Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
做技术选型的时候不能单纯的考虑性能，应该优先考虑业务类型，以及团队水平。另外的话，框架只是其中一环，还有配套呢。
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
配置文件中具体修改的内容是什么呢？要是面试官问你，你该怎么回答？你想下，你坐在一间屋子里。 服务器的mysql性能优化，有两个大致的方向考虑，第一个是服务器硬件，另一个是mysql自身的my.cnf配置文件。 服务器的磁盘，CPU和内存，这些都是要考虑的因素 1，磁盘的I/O 能力，也就是它的寻道能力，目前的SCSI高速旋转的是7200转/秒，这样的速度，一旦访问的用户量上去，磁盘的压力就会过大，如果是每天的网站pv在150w，这样的一般的
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行，了解这些资源对于DBA来说非常重要，因为任何的超载行为都可能成为限制因素，导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置，避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先，性能优化是一个持续的过程，安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统，这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的，因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移，它可能会改变，磁盘访问可能会变得更加频繁。正
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 表: UserActivity +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | username | varchar | | activity | varchar | | startDate | Date | | endDate | Date | +---------------+---
查询当前服务器执行超过60s的SQL，可以通过脚本周期性的来执行这条SQL，就能查出有问题的SQL。
本篇主要介绍下楼主平常项目中，缓存使用经验和遇到过的问题。 阅读目录： 基本写法 缓存雪崩 全局锁，实例锁 字符串锁 缓存穿透 再谈缓存雪崩 总结 基本写法 为了方便演示，这里使用Runtime.Cache做缓存容器，并定义个简单操作类。如下： public class CacheHelper { public static object Get(string cacheKey) { return HttpRuntime.Cache[
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
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。
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
腾讯云TD-SQL是一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各类业务场景中。然而，随着数据量的增长和访问量的增加，数据库性能可能会受到影响。为了提升数据库性能，我们需要对数据库进行调优。本文将通过一个示例，介绍腾讯云TD-SQL数据库性能调优的方法和代码实现。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
为了方便演示，这里使用Runtime.Cache做缓存容器，并定义个简单操作类。如下：
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill，实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂，内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭)，会带来额外的内存消耗和性能损失，在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C（基于MySQL5.7）总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink的编程模型。
日常开发中，除了开辟新项目，业务需求开发，一般还要做负责系统的日常运维。比如线上告警了，出bug了，必须及时修复。这天，运维反馈mysql cpu告警了，然后抓了该时间节点的慢sql日志，要开发分析解决。
随着小米互联网业务的发展，各个产品线利用用户行为数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。显然，让每个业务产品线都自己搭建一套增长分析系统，不仅成本高昂，也会导致效率低下。我们希望能有一款产品能够帮助他们屏蔽底层复杂的技术细节，让相关业务人员能够专注于自己的技术领域，从而提高工作效率。通过分析调查发现，小米已有的统计平台无法支持灵活的维度交叉查询，数据查询分析效率较低，复杂查询需要依赖于研发人员，同时缺乏根据用户行为高效的分群工具，对于用户的运营策略囿于设施薄弱而较为粗放，运营效率较低和效果不佳。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
在Apache, PHP, mysql的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接 影响到论坛的速度和承载量！同时，MySQL也是优化难度最大的一个部分，不但需要理解一些MySQL专业知识，同时还需要长时间的观察统计并且根据经验 进行判断，然后设置合理的参数。
DataEase是一款号称人人可用的开源数据可视化分析工具，在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拽方式快速制作图表，并可以分享给他人。
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
在某个工作日，突然收到线上的服务告警，有大量的请求延时产生，查看线上服务发现基本上都是获取数据库连接超时，而且影响时间只有34秒钟，服务又恢复了正常。隔了几分钟之后，又出现了大量的告警，还是影响34秒后又恢复正常。 由于我们是底层服务，被重多的上层服务所依赖，这么频繁的异常波动已经严重影响到了业务使用。开始排查问题
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段，奈何各种促销，活动都等着春节，因此也遇到了不少的问题，回顾了一下最近遇到的问题，发现有好几个问题比较类似，正好整理一下，作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死，无响应，发生的场景有较高的业务压力到来时，也有业务正常运行的时候，突然就出现问题了。
Buffer Pool 是Innodb 内存中的的一块占比较大的区域，用来缓存表和索引数据。众所周知，从内存访问会比从磁盘访问快很多。为了提高数据的读取速度，Buffer Pool 会通过三种Page 和链表来管理这些经常访问的数据，保证热数据不被置换出Buffer Pool。
爱可生 DBA 团队成员，负责公司 DMP 产品的运维和客户 MySQL 问题的处理。擅长数据库故障处理。对数据库技术和 python 有着浓厚的兴趣。
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。 首先一套完整可用的系统应该是有ui界面的（这里强调的是一套完整的，可用的系统，而并不是指单独的一个中台系统），系统分为了前端模块和后端模块。 这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。 这里我结合常用的nginx+tomcat+redis+
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
转载自 http://blog.csdn.net/tiantang_1986/article/details/76890178
在以MySQL为主要存储组件的业务系统中，MySQL的性能直接影响到应用的响应速度、用户体验和系统的可扩展性。因此，优化数据库的性能，特别是SQL查询的执行效率，成为了提升整个应用性能的关键环节。
不好意思哈~ 各位你们的Redis迟到了！！！！！！ 好了废话不多说开更！！！！！！
题目介绍： 获取最近第二次的活动 get-the-second-most-recent-activity
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
摘要总结：本文主要介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的基础步骤和注意事项。包括MongoDB的下载和安装、MongoDB配置文件的制定、MongoDB服务器的启动和停止、PMM服务器的安装和部署、使用Web UI或curl命令进行数据操作、MongoDB和PMM服务器的日志查看和审计、MongoDB和PMM服务器的性能调优、使用工具进行数据操作和管理等方面的内容。同时，本文还介绍了在CentOS 7服务器上部署和配置MongoDB和PMM的技术细节和操作步骤，为其他用户提供了一定的参考和借鉴意义。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
MySQL General log是记录mysqld(MySQLserver进程)收到的所有请求的日志，我们可以通过这个命令查看格式：
当你执行一次MySQL查询时，有没有仔细想过，在查询结果返回之前，经过了哪些步骤呢？这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此，在对MySQL的查询进行优化之前，应该了解一下MySQL查询的生命周期。
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上，都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据，处理数据，存储数据之后，各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据，得到 想要的数据服务。
数据是创立Asana的核心部分，并且每一个团队都依赖他们自己的方式。我们的负责增长的团队依靠事件数据来分析试验结果（对比试验）。我们做很多快速的实验–通常会有很多实验一起跑–让这些互相影响的作用和其他关键度量引导我们需要放弃什么和投入什么。 项目经理，设计师和产品工程师通过分析使用数据来发现不可避免的妥协，比如简洁性对强大性。通过这种方法，我们可以知道什么样的新产品方向能够释放出最多的潜力。 市场部门需要明确在他们的竞争力中的哪个部分能够驱使新用户到Asana。财会部门需要非常可靠的关于总体增长模式的统
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢？ 无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） 并发量: 同一时间处理请求的数量，注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。
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