是跟具体的业务查询有关，架构扩展应该是在单实例优化到最佳之后才考虑的。这就好比在mysql当中，有大量慢查询导致cpu过高，你光靠扩展从库而不去先优化SQL，扩展到什么时候是个头呢？
1、MySQL数据库当出现慢查询，是比较危险的，一旦有其他的DDL操作，可能会造成整个数据库的等待
升级完成之后，放业务请求进来，没到一分钟就开始出现慢查询，然后，慢查询越来越多，业务 SQL 出现堆积。
不管是开发同学还是DBA,想必大家都遇到慢查询(select,update,insert,delete 语句慢)，影响业务稳定性。这里说的慢，有两个含义一是比正常的慢，有可能正常执行时间是10ms，异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的慢查询标准比如500ms。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
作为后端开发，日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询，面对这样的慢查询，笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka，然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生，比如mysql数据库发生死锁，或者消费发生并发问题，网络长时间阻塞，这些状况都会导致kafka消费发生阻塞，一旦发生阻塞，用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据，所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况，监控的方案有很多，笔者进行了整理，以便日后回顾。
MySQL性能慢，多半是SQL引起的（慢查询日志会把执行慢的SQL，一五一十的记录下来，就像你的身体一样诚实..）需要根据慢查询日志的内容来优化SQL。
有时候，遇到同样的 SQL 语句在正式环境的主库和只读实例的执行时间相距甚远时，第一时间就会想到是不是采样信息不一致，导致执行计划不准，从一个高效的查询变成了慢查询。找到问题所在之后，自然是 analyze 一下，重新采集信息就好，这个时候，却发现 analyze 表上的所有 select 突然卡住了，不返回任何结果。
在工作中，我们可能会遇到 MongoDB 响应慢的情况，这一节内容，来聊聊当出现这种情况时，应该怎样去排查？
本文涉及：MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines：代表要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开 --iterations：代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql ：代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
我们经常发现,往往执行一条简单的查询语句,但是很长时间都没有返回,今天我们看看是什么原因导致的
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。
在关系型数据库中如Oracle、Mysql中都提供了慢查询的功能。说的简单一点就是可以通过设置数据库的相关参数来记录命令的执行时间。记录的规则就是当命令的执行时间超过了数据库设置的系统参数时，数据库就会将这条命令的执行信息包括：执行时间、耗时、命令的详细信息记录到日志中。这样方便开发及运维人员排查问题。那么在Redis中也有这种相关的功能，在这一篇中我们将详细了解一下。
| 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。 ---- 有时候，遇到同样的 SQL 语句在正式环境的主库和只读实例的执行时间相距甚远时，第一时间就会想到是不是采样信息不一致，导致执行计划不准，从一个高效的查询变成了慢查询。找到问题所在之后，自然是 analyze 一下，重新采集信息就好，这个时候，却发现 analyze 表上的所有 select 突然卡住了，不返回任何结果。 这时候该怎么处理呢？ 先上结论，如果这种现象
MySQL 的慢查询日志，用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过 long_query_time 值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为10，意思是运行10秒以上(不含10秒)的语句，认为是超出了我们的最大忍耐时间值。
尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。
导读：本文从MySQL架构、MySQL日志、MySQL的MVCC、MySQL索引、MySQL语法分析及优化、执行计划和慢查询日志、主从备份、分布式事务等方面进行了体系化的讲述。
在Redis中，经常会遇到各种原因的阻塞，最终导致Redis超时。可以毫不夸张的说，阻塞，是使用Redis的噩梦，每个人都会遇到。
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
MySQL的慢查询日志，用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过 long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。
Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，常用作缓存、消息队列、应用程序后台数据库等。虽然Redis的性能非常高效，但是在高并发场景下仍然存在阻塞点，会对系统稳定性和吞吐量产生影响。本文将介绍Redis中的阻塞点以及如何解决。
**读锁：**共享锁S-lock，读操作时添加，所有用户(包括当前用户)只可读不可写
myisam只支持表锁，innodb支持表锁和行锁。锁机制消耗性能，容易发生阻塞，拖慢网站速度。
本文由读者 muggle 投稿，muggle 是一位具有极客精神的 90 后优秀单身老实猿。muggle 的个人博客地址是 http://muggle.javaboy.org。本文较长，认真读完后相信你一定会有所收获。
(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%'; (2) TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like'Com_commit'; mysql > show global status like'Com_rollback'; (3)
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早上一大早被拉去开早会，感觉事情不妙，得知是某中台(发券)数据库 不能正常提供访问。出现大量的下面情况 ：
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果(TRUE或FALSE)来决定主查询的数据结果是否得以保留。
其中DML锁是因为SQL执行异常，导致更新事务无法提交，如更新语句中的查询语句无索引，造成全表扫描而阻塞。
有台MySQL服务器不定时的会出现并发线程的告警，从记录信息来看，有大量insert的慢查询，执行几十秒，等待flushing log，状态query end
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。
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