背景说明 近期北京理财频道反馈用来存放股市实时数据的MongoDB数据库写响应请求很慢,难以跟上业务写入速度水平.我们分析了线上现场的情况,发现去年升级到SSD磁盘后,数据持久化的磁盘IO开销已经不是瓶颈.通过日志分析,线上单次写入(更新)请求大多在数十毫秒这个级别,数据库端观察几个主要的db在繁忙时通常有95%以上的时间在进行锁等待.线上数据库并发很高,接近1000个连接,所以怀疑是并发争用表锁导致性能不足. 我们知道MongoDB的mmap存储引擎一直是库/表级锁,因此任何写操作并发越高锁争

关联文章索引: 大数据时代的数据存储,非关系型数据库MongoDB 性能与用户量 “如何能让软件拥有更高的性能?”,我想这是一个大部分开发者都思考过的问题.性能往往决定了一个软件的质量,如果你开发的是一个互联网产品,那么你的产品性能将更加受到考验,因为你面对的是广大的互联网用户,他们可不是那么有耐心的.严重点说,页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户,也就是说,加载速度和用户量是成反比的.那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢? 如图,如果页面加载时间超过10s那么用户就会离开,如果

摘要 1. Mongodb 适用场景简介 2. Mongodb 性能监控与分析 3. Mongodb 性能优化建议 关于Mongodb的几个大事件 1.根据美国数据库知识大全官网发布的DB热度排行,Mongodb的热度排名从2014年的第5名,在2015年跃升为第4名,仅次于主流DB(Oracle.MySQL.SQLServer)之后. 2.2015第六届中国数据库技术大会(DTCC)上,Mongodb高调宣布收购开源引擎WiredTiger,性能在3.0版本上实现了7~10倍的提升. Mong

一 MongoDB 监控 1.1 监控概述 MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况.这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用,能详细的统计MongoDB当前的状态信息.除此之外,还可以用db.serverStatus().db.stats().开启profile功能通过查看日志进行监控分析. 1.2 模拟插入数据 [root@client ~]# mongo --host 172.24.8.71 -u admin

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

MongoDB 一直是最流行的 NoSQL,而根据 DB-Engines Ranking 最新的排行,时下 MongoDB 已经击败 PostgreSQL 跃居数据库总排行的第四位,仅次于 Oracle.MySQL 和 Microsoft SQL Server,此文中总结了如何对 MongoDB 进行性能调优,本文系 OneAPM 工程师编译整理. 大家在使用 MongoDB 的时候有没有碰到过性能问题呢?这里总结了 MongoDB 性能优化的五个步骤,希望能够有所帮助. 第一步:找出慢语句 一

公司在IDC机房的一台服务器上部署了MongoDB,由于所存储的业务数据比较重要,所以对MongoDB的监控显得尤为重要!Zabbix监控MongoDB性能的原理:通过echo "db.serverStatus()" | mongo admin 来查看mongodb的状态. Zabbix监控MongoDB性能,主要监控以下项目:- 内存使用情况- 连接数- 锁- 刷新写操作到磁盘- 每秒执行的查询,插入,删除,更新等操作次数- 每秒访问的索引次数,每秒命中索引的次数- MongoDB产

在aspect_add.aspect_remove方法里面用了aspect_performLocked, 而aspect_performLocked方法用了OSSpinLockLock加锁机制,保证线程安全并且性能高.不过这种锁已经不在安全,主要原因发生在低优先级线程拿到锁时,高优先级线程进入忙等(busy-wait)状态,消耗大量 CPU 时间,从而导致低优先级线程拿不到 CPU 时间,也就无法完成任务并释放锁.这种问题被称为优先级反转,有兴趣的可以点击任意门不再安全的 OSSpinLock

mongodb可以通过profile来监控数据 (mongodb性能优化)   开启 Profiling  功能 ,对慢查询进行优化: mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为

imageNamed性能高 1.用imageNamed的方式加载时,图片使用完毕后缓存到内存中,内存消耗多,加载速度快.即使生成的对象被 autoReleasePool释放了,这份缓存也不释放,如果图像比较大,或者图像比较多,用这种方式会消耗很大的内存.imageNamed采用了缓存机制,如果缓存中已加载了图片,直接从缓存读就行了,每次就不用再去读文件了,效率会更高 2.imageWithContextOfFile加载,图片是不会缓存的,加载速度慢.3.大量使用imageNamed方式会在不需要

一.环境准备 1.本例使用3台Linux主机,IP地址如下: 点击(此处)折叠或打开 Server B Server C 2.根据需要,开启相应主机防火墙的相关端口.本次需要用到3台主机,所以开启这3台主机的以下端口: 点击(此处)折叠或打开 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27017 -j ACCEPT -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27018 -j

事实上,NGINX比Apache的性能高是因为NGINX由C语言开发,而Apache由C++开发.因此,NGINX效率大概是Apache的10倍左右

1.mongostat 查看运行中的mongodb实例的统计信息 重要指标说明: getmore: 通常发生在结果集比较大的查询时,第一个query返回了部分结果,后续的结果是通过getmore来获取的.(反映查询结果的大小) flushs:每秒执行同步将数据写入硬盘的次数. mapped:映射到内存的数据大小,单位是MB. vsize:虚拟内存使用量,单位是MB. res:物理内存使用量,单位是MB. faults:每秒访问失败数(只有linux有),数据被交换出物理内存,放在swap.不要超

出处:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4102829.html 性能与用户量 “如何能让软件拥有更高的性能?”,我想这是一个大部分开发者都思考过的问题.性能往往决定了一个软件的质量,如果你开发的是一个互联网产品,那么你的产品性能将更加受到考验,因为你面对的是广大的互联网用户,他们可不是那么有耐心的.严重点说,页面的加载速度每增加一秒也许都会使你失去一部分用户,也就是说,加载速度和用户量是成反比的.那么用户能够接受的加载速度到底是多少呢? 如图,如果页面加载

下面文章转载自火丁笔记,原作者描述了一次MongoDB数据迁移过程中遇到的性能问题及其解决方案,中间追查问题的方法和工具值得我们学习.下面是其原文: 最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来. 公司为这个项目专门配备了几台高性能务器,清一色的双路四核超线程CPU,外加32G内存,运维人员安装好MongoDB后,就交我手里了,我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志,了解一下基本情况,当我浏览Mongo

场景 这几天在赶十一上线的项目,但是突然发现接口性能不好,高并发支持不住.又不想改代码,就在数据库层面进行优化. Mysql 分区:项目中有对40万条的数据进行时间查询的要求,就算对DateTime建立了索引,也十分耗时.这个时候可以用分区,把一个表按一个字段分为多个区,比如创建时间(DateTime类型).主要分区语句如下: partition by range COLUMNS(CreateTime)( PARTITION 08p1 VALUES LESS THAN ('2009-01-01'

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-1(降序): db.users.ensureIndex({age:1}) _id 是创建表的时候自动创建的索引,此索引是不能够删除的.当

-----图形性能部分-----Qt的widgets部分,运行时的图像渲染性能是一般的,因为大部分的界面内容都是Qt自绘,没有走硬件加速,也就是说很多图形内容都是CPU算出来的.但是widgets底层毕竟是C++,而且Qt的模块写的也不错,做过很多优化,这个渲染的性能在桌面上与有硬件加速的框架比差别不大,除非是有很多动画的复杂场景才能看出区别.不过在手机上或者嵌入式上,就会明显觉得widgets的渲染性能低了. 那么怎么办呢,Qt是不会抱死在widgets一个框架上的.所以Qt推出了Quick和

> 10 , 用户无法忍受 >1s , 需要加装中提示 数据库对软件整体影响是不言而喻的, 那么使用 MOngoDB时 该如何提高数据库性能 第一: 索引, 相当于记忆法的 地点桩 1. 基础索引 db.users.ensureIndex({age:1}) 因为创建索引是非常耗时的, 指定backgroud 为ture, 就可以在后台执行, 提高性能 db.t3.ensureIndex({age:1}, {backgroud: true}) 2. 文档索引 db.factories.inser

发现性能问题 上一次导入数据后,发现系统十分的卡顿,但是才仅仅1000多条数据而已,怎么会让系统变得如何的卡顿呢?于是我开始走在排查系统卡顿的原因的道路上. 首先,先定位问题是出现在前端上还是后端上.打开浏览器,输入localhost:7000, 然后F12打开netword.启动后端项目,查看log.切换回浏览器,右键刷新.结果发现好多些问题: 请求发送的个数比较多. 后端每个接口的响应时间都比较长,都超过了1s,这明显有问题. 前端很多请求从: 发送请求到页面渲染成功所需要的时间大于了10S