https://plantegg.github.io/2023/06/20/%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%93%B6%E9%A2%88%E5%AE%9A%E4%BD%8D-%E6%88%91%E7%9A%84MySQL%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%8E%
https://plantegg.github.io/2023/06/30/%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%93%B6%E9%A2%88%E5%AE%9A%E4%BD%8D-%E6%88%91%E7%9A%84MySQL%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%8E%
https://plantegg.github.io/2020/11/23/%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%98%A5%E8%8A%82%E5%A4%A7%E4%BF%83%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%8E%8B%E6%B5%8B%E4%B8%8D%E8%BE%BE%E6%
https://zhuanlan.zhihu.com/p/156761279 最近在性能压测时总是触发系统主动throttling, 我们都知道throttling是系统自我保护的一种手段, 大方向上可以认为这是期望的结果. 如果止步于认为这是正常现象, 就会错失很多精彩, 现象背后的逻辑是什么?
项目中使用了mysql数据库，但数据量增长太快，不久到了百万级，很快又到表到了千万级，尝试了各种优化方式，最终效果仍难达到秒级响应，那么引发了我关于数据库选型到一些思考。 1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少？ 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万
https://plantegg.github.io/2022/03/15/%E8%AE%B0%E4%B8%80%E6%AC%A1%E5%90%AC%E9%A3%8E%E6%89%87%E5%A3%B0%E9%9F%B3%E6%9D%A5%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E6%80%A7%E8%
场景 一般情况下，我们会对现有系统进行压测等方式，来了解系统最大的吞吐量等等，通过这种方式得知系统在生产环境下可扛住的压力，如果我们想了解在压测的链路过程中，是哪些地方执行时间过长，影响了系统的吞吐量，可以使用火焰图的方式来观察。 工具 生成火焰图需要两个工具： 1. async-profiler：
相当于是前面篇章的小结 一、 CPU 性能指标 常见指标包括： 平均负载CPU 使用率（user、iowait、system、软硬中断等）进程上下文切换（自愿、非自愿）CPU 缓存的命中率 CPU 的处理速度就比内存的访问速度快得多。这样，CPU 在访问内存的时候，免不了要等待内存的响应。为了协调这
文章目录 一、HTTP/2 概览二、HTTP/2 协议原理2.1 Binary frame layer2.1.1 DATA帧定义2.1.2 HEADERS帧定义 2.2 Streams and Multiplexing2.2.1 Stream 流量控制2.2.2 Stream 优先级管理 2.3 S
文章目录 一、QUIC 如何解决TCP的队头阻塞问题？1.1 TCP 为何会有队头阻塞问题1.2 QUIC 如何解决队头阻塞问题1.3 QUIC 没有队头阻塞的多路复用 二、QUIC 如何优化TCP 的连接管理机制？2.1 TCP连接的本质是什么2.2 QUIC 如何减少TCP 建立连接的开销2.3
本文针对SQL语句长时间执行不出来，且verbose执行计划中出现Sort+GroupAgg聚集方式的案例进行分析。
常用命令 ```# 查看当前运行情况service irqbalance status # 终止服务service irqbalance stop 取消开机启动： chkconfig irqbalance off # irqbalance -h``` ```/proc/interrupts 文件中可
本文针对MERGE场景下SQL语句因执行不下推而导致执行效率低下的案例进行分析。
> 最近在学习实践精益Kanban方法，结合自己团队实践Srum的经历，整理些资料二者的差异。相较于Scrum, 我更推崇精益Kaban。 Agile是一套理论和原则，就像天边的北极星。Devops是一种软件开发和运维团队间自动化和集成过程的方法。当实现Agile和Devops方法时，Kanban和
一、MySQL常见瓶颈 二、性能分析工具Explain（执行计划 ） 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。查看官网说明： 使用： Explain + SQL语句 作用： 三、各字段解释 3.1、
1.简介 由于zookeeper慢慢的成了kafka的瓶颈，kafka提出了去zookeeper化的概念，并在2.8版本之后版本都包含了kraft模式，也就是不需要使用zookeeper了，目前这种模式还不成熟，企业中使用kafka还是推荐使用zk+kafka的方式，否则可能会出现意想不到的错误。
背景 近期发现自己实验用的 Prometheus 性能出现瓶颈, 经常会出现如下告警: PrometheusMissingRuleEvaluations PrometheusRuleFailures 之后慢慢排查发现是由于 Prometheus 的某些 series 的高基数(High Cardin
1： 选择合理的硬件配置：尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。使用SSD（PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘）通常比机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写入性能提升不明显。 对于文档检索类查询性能要求较高的场景
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能，当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
