了解mysql基准测试工具sysbench

1、什么是基准测试

数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。

基准测试与压力测试

基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实;而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务),要求真实的数据。

2、基准测试的作用

对于多数Web应用,整个系统的瓶颈在于数据库;原因很简单:Web应用中的其他因素,例如网络带宽、负载均衡节点、应用服务器(包括CPU、内存、硬盘灯、连接数等)、缓存,都很容易通过水平的扩展(俗称加机器)来实现性能的提高。而对于MySQL,由于数据一致性的要求,无法通过增加机器来分散向数据库写数据带来的压力;虽然可以通过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻压力,但是与系统其它组件的水平扩展相比,受到了太多的限制。

而对数据库的基准测试的作用,就是分析在当前的配置下(包括硬件配置、OS、数据库设置等),数据库的性能表现,从而找出MySQL的性能阈值,并根据实际系统的要求调整配置。

正确清理mysql binlog日志方法

MySQL中的binlog日志记录了数据库中数据的变动,便于对数据的基于时间点和基于位置的恢复,但是binlog也会日渐增大,占用很大的磁盘空间,因此,要对binlog使用正确安全的方法清理掉一部分没用的日志。

【方法一】手动清理binlog

清理前的准备:

① 查看主库和从库正在使用的binlog是哪个文件

show master status\G
show slave status\G

② 在删除binlog日志之前,首先对binlog日志备份,以防万一

开始动手删除binlog:

purge master logs before'2016-09-01 17:20:00'; //删除指定日期以前的日志索引中binlog日志文件

purge master logs to'mysql-bin.000022'; //删除指定日志文件的日志索引中binlog日志文件

注意:

时间和文件名一定不可以写错,尤其是时间中的年和文件名中的序号,以防不小心将正在使用的binlog删除!!!

切勿删除正在使用的binlog!!!

使用该语法,会将对应的文件和mysql-bin.index中的对应路径删除。

【方法二】通过设置binlog过期的时间,使系统自动删除binlog文件

mysql> show variables like 'expire_logs_days';
+------------------+-------+
| Variable_name  | Value |
+------------------+-------+
| expire_logs_days |   0  |
+------------------+-------+
mysql> set global expire_logs_days = 30;    #设置binlog多少天过期

注意:

过期时间设置的要适当,对于主从复制,要看从库的延迟决定过期时间,避免主库binlog还未传到从库便因过期而删除,导致主从不一致!!!

摘自网络。

Spring boot整合Redis做数据缓存

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

redis的官网地址,非常好记,是redis.io。(特意查了一下,域名后缀io属于国家域名,是british Indian Ocean territory,即英属印度洋领地)目前,Vmware在资助着redis项目的开发和维护。

下面是官方的bench-mark数据:
测试完成了50个并发执行100000个请求。
设置和获取的值是一个256字节字符串。
Linux box是运行Linux 2.6,这是X3320 Xeon 2.5 ghz。
文本执行使用loopback接口(127.0.0.1)。
结果:读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s

redis提供五种数据类型:string,hash,list,set及zset(sorted set)。
string(字符串)
string是最简单的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value,其上支持的操作与Memcached的操作类似。但它的功能更丰富。
redis采用结构sdshdr和sds封装了字符串,字符串相关的操作实现在源文件sds.h/sds.c中。

list(双向链表)
list是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。操作中key理解为链表的名字。

dict(hash表)
set是集合,和我们数学中的集合概念相似,对集合的操作有添加删除元素,有对多个集合求交并差等操作。操作中key理解为集合的名字。

dict中table为dictEntry指针的数组,数组中每个成员为hash值相同元素的单向链表。set是在dict的基础上实现的,指定了key的比较函数为dictEncObjKeyCompare,若key相等则不再插入。

zset(排序set)
zset是set的一个升级版本,他在set的基础上增加了一个顺序属性,这一属性在添加修改元素的时候可以指定,每次指定后,zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解了有两列的mysql表,一列存value,一列存顺序。操作中key理解为zset的名字。

zset利用dict维护key -> value的映射关系,用zsl(zskiplist)保存value的有序关系。zsl实际是叉数不稳定的多叉树,每条链上的元素从根节点到叶子节点保持升序排序。

Spring对mongoDB分布式数据库整合

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似的格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:

面向集合存储,易存储对象类型的数据。
模式自由。
支持动态查询。
支持完全索引,包含内部对象。
支持查询。
支持复制和故障恢复。
使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。
自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。
支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言。
文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。
可通过网络访问。
所谓“面向集合”(Collection-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collection)。每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定义任何模式(schema)。Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法,能够快速识别数据库内大数据集中的热数据,提供一致的性能改进。

模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。我们称这种存储形式为BSON(Binary Serialized Document Format)。

美团点评数据库高可用架构的演进与设想

本文介绍最近几年美团点评MySQL数据库高可用架构的演进过程,以及我们在开源技术基础上做的一些创新。同时,也和业界其它方案进行综合对比,了解业界在高可用方面的进展,和未来我们的一些规划和展望。

MMM

在2015年之前,美团点评(点评侧)长期使用MMM(Master-Master replication manager for MySQL)做数据库高可用,积累了比较多的经验,也踩了不少坑,可以说MMM在公司数据库高速发展过程中起到了很大的作用。

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