2017-02-28 15:13 331人阅读 评论(0) 收藏 举报   MySQL占用CPU过高如何优化 一次生产DB服务器的 超负荷运行问题解决: 1.查看生产DB服务器top列表, 执行 top 命令 查看Cpu(s) 参数一直处于 98% 状态 ,load average达到了 5  (4核服务器) 可见DB已经超负荷运行了 2.使用root用户登录mysql 执行 show full processlist  查看慢查询,反复执行,发现一直有3个select 查询语句存在,为了缓解D

优化思路: 1.检查数据表结构,改善不完善设计 2.跑一遍主要业务,收集常用的数据库查询SQL 3.分析查询SQL,适当拆分,添加索引等优化查询 4.优化SQL的同时,优化代码逻辑 5.添加本地缓存和redis缓存 6.增加数据库硬件配置和增加读写分离 检查数据表结构 看数据表结构设计是否合理. 尽可能不要使用NULL值 建表的时候如果不对创建的值设置默认值,MYSQL设置默认都会为NULL. NULL使得索引维护更加复杂,强烈建议对索引列设置NOT NULL NOT IN.!=等负向条件查询在

一,依旧很简单的一个接口,查询列表接口,发现10并发单交易场景下,数据库表4w铺底数据,每次查询2000条数据进行orderby显示,平均响应时间2秒以上,数据库的cpu使用率高达95%: 二,抓到这条sql语句: select *from table1 t1   left join table2 t2 on t1.id = t2.id where 1=1 and ....order by t1. .. 二,添加索引后,测试,发现平均响应时间0.5秒,tps提升4倍多,但是数据库的CPU的使用率

PS:前提是虚拟cpu总个数不多于物理cpu总个数.   绑定方法: 虚拟机的虚拟cpu有1个,实体机物理cpu有8个,可以通过以下方式绑定cpu,绑定的动作不一定要在虚机启动时,可以在任何时候: 绑定前: [root@3 ~]# virsh vcpuinfo 1 VCPU:           0                    虚拟cup0 CPU:            1                   物理cpu1 State:          running  CPU t

获取kvm的pid ps -ef | grep kvm 通过pid找到vcpu在那个物理cpu上,没有绑定固定物理cpu时,执行下面命令可以看出vcpu在不同的物理cpu上切换重复执行 ps -eLo ruser,pid,ppid,lwp,psr | grep 117429 可以看到线程是不停在不同cpu上漂移的,容易降低kvm性能 ps -eLo ruser,pid,ppid,lwp,psr | grep 117429 最后一列是物理cpu 的编号 下面命令看出msyqlserver虚拟机有两

tomcat服务层 1.修改server.xml <Connector port="8088" protocol="HTTP/1.1" maxThreads="1000" connectionTimeout="60000" acceptCount="1100" redirectPort="8443" /> 2.修改catalina.bat set JAVA_OPTS=-Xms

Sybase数据库应用系统调优的五大领域 2011/3/14/13:49来源:慧聪it网 本 文以“某大型商业银行的网上银行系统”这一很具有典型意义的企业级大型Sybase数据库应用系统为例,涉及了数据库应用系统调优的五大领域:压力测试. 应用端调优.服务器端调优.系统平台层的优化.应用架构的优化,详细介绍了作者在项目开发过程中曾经遇到的各种问题及其解决办法.本文通过对“企业级 Sybase数据库应用系统的性能调优的最佳实践”的探讨,从而为这类性质的工作提供了具有普遍指导意义的参考. 1.项目背

一般而言,MySQL 的调优可以分为两个层面,一个是在MySQL层面上进行的调优,比如SQL改写,索引的添加,MySQL各种参数的配置:另一个层面是从操作系统的层面和硬件的层面来进行调优.操作系统的层面的调优,一般要先定位到是那种资源出现瓶颈——CPU. 内存.硬盘.网络,然后入手调优.所以其实MySQL 的调优,其实不是那么简单,它要求我们对 硬件.OS.MySQL 三者都具有比较深入的理解.比如 NUMA 架构的CPU是如何分配CPU的,以及是如何分配内存的,如何避免导致SWAP的发生:Li

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如

一.HBase关键参数配置指导 如果同时存在读和写的操作,这两种操作的性能会相互影响.如果写入导致的flush和Compaction操作频繁发生,会占用大量的磁盘IO操作,从而影响读取的性能.如果写入导致阻塞较多的Compaction操作,就会出现Region中存在多个HFile的情况,从而影响读取的性能.所以如果读取的性能不理想的时候,也要考虑写入的配置是否合理. 1.提升写效率 1.1客户端调优 1.1.1 AutoFlush 参数值:setAutoFlush 解析: autoflush=f

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

前言 有一段时间没有写博客了,整天都在忙,上班,录制课程,恰巧最近一段时间比较清闲,打算弄弄MYSQL数据库. 关于MySQL数据库,这里就不做过多的介绍,开源.免费等特性深受各个互联网行业喜爱,尤其在某些大型电商应用之后,更是将其推崇至极. 前面有一段时间我写过SQL Server数据库的一个调优系列,有兴趣的可以关注下. 从本篇起,我将开始分析关于MySQL数据库的一系列的调优内容,同样作为开篇,先就在MySQL调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体

     metalink    Tuning performance on eBusiness suite (Doc ID 744143.1) 这篇文档描述了如何调查电子商务套件的整体性能下降.特别是,我们强调最普遍的等待时间和如何在AWR/ Statspack 报表中理解它们.在最后,我们提供了在数据库层/应用层性能调优的最佳实践. 1. 确保对eBusiness suite初始化参数的设置是正确的.  可以用 文档 Note 174605.1中的 bde_chk_cbo.sql脚本来进

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本

一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参

性能调优一直都是作为高阶iOS开发者的一个入门门槛,下面我搜集了日常查阅资料中见到的各种高质量调优博文,仅供参考 UIKit性能调优实战讲解 iOS 高效添加圆角效果实战讲解