在谈这俩概念前.先来说说 大I/O vs. 小I/O     通常.我们把 <=16KB 的I/O认为是小I/O.而 >=32KB 的I/O认为是大I/O     了解I/O的大小.影响到后期对缓存.RAID类型.LUN的一些属性的调优           当前大多数数据库使用的都是传统的机械磁盘     因此.整个系统设计要尽可能顺序I/O     避免昂贵的寻道时间和旋转延迟的开销     随机小I/O消耗比顺序大I/O更多的处理资源     随机小I/O更在意系统处理I/O的数量.即IO

[原文]https://www.toutiao.com/i6594307974817120782/ 摘要: 对于高并发架构,毫无疑问缓存是最重要的一环,对于大量的高并发,可以采用三层缓存架构来实现,nginx+redis+ehcache Nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发,同时nginx本身也有自己的缓存(容量有限),我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,减少流向服务器的流量 一.模板引擎 通常我们可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住

额外参考资料: http://www.ehcache.org/documentation/3.2/expiry.html F. Cache Aside 模式的问题:缓存过期 有时我们会在上线前给缓存系统来个预热,提前读取一部分用户信息到缓存中.默认情况下,这些缓存项拥有相同的 ttl 设置,会在一个很短的时间段内大批量的过期,导致这段时间后端 SoR 压力过大,可能会导致整个系统崩溃. 如果我们给每个缓存项设计一个随机的过期时间,就可以避免缓存过期的集中爆发. G. Cache Aside 模式

目录 缓存穿透 定义 解决方案 利用互斥锁 采用异步更新策略 使用布隆过滤器 空置缓存 缓存雪崩 定义 解决方案 给缓存的加一个随机失效时间 使用互斥锁 双缓存策略 缓存击穿 定义 解决方案 使用互斥锁 "提前"使用互斥锁 "永远不过期" 资源保护 二级缓存 Redis 的并发竞争 Key 问题 如果对这个 Key 操作,不要求顺序 如果对这个 Key 操作,要求顺序 缓存预热 缓存热备 缓存穿透 定义 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,因为缓存中也无该数据的信

一.缓存雪崩现象 由于集群中某个memcached服务器宕机的原因,造成集群中的服务器命中率下降.只能通过访问数据库得到数据,是的数据库的压力倍增,造成数据库服务器崩溃.重启数据库还是会崩溃,但是数据会缓存一部分,多次重启则缓冲建立完毕.或者缓冲周期性的失效,比如每6个小时失效一次,那么每6个小时会有一个“峰值”,严重的会造成数据库崩溃. 二.案例 一个门户网站做的一个缓存,6小时缓存失效一次,失效后两个小时内mysql负载很高,然后mysql服务器挂掉. 解决方案: 1.缓存失效时间设置为随机

目录: 缓存更新策略 缓存粒度 缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿 缓存更新策略: 1.内存溢出淘汰策略 当redis的使用内存超过maxmemory时会触发相应的策略,具体策略由maxmemory-policy参数控制 淘汰策略分为六种: )noeviction:默认策略,此策略不会删除任何数据:当客户端还进行写操作时将返回OOM(内存溢出) )volatile-lru:根据LRU算法删除设置了过期时间的key,如果没有可删除的key,回退到noevication策略 )volatile-rando

缓存流程 在讲这五个问题之前,首先我们回顾下正常的缓存的使用流程 程序在处理请求时,会先从缓存中进行查询,如果缓存中没有对应的key,则会从数据库中查询,如果查询到结果,并将查询结果添加到缓存中去,反之不缓存.流程就不多解释了,基于这个我们展开下面的问题. 缓存穿透 产生原因 当查询一个一定不存在的key时,由于不能命中缓存,所以要查询数据库,但是这个key又不存在,所以查询不到结果,不会缓存.于是就有了利用这种一定不存在的key作为查询条件,对系统进行攻击,增加数据库压力,这种现象称为缓存穿透

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r

摘要:你知道吗,MySQL在实际工作时候的两种数据读写机制? 本文分享自华为云社区<MySQL日志顺序读写及数据文件随机读写原理>,作者:JavaEdge . MySQL在实际工作时候的两种数据读写机制: 对redo log.binlog这种日志进行的磁盘顺序读写 对表空间的磁盘文件里的数据页进行的磁盘随机读写 1 磁盘随机读 MySQL执行增删改操作时,先从表空间的磁盘文件里读数据页出来, 这就是磁盘随机读. 如下图有个磁盘文件,里面有很多数据页,可能需要在一个随机位置读取一个数据页到缓存,

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed

衡量性能的几个指标的计算中我们可以看到一个15k转速的磁盘在随机读写访问的情况下IOPS竟然只有140左右,但在实际应用中我们却能看到很多标有5000IOPS甚至更高的存储系统,有这么大IOPS的存储系统怎么来的呢?这就要归结于各种存储技术的使用了,在这些存储技术中使用最广的就是高速缓存(Cache)和磁盘冗余阵列(RAID)了,本文就将探讨缓存和磁盘阵列提高存储IO性能的方法.高速缓存(Cache)在当下的各种存储产品中,按照速度从快到慢应该就是内存>闪存>磁盘>磁带了,然而速度越快也

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

文章来源:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选

开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ! 博客分类: Javascript /Jquery / Bootstrap / Web   CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按

内容提纲: 1.XMLHttpRequest 2.GET与POST 3.封装Ajax  发文不易,转载请注明链接出处,谢谢! 2005年Jesse James Garrett发表了一篇文章,标题为:“Ajax:A new Approach to Web Applications”.他在这篇文章里介绍了一种技术,用他的话说,就叫:Ajax,是Asynchronous JavaScript + XML的简写.这种技术能够想服务器请求额外的数据而无须卸载页面(即刷新),会带来更好的用户体验.一时间,席

http://www.actionsky.com/docs/archives/171  2016年5月6日  黄炎 近期在一些简单的sysbench IO测试中, 遇到了一些不合常识的测试结果. 从结果看, 虽然不是有实际意义的测试结果, 但探索过程中, 利用到了Systemtap进行观测(动态追踪), 可在其他分析中借用. 目录 1 测试环境准备 2 现象1 2.1 步骤1 2.2 结果1 2.3 分析1 2.4 插曲1 2.4.1 观测工具使用不当带来测试偏差 2.4.2 使用另一观测工具用

Physical Disk: 单次IO大小 Avg.Disk Bytes/Read Avg.Disk Bytes/Write IO响应时间 Avg.Disk sec/Read Avg.Disk sec/Write IOPS DiskReads/sec DiskWrites/sec DiskTransfers/sec IO吞吐率 DiskBytes/sec DiskRead Bytes/sec DiskWrite Bytes/sec 磁盘有两个重要的参数:Seek time.Rotational

MYSQL 配置文件详解 “全局缓存”.“线程缓存”,全局缓存是所有线程共享,线程缓存是每个线程连接上数据时创建一个线程(如果没有设置线程池),假如有200连接.那就是200个线程,如果参数设定值是10M,那么参数值就是10*200=2000M=2G,很有可能吃垮内存,所以线程缓存并不是像全局缓存一样设定多少就占用多少,不可设置过大,一定注意 character-set-server=utf8#服务器端字符集 collation-server=utf8_bin#字符集的校队规则,这里是个坑,新手

文章链接:http://justcoding.iteye.com/blog/2110275 CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,具体的各

[原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数   在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a