引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统

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

在数据存储的时候有时我们不太注意字符编码对性能影响,但小问题往往造成很大的影响.在数据量小的时候感觉不出来,一旦上到百万级以上的时候就非常明显了 看下面两个SQL语句 ---SQL1 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE '名称%' ---SQL2 SELECT * FROM TB1 WHERE F_NAME LIKE N'名称%' 有什么不一样呢? 检索条件有个“N”.没错,就是这个N可能会对字符进行转码,严重时造成100倍的影响不止. 情况一. 当列F_NA

前文目录链接参考: 消息队列的一些场景及源码分析,RocketMQ使用相关问题及性能优化 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16694126.html 消息队列的对比测试与RocketMQ使用扩展 https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16677881.html 消息队列为什么选用redis?聊聊如何做技术方案选型?https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16573472.html 分布

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 2.RDB和AOF机制 3.Redis的过期键的删除策略 4.Redis线程模型,单线程为什么这么快 5.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 普通索引:允许被索引的数据列包含重复的数据 唯一索引:可以保证数据记录的唯一性 主键:是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于唯一标识一条记录,使用关键字prima

本质:读操作,用mysql_num_rows函数,写操作用mysql_affected_rows函数 mysql_num_rows() 返回结果集中行的数目.此命令仅对 SELECT 语句有效.要取得被 INSERT,UPDATE 或者 DELETE 查询所影响到的行的数目,用 mysql_affected_rows(). CI中的方法: 读操作,获取行数: $query->num_rows() 该函数将会返回当前请求的行数.在本例子中, $query 表示当前 SQL 所产生的请求结果对象:

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7106861.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 最近在SQL Server中多次遇到开发人员提交过来的有性能问题的SQL,其表面的原因是表之间去的驱动顺序造成的性能问题,具体表现在(已排除其他因素影响的情况下),存储过程偶发性的执行时间超出预期,甚至在调试的时候,直接在存储过程的SQL语句中植入某些具体的参数,在性能上仍

MySQL数据库的性能的影响分析及其优化 MySQL数据库的性能的影响 一. 服务器的硬件的限制 二. 服务器所使用的操作系统 三. 服务器的所配置的参数设置不同 四. 数据库存储引擎的选择 五. 数据库的参数配置的不同 六. (重点)数据库的结构的设计和SQL语句 1). 服务器的配置和设置(cpu和可用的内存的大小) 1.网络和I/O资源 2.cpu的主频和核心的数量的选择 (对于密集型的应用应该优先考虑主频高的cpu) (对于并发量大的应用优先考虑的多核的cpu) 3.磁盘的配置和选择 (

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int

极客时间 Mysql实战45讲 07讲行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响笔记 极客时间极客时间 Mysql实战45讲 07讲行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响笔记 极客时间 笔记体会: 方案一,事务相对较长,则占用锁的时间较长,会导致其他客户端等待资源时间较长.方案二,串行化执行,将相对长的事务分成多次相对短的事务,则每次事务占用锁的时间相对较短,其他客户端在等待相应资源的时间也较短.这样的操作,同时也意味着将资源分片使用(每次执行使用不同片段的资源),可以提高并发性.方案三,人为自己制造锁竞争

从SQLSERVER/MYSQL数据库中随机取一条或者N条记录 很多人都知道使用rand()函数但是怎麽使用可能不是每个人都知道 建立测试表 USE [sss] GO ,NAME ) DEFAULT 'nihao') GO CREATE INDEX IX_RANDTEST_ID ON RANDTEST(ID) GO INSERT INTO RANDTEST DEFAULT VALUES SELECT * FROM RANDTEST 第一种写法:大家会想到ORDER BY NEWID() SET

陶炳哲 - MAY 12, 2015 在对OneAPM的客户做技术支持时,我们常常会看到很多客户根本没意识到的异常.在消除了这些异常之后,代码运行速度与以前相比大幅提升.这让我们产生一种猜测,就是在代码里面使用异常会带来显著的性能开销.因为异常是错误情况处理的重要组成部分,摒弃是不太可能的,所以我们需要衡量异常处理对于性能影响,我们可以通过一个实验看看异常处理的对于性能的影响. 实验 我的实验基于一段随机抛出异常的简单代码.从科学的角度,这并非完全准确的测量,同时我也并不了解HotSpot 编译

1.索引简单的说,索引就像书本的目录,目录可以快速找到所在页数,数据库中索引可以帮助快速找到数据,而不用全表扫描,合适的索引可以大大提高数据库查询的效率.(1). 优点大大加快了数据库检索的速度,包括对单表查询.连表查询.分组查询.排序查询.经常是一到两个数量级的性能提升,且随着数据数量级增长. (2). 缺点索引的创建和维护存在消耗,索引会占用物理空间,且随着数据量的增加而增加.在对数据库进行增删改时需要维护索引,所以会对增删改的性能存在影响. (3). 分类a. 直接创建索引和间接创建索引直

[背景] 之前我们碰到一些MySQL的性能问题,比如服务器日志备份时可能会导致慢查询增多,一句简单的select或insert语句可能执行几秒,IO负载较高的服务器更容易出现并发线程数升高,CPU上升等问题. 最近学习了MySQL InnoDB IO相关的部分内核原理,可以帮我们了解服务器IO瓶颈对MySQL性能的影响,下面以MySQL5.7.23的源码为例 [原理] 1.InnoDB实现了同步IO和异步IO两种文件读写方式 (1.)对于读操作,通常用户线程触发的数据请求都是同步读,其他后台线程

链接:http://www.eygle.com/archives/2011/11/oracle_hwm_tuning.html 本文讨论的是oracle中关于table的HWM的内容,主要包括这样几个内容: 1.    什么是HWM? 2.    HWM是如何移动的. 3.    HWM对于性能的影响 4.    何时应该降低以及如何降低HWM 5.    其他一些影响HWM的操作 除了特殊注明,本章内容所有的实验都基于:win2000,oracle9201,bolcksize 8K的实验环境.

目录 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.MySQL 数据落盘的过程 三.参数说明 四.Test性能 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Intel(R) Core(TM) i7-7

[译]RAID的概念和RAID对于SQL性能的影响 https://www.cnblogs.com/VicLiu/p/11479427.html 简介 我们都听说过RAID,也经常作为SQL DBA.开发人员或构架师在工作中讨论RAID.但是,其实我们很多人都对RAID的原理,等级,以及RAID是如何影响SQL Server性能并不甚了解. 本篇文章就是为了补上这一课. 磁盘构架 今天的磁盘,和70年代45rpm(转/分钟)的唱片机很像(你还能记得吗?),仅仅是一个有着轴(磁道)旋转的媒体(面)

StringBuilder内存碎片对性能的影响 TL;DR: StringBuilder内部是由多段char[]组成的半自动链表,因此频繁从中间修改StringBuilder,会将原本连续的内存分隔为多段,从而影响读取/遍历性能. 连续内存与不连续内存的性能差,可能高达1600倍. 背景 用StringBuilder的用户可能大都想用StringBuilder拼接html/json模板.组装动态SQL等正常操作.但在一些特殊场景中--如为某种编程语言写语言服务,或者写一个富文本编辑器时,Stri

隔了很久没写东西了,主要是最近比较忙,更主要的是最近比较懒...... 其实这篇很早就想写了 工作和生活中经常可以看到一些程序猿,写代码的时候只关注代码的逻辑性,而不考虑运行效率 其实这对大多数程序猿来说都是没有问题的 不过作为一只有理想的CodeMonkey,我还是希望给大家分享一些性能优化心得 曾经在网上听过这样一句话 程序的可读性和性能是成反比的 我非常赞同这句话,所以对于那些极度影响阅读的性能优化我就不在这里赘述了 今天主要说的就是一些举手之劳即可完成的性能优化 减少重复代码 这是最基本