sysbench 是一个非常经典的综合性能测试工具,通常都用它来做数据库的性能压测,但也可以用来做CPU,IO的性能测试.而对于IO测试,不是很推荐sysbench,倒不是说它有错误,工具本身没有任何问题,它的测试方法导致测试的数据会让人有些困惑:性能数据到底是不是这样呢,跟云厂商承诺的性能有关系嘛.一般我们都用FIO来进行性能测试,云厂商都推荐用FIO进行性能测试,通过FIO性能测试,都能轻易达到云厂商承诺的性能. 插曲:关于sysbench的版本,现在主要有0.4.12和1.0.版本.截止2

注意:本文刚开始只介绍了sysbench 0.5之前的版本,在了解了sysbench 0.5之后进行了补充,大部分测试和参数都是一样的,只是sysbench 0.5 在测试数据库方面更加全面丰富. 关注sysbench 0.5 oltp 测试的,可以直接调到最后sysbench 0.5部分. 1. sysbench 介绍 sysbench是一个模块化的.跨平台.多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数 下的数据库负载情况.关于这个项目的详细介绍请看:http://sysbench.s

使用sysbench 对mysql进行性能测试 sysbench是一个开源的.模块化的.跨平台的多线程性能测试工具,可以用来进行CPU.内存.磁盘I/O.线程.数据库的性能测试.目前支持的数据库有MySQL.Oracle和PostgreSQL.以下操作都将以支持MySQL数据库为例进行. 1. 安装 操作系统:Centos 6.8 x86-64 安装依赖 yum install m4 autoconf automake libtool 安装sysbench wget http://olvimid

为什么要压力测试采购新设备,评估新设备性能开发新项目,评估数据库容量新系统上线前,预估/模拟数据库负载更换数据库版本,评估性能变化 关注指标  CPU %wait,%user,%sys 内存 只内存读写,不产生swap IO IOPS. iowait. svctm. %util 数据库 TPS/TpmC.吞吏量(QPS).响应时长. InnoDB指标 影响因素 硬件 – CPU(省电模式.超线程.多核) – 内存(镜像模式. xen内核限制可用总内存大小) – 阵列卡(BBU. CACHE.条带

mysqli和PDO扩展都有prepare这个语法,刚开始以为只是单纯的语法,没想到,还是有实际意义的: “每次发送查询语句给MySQL服务时,都必须解析该查询的语法,确保结构正确并能够执行.这是这个过程中必要的步骤,但也确实带来了一些开销.做一次是必要的,但是如果反复地执行相同的查询,批量插入多行时只改变列值会怎么样呢?准备语句会在服务器上缓存查询的语法和执行过程,而只在服务器和客户端之间传输有变化的列值,以此来消除这些额外的开销” ----<PHP与MySQL程序设计(第4版)>章节31.

sysbench 的 GitHub 参考资料 1.0 之后的版本使用方法跟之前的有所区别,下面所有内容基于 1.0.9 版本. 另外,为了方便管理测试,最好不要通过命令直接运行测试,而是写成脚本自动化执行测试. 1. 安装及简介 Linux 各大发行版通过自带安装工具直接安装即可,RHEL/CentOS 的安装命令如下: sudo yum -y install sysbench sysbench 可以进行以下测试: CPU 运算性能测试 磁盘 IO 性能测试 调度程序性能测试 内存分配及传输速度

执行没有结果集的查询 执行INSERT,UPDATE,DELETE的时候,不返回结果集.这个时候可以是有exec(),exec()将返回查询所影响的行数 int PDO::exec ( string $statement ) //PDO::exec - 执行一条 SQL 语句,并返回受影响的行数 eg: <?php $dbh = new PDO('odbc:sample', 'db2inst1', 'ibmdb2'); /* 删除 FRUIT 数据表中满足条件的所有行 */ $count = $

声明:本文由我的同事@fiona514编写,是我看过的最用心的中文说明介绍,强烈推荐大家学习使用. Percona Xtrabackup 2.4.1 编译及软件依赖 centos5,6 需要升级cmake至2.8.2版本以上,解决:安装cmake版本3.4.3测试通过 centos5 gcc g++ 需要升级gcc至4.4以上上 ,解决:安装4.4.7测试通过 另外xtrabackcup另外Boost版本需要1.59.0版本或以上,目前centos5,6默认是1.41.0.解决:升级至1.59.

MySQL · 引擎特性 · InnoDB 崩溃恢复过程 在前面两期月报中,我们详细介绍了 InnoDB redo log 和 undo log 的相关知识,本文将介绍 InnoDB 在崩溃恢复时的主要流程. 本文代码分析基于 MySQL 5.7.7-RC 版本,函数入口为 innobase_start_or_create_for_mysql,这是一个非常冗长的函数,本文只涉及和崩溃恢复相关的代码. 在阅读本文前,强烈建议翻阅我们之前的两期月报:1. MySQL · 引擎特性 · InnoDB

1 MySQL 外部XA分析 1.1 作用分析 MySQL数据库外部XA可以用在分布式数据库代理层,实现对MySQL数据库的分布式事务支持,例如开源的代理工具:ameoba[4],网易的DDB,淘宝的TDDL,B2B的Cobar等等. 通过MySQL数据库外部XA,这些工具可以提供跨库的分布式事务.当然,这些工具也就成了外部XA事务的协调者角色.在crash recover时控制悬挂事务是全局commit,或者rollback. 在crash recover之后,外部应用程序可能会遇到以下几种情

近期在修复ex和头儿的代码时,碰到两个特别点的bug,其实也不能称之为bug,非常简单的用法,稍不严谨点可能就出错了. 第一个是in_array,大家都知道功能是检查一个值是否在数组中,第三个参数传入true是严格模式检查,比较的时候要求类型一致,问题就在这个严格,比如现在有这么个判断: 可以猜猜是否有输出,结果让人大跌眼镜,竟然打印了.这个非严格模式很有点模糊,当然知道这里不会检查类型,比如官网或者手册上会举若干例子,最典型的就是,数组中有数字字符串,然后判断等值的整型数是否在数组中时,结果为

原文链接,请参见:http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403952892003376258 数据库高可用性难题 数据库的数据一致和持续可用对电子商务和互联网金融的意义不言而喻,而这些业务在使用数据库时,无论 MySQL 还是 Oracle,都会面临一个艰难的取舍,就是如何处理主备库之间的数据同步.对于传统的主备模式或者一主多备模式,我们都需要考虑的问题,就是与备机保持强同步还是异步复制. 对于强同步模式,要求主机必须把 Redolog 同步到备机之后

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1

1. 继承结构 StatementHandler:顶层接口 BaseStatementHandler : 实现顶层接口的抽象类,实现了部分接口,并定义了一个抽象方法 SimpleStatementHandler:对应JDBC中常用的Statement接口,用于简单SQL的处理: PreparedStatementHandler:对应JDBC中的PreparedStatement,预编译SQL的接口: CallableStatementHandler:对应JDBC中CallableStatemen

  作者介绍 朱阅岸,中国人民大学博士,现供职于腾讯云数据库团队.研究方向主要为数据库系统理论与实现.新硬件平台下的数据库系统以及TP+AP型混合系统. Spider是为MySQL/MariaDB开发的一个特殊引擎,具有内嵌分片功能.现在它已经被集成到MariaDB10.0及以上版本中,作为MariaDB的一个新的主要特性.Spider的主要功能是将数据分散到多个后端节点,它的作用类似于一个代理. 本文主要分成四个部分来介绍Spider: 1.表链接:利用Spider,多个后端节点的表看起来就像

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1

最近一个月都在做肺结节的检测,学到了不少东西,运行的项目主要是基于这篇论文,在github上可以查到项目代码. 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段,数据预处理,网络搭建及训练,结果评估. 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现. 预处理的全部代码都在prepare.py中,对原始数据进行处理,输出预处理后的数据. 首先是主函数 def preprocess_luna(): luna_segment = config['luna_segment']#存放CT掩码的路径 savepath

1 MySQL 外部XA分析 1.1 作用分析 MySQL数据库外部XA可以用在分布式数据库代理层,实现对MySQL数据库的分布式事务支持,例如开源的代理工具:ameoba[4],网易的DDB,淘宝的TDDL,B2B的Cobar等等. 通过MySQL数据库外部XA,这些工具可以提供跨库的分布式事务.当然,这些工具也就成了外部XA事务的协调者角色.在crash recover时控制悬挂事务是全局commit,或者rollback. 在crash recover之后,外部应用程序可能会遇到以下几种情

提到Android里的消息机制,便会提到Message.Handler.Looper.MessageQueue这四个类,我先简单介绍以下这4个类 之间的爱恨情仇. Message 消息的封装类,里边存储了消息的详细信息,以及要传递的数据 Handler 主要用在消息的发送上,有即时消息,有延迟消息,内部还提供了享元模式封装了消息对象池,能够有效的减少重复对象的创建,留更多的内存做其他的事, Looper 这个类内部持有一个MessageQueue对象,当创建Looper的时候,同时也会创建一个M

作者:小林coding 计算机八股文网站:https://xiaolincoding.com/ 大家好,我是小林. 从这篇「执行一条 SQL 查询语句,期间发生了什么?」中,我们知道了一条查询语句经历的过程,这属于「读」一条记录的过程,如下图: 查询语句执行流程 那么,执行一条 update 语句,期间发生了什么?,比如这一条 update 语句: UPDATE t_user SET name = 'xiaolin' WHERE id = 1; 查询语句的那一套流程,更新语句也是同样会走一遍:

一.数据库概述 1.什么是数据库?先来看看百度怎么说的. 数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增.截取.更新.删除等操作.     所谓“数据库”系以一定方式储存在一起.能予多个用户共享.具有尽可能小的冗余度.与应用程序彼此独立的数据集合. 百度的貌似不好理解啊,让我说啊,数据库是存储数据的地方,你这不是废话么?你你你你你说的对,哈哈,存数据的地方是存在哪里呢,存在硬盘上,为什么不是存在内存里面,因为内存无法永久保存.之前我们存数据都是使用的文