今天进行了InfluxDB和MySQL的对比测试,这里记录下结果,也方便我以后查阅. 操作系统: CentOS6.5_x64InfluxDB版本 : v1.1.0MySQL版本:v5.1.73CPU : Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz内存 :12G硬盘 :SSD MySQL读写测试 测试准备 初始化SQL语句: CREATE DATABASE testMysql; CREATE TABLE `monitorStatus` ( `system_nam

在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题.但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失.例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这里B也正好也打开了同一个文

大家都知道ConcurrentHashMap的并发读写速度很快,但为什么它会这么快?这主要归功于其内部数据结构和独特的hash运算以及分离锁的机制.做游戏性能很重要,为了提高数据的读写速度,方法之一就是采用缓存机制.因此缓存的性能直接影响游戏的承载量和运行流畅度,作为核心基础设施,缓存必须具备以下方面的功能:   1.快速定位数据 2.并发变更数据 3.数据的过期控制与异步写入 4.高并发的情况下缓存数据的一致性   接下来,我就就几篇文章从上述几个方面来讲述下单服务器的缓存实现原理,本文的缓存

之前对xml的操作大都是通过XmlDocument对象来进行,但是这样的情况对于没有并发的是非常合适的,最近遇到了并发读写xml文件的情况.通过文件流来操作能解决大部分的并发情况,对于极端的情况会有问题. 测试方法:开两个线程读写同一个文件.主要是FileStream对象里面的三个参数FileMode,FileAccess,FileShared的枚举值选择. class Program { private static string path = AppDomain.CurrentDomain.

PHP(外文名: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言.语法吸收了C语言.Java和Perl的特点,入门门槛较低,易于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域.PHP的文件后缀名为php. 本文为大家讲解的是php中并发读写文件冲突的解决方案(文件锁应用示例),感兴趣的同学参考下. 在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这

最近项目中涉及到sqlite并发读写的问题,参考一些文档并结合自己的实践,对sqlite3并发问题总结了几点: sqlite3的锁及事务类型 sqlite3总共有三种事务类型:BEGIN [DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE] TRANSCATION,五种锁,按锁的级别依次是:UNLOCKED /SHARED /RESERVERD /PENDING /EXCLUSIVE.当执行select即读操作时,需要获取到SHARED锁(共享锁),当执行insert/update

一.map并发读写问题 如果map由多协程同时读和写就会出现 fatal error:concurrent map read and map write的错误 如下代码很容易就出现map并发读写问题 func main(){ c := make(map[string]int)       go func() {//开一个协程写map            for j := 0; j < 1000000; j++ {              c[fmt.Sprintf("%d",

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题.但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失.例 如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这里 B也正好也打开了同一个文件,也准备更新里面的数据.当A把写好的文件保存时,这里其实B已经打开了文件.但当B再把文件保存回

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

#include "stdafx.h" #include "sqlite3.h" #include <iostream> #include <process.h> //sqllite 相关变量 sqlite3 *sql_db; char *sql_ErrMsg; int sql_rc; sqlite3_stmt *sql_statement; //写入重试客克服锁库的问题 ]) { ) { , , &sql_ErrMsg)) { if

思考:如果有两个顺序执行耗时的方法,你该怎么做??? 例如: public void doHousework() { //烧水 doWater(); //扫地 doFloor(); } 没错,聪明如我的你肯定已经想到了,利用两个线程可以轻松的解决这个问题.于是你我这样做: new Thread(()->doWater()) .start(); new Thread(()->doFloor()) .start(); 是的解决了这个问题,提高了效率 看到这里,相信你应该就能理解异步编程最近几年为什

查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料,在这记录一下. 高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理,在存储,mysql的正常的优化方案如下: 1.代码中sql语句优化 2.数据库字段优化,索引优化 3.加缓存,redis/memcache等 4.主从,读写分离 5.分区表 6.垂直拆分,解耦模块 7.水平切分 点评: 1.方法1&方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.也许有人说这两点你已经做的很好了,你的每条语句都命中了索引,是最高效的.但是你是否是为了你的sql达到最优而去建索引,而不是从整个业

mysql高并发的解决方法有:优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达到

mysql高并发的解决方法有: 优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达

[本期推荐]华为云社区6月刊来了,新鲜出炉的Top10技术干货.重磅技术专题分享:还有毕业季闯关大挑战,华为云专家带你做好职业规划. 摘要:本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 本文分享自华为云社区<MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现>,原文作者:cloudsong. MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库

MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现 MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库领域展现出越来越强大的竞争力,得到了越来越多的用户认可.为了大家更好地了解MRS IoTDB,本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 什么是时序数据库 时序数据库是时间序列数据库的简称,指的是专门对带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

上次放出了一篇文章,针对磁盘卷簇大小默认4KB和自定义64KB进行了测试,测试内容为随机和顺序读写,大小为8KB和64KB,有人觉得这并没有照顾到SQL Server所有的IO使用情景.这篇测试文章,我们就来尽可能模拟一下SQL Server IO的行为,全方位对簇大小4KB.8KB和64KB做一次验证,注意:本次我们增加了簇为8KB的大小. 重点说明:本测试使用的是两块SSD组成的RAID1 首先,我们先来分析SQL Server的IO行为,参考网址:Choosing what SQLIO t

关系型数据库 所谓关系型数据库,,就是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 什么是关系模型,简单说,关系模型就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织. 关系模型中常用的概念: 1.关系 可以理解为一张二维表,每个关系都有一个关系名,在数据库中被称为表名 2.元组 可以理解为二维表中的一行,在数据库中被称为记录 3.属性 可以理解为二维表中的一列,在数据库中被称为字段 4.域 属性的取值范围,在数据库中为某一列的取值限制 5.关键字 一族可以唯一标识元组的

网站业务规模和访问量的逐步发展,原本由单台服务器.单个域名的迷你网站架构已经无法满足发展需要. 此时我们可能会购买更多服务器,并且启用多个二级子域名以频道化的方式,根据业务功能将网站分布部署在独立的服务器上:或通过负载均衡技术 (如:DNS轮询.Radware.F5.LVS等)让多个频道共享一组服务器. OK,头脑中我们已经构思了这样的解决方案,不过进入深入开发后新的技术问题又随之而来: 我们把网站程序分布部署到多台服务器上,而且独立为几个二级域名,由于Session受实现原理的局限(PHP中S