Redis进阶:深入解读阿里云Redis开发规范(修订版)
Key命名设计:可读性、可管理性、简介性规范建议使用冒号即:进行分割拼接,因为很多Redis客户端是根据冒号分类的。比如有几个Key:apps:app:1、apps:app:2和apps:app:3。
Redis高级玩法:如何利用SortedSet实现多维度排序
说明:本次实践基于Redis版本3.2.11。 关于SortedSet 首先,我们都知道Redis的SortedSet是可以根据score进行排序的,以手机应用商店的热门榜单排序为例,根据下载量倒序
D炸天的Redis,该如何监控?
本文重点讲述Redis的哪些metrics需要重要监控(篇幅有限,不能涵盖所有),以及我们如何获取这些metrics数据。从而确保对我们应用至关重要的Redis是否健康运行,以及当出现问题时能及时通知
5G时代,如何彻底搞定海量数据库的设计与实践
5G时代,业务数据越来越丰富,业务使用MySQL数据库作为后台存储,存储引擎使用InnoDB,会带来哪些挑战?如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性,制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参
一个诡异的MySQL查询超时问题,居然隐藏着存在了两年的BUG
这一周线上碰到一个诡异的BUG。线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。通过日志发现,从凌晨5:26分开始到5:56任务执行了三次,三次都
Mysql的sql优化方法
1、选择最合适的字段属性 2、尽量把字段设置为NOT NULL 3、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) 4、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 5、事务 6、锁定表 7、使用外键 8、使用索引 9、优化de的查询语句
带你重走 TiDB TPS 提升 1000 倍的性能优化之旅
性能优化这个事情核心只有一句话,用户响应时间去哪儿了?性能优化很困难的原因在于,为了定位用户响应时间在各个模块的分布,需要对系统的各个部件进行测量和分析,从底层硬件,CPU、IO、网络到上层应用架构,应用代码跟数据库的交互方式都需要涉及。
数据库时间慢了14个小时,Mybatis说,这个锅我不背!
在本次问题排查的过程中,多次用到单元测试,这也是单元测试的魅力所在,用最简单的代码,最轻量的逻辑,最节省时间的方式来验证和追踪错误。
Mysql中慢SQL的分析与优化
解决思路:将数据存放在更快的地方;适当合并I/O;利用分布式架构
解Bug之路-主从切换"未成功"?
前言数据库主从切换是个非常有意思的话题。能够稳定的处理主从切换是保证业务连续性的必要条件。今天笔者就来讲讲主从切换过程中一个小小的问题。 故障场景最近线上进行主从切换,大部分应用都切过去了,但是某些应
实践了5千万的数据表和重建索引,学到了!
项目中有一张历史记录表,主要用于记录一些接口调用流水,因为该表的地位不是那么重要,当初的创建者并未对核心字段创建索引。不知不觉这张表的数据已经有5千万数据了,由于没有索引,在排查问题时,发现这种表根本查不动。于是决定下手进行分表并建立索引。这张表在系统中只负责插入,影响范围极小,正好拿来练手
由一次 UPDATE 过慢 SQL 优化而总结出的经验
如果再遇到这种执行很慢但是实际上更新命中很少数据并且该有的索引都有的情况,可以先在一个数据量很少的测试环境,看看在进入统计数据分析前,SQL 改写转换是否有问题
Mysql高并发下重复插入问题排查和优化
前言最近测试给我提了一个bug,说我之前提供的一个批量复制商品的接口,产生了重复的商品数据。追查原因之后发现,这个事情没想象中简单,可以说一波多折。正文1、需求产品有个需求:用户选择一些品牌,点击确定按钮之后,系统需要基于一份默认品牌的商品数据,复制出一批新的商品。拿到这个需求时觉得太简单了
收藏:一些比较好的Redis 性能优化思路总结
在一些网络服务的系统中,Redis 的性能,可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博,把热点微博[1],最新的用户关系[2],都存储在 Redis 中,大量的查询击中 Redis
3000帧动画图解MySQL为什么需要binlog、redo log和undo log
MySQL最初搭载的存储引擎是自研的只支持简单查询的MyISAM的前身ISAM,后来与Sleepycat合作研发了Berkeley DB引擎,支持了事务。江山代有才人出,技术后浪推前浪,MySQL在持续的升级着自己的存储引擎的过程中,遇到了横空出世的InnoDB。
HeapDump性能社区专题系列一:了解数据库性能优化
数据库性能优化的目标是通过充分利用系统资源来最小化查询的响应时间。对这些资源的最佳利用包括最大限度地减少网络流量、磁盘 I/O 和 CPU 时间。
MySQL全面瓦解25:构建高性能索引(案例分析篇)
所有的这些案例都只是一些经验积累,只有熟悉查询优化器、索引的内部原理,了解索引优化的策略,才能定位这些问题的原因并加以解决。
发生即看见,一切可回溯 | TiDB 故障诊断与性能排查探讨
在刚刚发布的 TiDB 5.3 版本中,PingCAP 率先在数据库领域推出 “持续性能分析”(Continuous Profiling)功能(目前为实验特性),跨越分布式系统可观测性的鸿沟,为用户带来数据库源码水平的性能洞察,彻底解答每一个数据库问题。
Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑
原创:微信公众号 码农参上,欢迎分享,转载请保留出处。在高性能的服务架构设计中,缓存是一个不可或缺的环节。在实际的项目中,我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中,只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库。在提升访问速度的同时,也能降低数据库的压力。随着不断

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作者:闪电侠,《跟闪电侠学 Netty》已出版了。书的前半部分是掘金小册中的内容:通过一个完整的 IM 项目入门 Netty;后半部分用了较大的篇幅来介绍 Netty 的底层原理,也会穿插讲一些源码阅读的思路,希望能够帮助到你。
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Out of memory (OOM) 是一种操作系统或者程序已经无法再申请到内存的状态。经常是因为所有可用的内存,包括磁盘交换空间都已经被分配了。OOM的官方解释是:Understand the OutOfMemoryError Exception,根据HeapDump性能社区专属讲师公与的总结,常见的OOM有以下10种(其中OOM Killer是操作系统层面的概念)。
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