上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

最近在学习性能测试,了解到一套系统资源使用率低的监控环境,也就是grafana+telegraf+influxdb. InfluxDB是一款优秀的时间序列数据库,适合存储设备性能.日志.物联网传感器等带时间戳的数据.能轻松处理高写入和高查询负载(数据采集与数据可视化非常常见的场景).具体介绍请参阅InfluxDB官方文档:https://docs.influxdata.com/influxdb/. telegraf是用来做数据采集的,我们通过telegraf采集到我们的服务器的性能数据,并存储到

目前已有很多PostgreSQL的系统在实际生产环境下管理着超过4TB的数据.一些PostgreSQL系统的极限值如下表所列: 极限值: 最大单个数据库大小 不限 最大数据单表大小 32 TB 单条记录最大 1.6 TB 单字段最大允许 1 GB 单表允许最大记录数 不限 单表最大字段数 250 - 1600 (取决于字段类型) 单表最大索引数 不限 http://www.postgres.cn/about PgSql单表最大32T,不限制记录数,但最多能存多少条记录还要看单条记录大小和对查询性

通过使用非阻塞.事件驱动的I/O操作,Node.js为构建和运行大规模网络应用及服务提供了很好的平台,也受到了广泛的欢迎.其主要特性表现为能够处理庞大的并且高吞吐量的并发连接,从而构建高性能.高扩展性的互联网应用.然而,Node.js单线程的的工作方式及有限的可管理内存使得其计算性能十分有限,限制了某些场景中的应用.近日,Jut开发团队的工程师Dave Galbraith分享了他们所遇到的Node.js的限制以及超越这些限制的方法.接下来,本文就详细分析其所遇到的问题及解决思路. 首先,Jut团

目录 前言 一.前提准备 二.安装 Grafana 三.安装 Influxdb 四.Grafana 添加 Influxdb 数据源 五.Shell 脚本写入数据到 Influxdb 前言 你是否为了数据可视化,还在做execl图表呢?你是否为了数据可视化,还在忙着造轮子呢(Highcharts,Echarts)?你是否.....算了,算了,还是来看看 Grafana 这一款开源的可视化套件吧.这真是像极了广告

MongoDB Sharding 机制分析 MongoDB 是一种流行的非关系型数据库.作为一种文档型数据库,除了有无 schema 的灵活的数据结构,支持复杂.丰富的查询功能外,MongoDB 还自带了相当强大的 sharding 功能. 要说 MongoDB 的 sharding,首先说说什么是 sharding.所谓 sharding 就是将数据水平切分到不同的物理节点.这里着重点有两个, 一个是水平切分,另一个是物理节点.一般我们说数据库的分库分表有两种类型.一种是水平划分,比如按用户

摘要: Redis是一个使用范围很广的NOSQL数据库,阿里云Redis同时在公有云和阿里集团内部进行服务,本文介绍了阿里云Redis双11的一些业务场景:微淘社区之亿级关系链存储.天猫直播之评论商品游标分页和菜鸟单据履行中心之订单排序. 双11如火如荼的结束了,阿里云Redis(ApsaraDB for Redis原KVStore)也圆满完成了双11Redis的保障工作.目前阿里云Redis提供了单机版本和集群版本的Redis. 单机版本Redis具有很高的兼容性,并且支持Lua脚本及地理位置

摘要: Redis是一个使用范围很广的NOSQL数据库,阿里云Redis同时在公有云和阿里集团内部进行服务,本文介绍了阿里云Redis双11的一些业务场景:微淘社区之亿级关系链存储.天猫直播之评论商品游标分页和菜鸟单据履行中心之订单排序. 在一片欢呼之中,2018年的双十一完美收官,各项数据不出意外的刷出了新的记录,亮眼的数据背后是阿里过硬的技术支撑.其中阿里云Redis不仅保障了阿里集团内部业务双十一的流量洪峰平稳度过,也让使用阿里云Redis的各个客户度过了一个安稳省心的双十一. 目前阿里云

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

原文:http://blog.csdn.net/everlastinging/article/details/10894493 注:如果用此服务器做变长data的传输,请在业务处理函数中为input buffer增加清空功能(一行memset搞定:也可以在mariotcp核心代码mario_network.c的read功能中增加,mariotcp为了追求性能极限没做此设置). mario_network.c 文件的 on_conn_read()函数中: memset(c->in_buf,'\0'

InfluxDB 聚合函数实用案例 文章大纲 InfluxDB 简介 InfluxDB是GO语言编写的分布式时间序列化数据库,非常适合对数据(跟随时间变化而变化的数据)的跟踪.监控和分析.在我们的项目中,主要是用来收集设备实时上传的值.从而分析该设备值的趋势图和各个设备的能耗占比等一系列功能.InfluxDB的功能很强大,文档也很详细.可美中不足的是,它的单机性能并不是很理想.因为InfluxDB存储的数据量本身是非常巨大的,在执行一些时间范围比较大的sql语句,耗时会很长,甚至直接崩溃.而开源

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了常见的性能优化思路,先简单回顾一下.我们可以从系统和应用程序两个角度,来进行性能优化. 从系统的角度来说,主要是对 CPU.内存.网络.磁盘 I/O 以及内核软件资源等进行优化. 而从应用程序的角度来说,主要是简化代码.降低 CPU 使用.减少网络请求和磁盘 I/O,并借助缓存.异步处理.多进程和多线程等,提高应用程序的吞吐能力. 性能优化最好逐步完善,动态进行.不要追求一步到位,而要首先保证能满足当前的性能要求. 性能优化通常意味着复杂度的提升,也意味着可

背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其

https://mp.weixin.qq.com/s/3URAvUF6zwxeF5Kkc1aWHA 京东热 key 探测框架新版发布,单机 QPS 可达 35 万 原创 Hollis Hollis 2020-08-17     对于大型的分布式系统来说,热点数据一直都是一个需要重点关注的事情,比如热卖商品.热点新闻等就都是属于热点数据的. 通常情况下,这种热点数据都会被放在缓存里面,但是即使这样,如果突然有大量流量需要访问同一个特定的数据,就会导致流量过于集中,使得很多物理资源无法支撑,如网络带

使用情景 开始之前,我们先设定这样一个情景: 1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况.也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候. 2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台.读写分离.水平扩展.内存缓存都不谈.一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限. 以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具,用户随时会获得或失去道具. 我们就来看看这一亿的道具怎么搞. 道具一般要使用原型.实例的设

有一个朋友问我: "hi,我想问下你们遇到单机load过高的情况 采取什么紧急措施啊?" 我问他是不是mysql db server? 他说是. 我给他如下建议: 1 先看下是不是mysqld进程造成的load高? 2 如果是的话,去看下当前线程有没有比较慢的sql 朋友再问: 嗯 都没有呢,这个如果由于业务的原因导致load高呢 我给出自己的建议: 1  并发量过高 2 业务原因,是crontab 任务,可以停止就停止掉 朋友再问:不是 sql的原因啊 db机器一般出现load高都是

http://pythoner.org/wiki/257/ 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python开发者: 1. 使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速. 2.使用join()

年前抽空到兄弟公司支援了一下Oracle迁移MySQL的测试,本想把MySQL调优到接近Oracle的性能即可,但经过 @何_登成 @淘宝丁奇 @淘宝褚霸 @淘伯松 诸位大牛的指导和帮助(排名不分先后,仅按第一次为此CASE而骚扰的时间排序),不断修正方案,最终获得了比Oracle更好的性能,虽然是个特殊场景,但是我觉得意义是很广泛的,值得参考,遂记录于此.所有涉及表结构和具体业务模型的部分全部略去,也请勿咨询,不能透露,敬请谅解. 目录 (Contents) [隐藏 (Hide)] 1 一.测