Redis突然变慢了，如何排查呢 文章目录 问题认定应对方案Redis自身操作特性慢查询命令过期key操作 文件系统AOF解决方案 操作系统Swap内存大页 CheckList 问题认定 如何判断Redis是不是真的变慢了？通过Redis的响应延迟 大部分时候，Redis延迟很低，某些时刻，Redi
文章目录 Redis实例都有哪些阻塞点和客户端交互的阻塞点集合的全量查询和聚合操作bigkey删除操作清空数据库 磁盘交互的阻塞点主从节点交互时的阻塞点切片集群实例交互时的阻塞点可以异步执行的阻塞点异步的子线程总结 Redis的网络IO和键值对读写都是由主线程完成的。 Redis实例都有哪些阻塞点
https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13045432.html keys命令 keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。 缺点： 1、没有 offset、limit 参数，一次返回所有满足条件的 key。 2.keys算法是
最近在使用过程中使用SqlServer的时候发现在高并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对一个表进行插入或修改数据，会发生在请求对表的X锁时，已经被对方持有了。由于得不到锁，后面的Commit无法执行，这样双方开始死锁。但是select语句和update语句同时执行，
https://www.dgrt.cn/a/2259443.html?action=onClick 解决以下问题： Python连接Oracle数据库，并查询、提取Oracle数据库中数据？ 通过Python在Oracle数据库中创建表 Python数据插入到Oracle数据库中？ Python删除
今天给大家下另一个性能提升神器-STRAIGHT_JOIN，在数据量大的联表查询中灵活运用的话，能大大缩短查询时间。 首先来解释下STRAIGHT_JOIN到底是用做什么的： STRAIGHT_JOIN is similar to JOIN, except that the left table i
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144368206 Linux服务器配置文档找不到，你还在为查询Linux服务器硬件信息发愁吗？学会这些命令，让你轻松查看Linux服务器的CPU，内存，硬盘，SN序列号等信息，根本就不用去机房。 一、查看CPU信息 CPU信息常常包括查看C
https://wenfh2020.com/2021/08/13/signal/ 编程中，需要经常处理信号，根据信号值查询对应的意思，为了方便查询记录一下。 1. 信号 1. 信号 图片来源：《深入理解计算机系统》- 8.5 信号。
Linux运维常用150个命令 转载自：www.cnblogs.com/bananaaa/p/7774467.html 命令 功能说明 线上查询及帮助命令(2个) man 查看命令帮助，命令的词典，更复杂的还有info，但不常用。 help 查看Linux内置命令的帮助，比如cd命令。 文件和目录操
https://zhuanlan.zhihu.com/p/349105024 ClickHouse性能情况 主要分为4个方面 1、单个查询吞吐量 场景一： 如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速
一、什么是clickhouse ClickHouse是开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成数据分析报告。 下面介绍下安装clickhouse。 二、安装前的准备1、Centos取消打开文件数限制在/etc/security/limits.co
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/configure-memory-usage 目前 TiDB 已经能够做到追踪单条 SQL 查询过程中的内存使用情况，当内存使用超过一定阈值后也能采取一些操作来预防 OOM 或者排查 OOM 原因。你可以使用系统变量 t
https://www.jianshu.com/p/c825c9bf42c2 众所周知，在sql 中，join /in /exists 都可以用来实现，“查询A表中在（或者不在）B表中的记录”，这种查询，在查询的两个表大小相当的情况下，3种查询方式的执行时间通常是：exists <= in <= j
半同态计算芯片 学习该文章：华控清交推出业界首款半同态计算芯片 赋能隐匿查询实用化 摘要 隐匿查询是指在不向数据提供方暴露查询方的查询意图，同时又能在保护数据提供方数据库中其他数据的情况下让查询方获得相关查询结果。实际使用的场景大多是跨广域网环境下基于关键字的查询。当前的常用方法要么需要传输大量的数
前言 因为很多场景下我们需要在创建MongoDB数据的时候提前生成好主键为了返回或者通过主键查询创建的业务，像EF中我们可以生成Guid来，本来想着要不要实现一套MongoDB中ObjectId的，结果发现网上各种各样的实现都有，不过好在阅读C#MongoDB驱动mongo-csharp-drive
之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发
首先，欢迎使用DHorse部署k8s应用。 k8s可以通过top命令来查询pod和node的资源使用情况，如果直接运行该命令，如下所示。 [root@centos05 deployment]# kubectl top pod W0306 15:23:24.990550 8247 top_pod.go
现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。本文为大家介绍几种常见的限流算法及方案
