MyISAM读写并发优化】的更多相关文章

MyISAM在读操作占主导的情况下是很高效的.可一旦出现大量的读写并发,同InnoDB相比,MyISAM的效率就会直线下降,而 且,MyISAM和InnoDB的数据存储方式也有显著不同:通常,在MyISAM里,新数据会被附加到数据文件的结尾,可如果时常做一些 UPDATE,DELETE操作之后,数据文件就不再是连续的,形象一点来说,就是数据文件里出现了很多洞洞,此时再插入新数据时,按缺省设置会先看这些 洞洞的大小是否可以容纳下新数据,如果可以,则直接把新数据保存到洞洞里,反之,则把新数据保存到数…
最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负…
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. 下面我们了解一下MySQL优化的一些基础,MySQL的优化我分为两个部分,一是服务器物理硬件的优化,二是MySQL自身(my.cnf)的优化. 一.…
InnoDB 是 MySQL 上第一个提供外键约束的引擎,除了提供事务处理外,InnoDB 还支持行锁,提供和 Oracle 一样的一致性的不加锁读取,能增加并发读的用户数量并提高性能,不会增加锁的数量. InnoDB 的设计目标是处理大容量数据时最大化性能,它的 CPU 利用率是其他所有基于磁盘的关系数据库引擎中最有效率的. InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统,InnoDB 有它自己的缓冲池,能缓冲数据和索引,InnoDB 还把数据和索引存放在表空间里面,可能包含好几个…
Java 进阶7 并发优化 5 并发控制板方法 20131114 前言:          Java 中多线程并发程序中存在线程安全的问题,之前学习 Java的同步机制,掌握的同步方法只有一种就是使用 synchronized关键字,解决线程之间的同步问题.同时在操作系统 C++多线程中也了解到其他的多线程同步机制:比如信号量.临界区.互斥锁等等           在这里系统的整理一下在 Java中实现线程同步的机制:内部锁,重入锁,读写锁,信号量等等. volatile 关键字,保证读写的共…
Java进阶7 并发优化2 并行程序设计模式20131114 1.Master-worker模式 前面讲解了Future模式,并且使用了简单的FutureTask来实现并发中的Future模式.下面介绍的是Master-Worker模式. 这个模式也是经常使用的并发模式之一,核心思想就是系统有两类线程协同工作:Master线程和Worker线程.Master线程负责接收和分配任务,Worker线程负责处理这些子任务.当每一个worker线程处理完成之后,将结果返回给Master线程,有Maste…
前言 今天学习了Java内存模型第一课的视频,讲了硬件层面的知识,还是和大学时一样,醍醐灌顶.老师讲得太好了. Java内存模型,感觉以前学得比较抽象.很繁杂,抽象. 这次试着系统一点跟着2个老师学习一下. 学习Java内存模型目的: 1.高并发情况下,java内存模型是怎么提供支持的? 2.一个对象创建后,在内存中的布局? 为什么在聊JVM内存模型.happens-before.八大原子指令之前需要学习硬件层面的并发优化基础知识? 任何语言都是靠CPU执行它的指令来运行的.所以java虚拟机只…
操作 操作 Nginx 之六: Nginx十万并发优化…
性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以…
高并发优化细节点: 微服务化 如何发现系统瓶颈?   如何高效利用有限内存: 使用基本类型 使用数组,不用集合 自定义map与数据结构   Integer—>int, Set<Integer> —>sort(int[]) Map<Integer, Map<Integer, Object>>—>Map<Long, Object> LongRefernectConcurrentHashMap   所有大类型GC都会被扫描到,而小类型不会被扫描 …