本文分为两个部分: Spring Cloud"全家桶"简单介绍. 通过实际电商业务场景,让你彻底明白Spring Cloud几个核心组件的底层原理. Spring Cloud介绍 SpringCloud是关注全局的服务协调治理框架,它利用 Spring Boot 的开发便利性简化了分布式系统基础设施的开发,提供了如服务注册与发现.负载均衡.配置中心.消息总线.熔断器.数据监控等等组件,都可以用 spring boot 的开发风格做到一键启动部署,所以叫它"全家桶".…

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)…

索引:本质是数据结构,简单理解为:排好序的快速查找数据结构,以索引文件的形式存储在磁盘中.目的:提高数据查询的效率,优化查询性能,就像书的目录一样.优势:提高检索效率,降低IO成本:排好序的表,降低CPU的消耗劣势:索引实际也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录,占用空间:降低更新表的速度(改数据表本身,也需要修改索引):花时间研究建立最优秀的索引. 索引优化分析主要包括几个部分,其中对Explain关键字进行详细了解. Explain关键字:使用Explain 关键字可以模拟…

基础篇:MySql架构与存储引擎 逻辑架构图: 连接层: mysql启动后(可以把mysql类比为一个后台的服务器),等待客户端请求,当请求到来后,mysql建立一个一个线程处理(线程池则分配一个空线程,当然也可使用nio线程模型.),每个线程独立,拥有独自内存空间.当请求为select请求则没有关系,但是请求为update时,多线程同时修改一块内存,就会引发一系列问题,由此引出 “锁“的概念. 查看mysql当前连接数: show VARIABLES like '%max_connection…

摘要:本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS)性能优化之业务降IO优化>,作者:along_2020. IO高?业务慢?在DWS实际业务场景中因IO高.IO瓶颈导致的性能问题非常多,其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数.本文从应用业务优化角度,以常见触发IO慢的业务SQL场景为例,指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO. 说明 :因磁盘故障(如慢盘).raid卡读写策略…

本质原因在于:SQL Server 统计信息只包含复合索引的第一个列的信息,而不包含复合索引数据组合的信息 来源于工作中的一个实际问题, 这里是组合列数据不均匀导致查询无法预估数据行数,从而导致无法选择合理的执行计划导致性能低下的情况 我这里把问题简单化,主要是为了说明问题 如下一张业务表,主要看两个“状态”字段,BusinessStatus1 和 BusinessStatus2 create table BusinessTable ( Id ,), Col2 ), Col3 ), Col4 )…

基本问题 1.memcached的基本设置 1)启动Memcache的服务器端 # /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护进程, -m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB, -u是运行Memcache的用户,我这里是root, -l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服…

2017年的最后一周,又拍云进行了一次重要升级,将自定义 Rewrite 升级为"边缘规则".互联网应用场景的日益多样化,简单.方便.快速的根据不同应用场景实现不同的功能变得越来越重要.边缘规则,将更加贴合客户在垂直领域的需求,为终端用户带来更好的访问体验. 什么是边缘规则(EdgeRules) 又拍云 CDN 边缘网络中的智能可扩展应用程序规则--边缘规则(EdgeRules),可以帮助客户简化内容分发业务逻辑,并提升终端用户访问体验.该规则可以快速部署且配置简单,可极大降低业务实现…

1.引入业务场景 业务场景一出现: 因为小T刚接手项目,正在吭哧吭哧对熟悉着代码.部署架构.在看代码过程中发现,下单这块代码可能会出现问题,这可是分布式部署的,如果多个用户同时购买同一个商品,就可能导致商品出现 库存超卖 (数据不一致) 现象,对于这种情况代码中并没有做任何控制. 原来一问才知道,以前他们都是售卖的虚拟商品,没啥库存一说,所以当时没有考虑那么多... 这次不一样啊,这次是售卖的实体商品,那就有库存这么一说了,起码要保证不能超过库存设定的数量吧. 小T大眼对着屏幕,屏住呼吸,还好提…

问题描述 单例数据库模式中,后端高并发请求多(读多写少),导致数据库压力过大,关键接口响应变慢,严重影响体验. 需求 减少接口的响应时间. 寻找解决方案 由于问题主要处在数据库压力过大的情况,采用两种优化思路优化查询过程: 使用缓存分担数据库压力 对查询数据库过程做优化 缓存方案 更新策略 使用Redis,虽然可以很好地减少数据库的压力,但是同时在高并发的情况下,容易出现数据不一致的情况,尤其是在更新数据的时候. 最常见的导致不一致的原因是双写操作,即高并发情况下短时间内对数据库进行两次写操作.…