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MySQL高性能并发优化实战

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简介:
《MySQL高性能并发优化实战》一书深入浅出地讲解了如何在高并发环境下提升MySQL数据库性能的技术与方法,适合数据库管理员及开发人员阅读。 MySQL高并发性能优化实战,帮助你更深入地了解和掌握MySQL。

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  • MySQL
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    《MySQL高性能并发优化实战》一书深入浅出地讲解了如何在高并发环境下提升MySQL数据库性能的技术与方法,适合数据库管理员及开发人员阅读。 MySQL高并发性能优化实战,帮助你更深入地了解和掌握MySQL。
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    本书深入浅出地讲解了MySQL在处理高并发场景下的性能优化策略与实用技巧,适合数据库管理员及开发人员阅读。 MySQL大并发量性能优化实战:针对高并发场景下的MySQL进行深入的性能调优技巧分享,旨在帮助用户提升数据库处理大规模请求的能力。请注意,本段落仅供个人学习使用,严禁任何形式的转载及商业用途。
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  • MySQL笔记
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    《MySQL性能优化笔记》汇集了作者在实际工作中的经验与教训,深入浅出地讲解了如何诊断和解决MySQL数据库的性能瓶颈问题。 高性能MySQL要点笔记包括表结构设计、索引设计、SQL优化以及分区和读写分离等方面的内容。
  • (源码)Spring Boot与微服务下的践.zip
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    本资料深入探讨了在Spring Boot框架下进行微服务开发时所面临的高并发挑战,并提供了具体的技术解决方案和最佳实践。通过学习,开发者能够掌握如何有效地优化代码、提高系统响应速度以及增强系统的可扩展性和稳定性。 # 基于Spring Boot和微服务的高并发性能调优实战 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot和微服务架构的高并发性能调优实战案例集合,涵盖了分片上传、并发处理、接口限流、性能优化及分布式事务等多个方面的技术实践。旨在帮助开发者理解和掌握在高并发场景下的性能调优与微服务架构设计。 ## 项目的主要特性和功能 1. 分片上传:实现大文件的分片上传,提升上传效率和稳定性。 2. 并发处理工具类:提供多线程任务批处理的通用工具类,优化并发操作的性能表现。 3. 接口性能压测工具类:用于接口性能测试,帮助识别并解决接口中的瓶颈问题。 4. Semaphore限流机制:利用Semaphore实现对系统流量的有效控制,防止过载情况的发生。 5. 并行查询优化:通过并行化查询操作来加快响应速度,并提高整体系统的运行效率。 6. 大事务处理优化:改进大事务的管理方式,减少数据库锁等待时间以提升性能。 7. Excel动态导出功能:提供一种灵活且高效的Excel数据导出方案,支持复杂的数据结构。
  • 腾讯云ClickHouse.pdf
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    本书深入浅出地讲解了如何在腾讯云环境下进行ClickHouse数据库的性能优化,涵盖配置调整、查询加速等多方面内容,适合数据库管理员和技术爱好者参考学习。 腾讯云ClickHouse性能调优实践主要涉及对数据库进行深入分析与优化配置以提高查询速度和系统稳定性。这包括但不限于调整分区策略、索引设置以及资源分配等步骤,旨在帮助用户更好地利用腾讯云的服务来处理大规模数据集的复杂需求。通过合理的参数设定及监控工具的应用,可以显著提升ClickHouse在实际应用场景中的表现效率。
  • Linux案例详解
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    本书通过详实的实战案例解析了在Linux系统中如何进行有效的性能监控与调优,旨在帮助读者解决实际工作中的性能瓶颈问题。适合运维人员及Linux爱好者阅读学习。 在《Linux性能优化实战》案例中,我们深入探讨了如何利用Linux系统工具和技术来提升系统的运行效率和性能。作为一款开源操作系统,Linux凭借其强大的可定制性和丰富的工具集成为理想的性能优化平台。 以下是一些核心知识点: 1. **性能监控工具**:包括`top`, `htop`, `vmstat`, `iostat`, `mpstat` 和 `free`等命令行工具用于实时监测CPU、内存、磁盘IO和进程状态,有助于识别系统的瓶颈。 2. **系统调用分析**:通过使用如`strace`这样的追踪工具可以观察到特定进程对系统调用的详细情况。更高级别的调试工具有如`sysdig`, 它能够提供更加详尽的事件跟踪。 3. **文件系统性能**:了解如何利用`df`和`du`命令查看磁盘空间使用状况,以及正确应用 `fsync` 和 `sync` 指令来确保数据持久化。这对于大数据处理及数据库应用程序尤为重要。 4. **内存管理**:通过命令如`free`, 详细了解系统中的内存消耗情况;而更深入的报告则可以借助于工具如`smem`. 探索交换分区的工作方式以及如何调整 `swappiness` 参数,以便优化内存使用策略。 5. **网络性能**:利用 `netstat`, `ss` 和 `tcpdump` 这样的命令来检查网络连接状态及抓取分析数据包。通过调节内核参数如`net.core.somaxconn`和`net.ipv4.tcp_syncookies`, 可以显著改善网络服务的效率。 6. **CPU调度与负载均衡**:掌握使用 `nice` 和 `renice` 调整进程优先级,以及利用控制组(`cgroups`)来限制资源消耗。同时可以运用如`taskset`这样的工具指定特定的核心上运行程序。 7. **IO优化**:通过监控块设备的活动情况(例如借助于命令行工具 `blktrace`, `iotop`)并调整文件系统的挂载选项,比如使用 `noatime` 或者 `nodiratime` 来减少不必要的磁盘读取操作。 8. **日志分析**:系统行为的日志记录对于理解性能瓶颈至关重要。通过配置工具如 `logrotate`, 可以有效管理并防止日志文件过度增长,从而避免影响系统的运行效率。 9. **性能分析工具**:内置的Linux工具`perf`可用于进行采样分析和函数调用链追踪;而针对C/C++程序开发者的额外工具有如 `gprof` 和 `valgrind`, 它们用于检测内存泄漏及优化代码执行。 10. **内核调优**:根据系统的负载特性和硬件配置,通过定制化编译最小化的Linux内核或选择合适的模块来显著提高性能。同时可以通过访问 `/proc` 或 `/sys` 文件系统动态调整参数。 11. **进程和线程管理**:理解多线程编程中的 `pthread` 库应用以及如何使用如 `pthread_setschedparam` 等函数来优化线程的优先级。 12. **系统资源限制**:通过设置命令如`ulimit`, 可以控制用户或进程对系统的资源消耗,防止恶意程序或错误代码造成过度占用。 以上内容仅为《Linux性能优化实战》案例中的一部分。在实际操作过程中需要根据具体的应用需求和环境进行细致的分析与调整,确保系统既高效又稳定运行。
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