前言:2018年的时候优化了一个项目,该项目从MOngodb中获取数据的时候一次去十万百万千万的数据过慢,往往每次都要二十秒,三十秒,今天提出了一个代码优化的方案 项目查从mongodb中获取数据:代码A Query query = new Query(); queryAfter.addCriteria(Criteria.where("id").in(idList)); queryAfter.addCriteria(Criteria.where("time").gt

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比

1 mongodb的锁 mongodb使用的读写锁. 2 mongodb高并发 同样是读写锁造成的问题. 3 findandmodify 该操作是原子的.

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程 慢查询 1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧 1.对于创建的多列索引(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用. 2.对于使用like的查询,查询如果是“%aaa”.“_aaa”就不会使用索引,“aaa%”就会使用索引. 3.如果条件中有or,则要求or的所有字段都必须有索引,否则不能使用索引. 4.如果列类型是字符串,则一定要在条件中将数据使用引号引起来,否则不使用索引. 5如

背景说明 近期北京理财频道反馈用来存放股市实时数据的MongoDB数据库写响应请求很慢,难以跟上业务写入速度水平.我们分析了线上现场的情况,发现去年升级到SSD磁盘后,数据持久化的磁盘IO开销已经不是瓶颈.通过日志分析,线上单次写入(更新)请求大多在数十毫秒这个级别,数据库端观察几个主要的db在繁忙时通常有95%以上的时间在进行锁等待.线上数据库并发很高,接近1000个连接,所以怀疑是并发争用表锁导致性能不足. 我们知道MongoDB的mmap存储引擎一直是库/表级锁,因此任何写操作并发越高锁争

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

服务器大小: 单节点部署,磁盘1T,内存128G 并发导入规模: 1,多线程并发导入csv文件 2,csv文件分1万.10万.100万.200万行记录4种大小 3,每个csv对应一个collection 并发查询规模 1,多线程并发查询不同collection 2,分全表查询和局部查询两种场景 性能测试结果: 导入性能 csv文件大小(万行记录) 并发线程数 导入耗时(秒)  累计导入csv文件数量 200 1 60 5000 200 10 105 5000 200 40 330(峰值内存110

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

了不起的Node.js: 将JavaScript进行到底(Web开发首选,实时,跨多服务器,高并发) Guillermo Rauch 编   赵静 译 ISBN 978-7-121-21769-2 2014年1月出版 定价:79.00元 320页 16开 编辑推荐 Node.js是一个由JavaScript书写而成的强大的web开发框架,它让开发强壮的.伸缩性良好的服务端web应用变得更加简单,容易.本书向你展示了什么是Node以及如何让你在项目中使用它.本书包含大量实际应用中的示例程序,证明了

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

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