重叠泪痕缄锦字，人生只有情难死。分布式集群安装在上一章我们已经完成ClickHouse分布式集群安装，也创建本地表和分布式表进行了测试，但是，假如停掉一个节点会发生神马情况？
node03上kill掉clickhouse-server进程[root@node03 ~]# ps -ef | grep clickhouse
clickho+ 2233 1 73 13:07 ?
zookeeper是著名hadoop的子项目,是一个开源的分布式的协调服务,这个是zk的大致样子zk可以数据发布订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、分布式锁、分布式队列等功能zk具有一下优点:顺序一致性:
从同一个客户端发起的事务请求，最终将会严格按照其发起顺序被应用到zookeeper中原子性:
所有事物请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的，即，要
1.概述ZooKeeper的功能特性通过ZooKeeper配置文件来进行控制管理（ zoo.cfg配置文件）。 ZooKeeper这样的设计其实是有它自身的原因的。通过前面对ZooKeeper的配置可以看出，对ZooKeeper集群进行配置的时候，它的配置文档是完全相同的（对于集群伪分布模式来说，只有很少的部分是不同的）。这样的配置方使得在部署ZooKeeper服务的时候非常地方便。另外，如果服务
ZooKeeper面试题ZooKeeper文件系统Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode）。 与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。四种类型的zn
作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。在此Zookeeper保证的是CP, 而Eureka则是AP。4.1 Zookeeper保证CP当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册
为什么使用zookeeper？一句话：为了保证大量数据存储在计算机中的一致性。背景：大数据其实就是研究怎么把数据存到计算机里面和怎么计算这些数据，那么如果只有一台计算机存储所有的数据就会出现什么问题？1.单点故障问题：一个机器出问题，那么所有数据丢失解决方案：多台电脑备份数据，也就是所谓的分布式2.性能瓶颈问题：一般为磁盘I/O：磁盘的读写速度远慢于内存的读写速度，系统运行时如果需要等待磁盘I/O
在一条狭窄、弯曲的街上，在许多穷苦的住屋中间，有一座非常狭小、但是很高的木房子。它四边都要塌了。这屋子里住着的全是穷人，而住在顶楼里的人最穷。在这房间唯一的一个小窗子前面，挂着一个歪歪斜斜的破鸟笼。它连一个适当的水盅也没有；只有一个倒转来的瓶颈，嘴上塞着一个塞子，盛满了水。一位老小姐站在这开着的窗子旁边，她刚刚用
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2008-03-10 18:30:16
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据国外媒体报道称，苹果作为如今全球市值最高的科技企业之一拥有着巨额现金流可供支配。但依旧有不少业内分析人士担心，过去多年来已经显现出创新不足迹象的苹果或许在明年的iPhone 8问世后就将面临长达十年的瓶颈期。知名券商奥本海默分析师安德鲁-尤克纬兹（Andrew Uerkwitz）认为，iPhone的销量将随着明年十周年机型iPhone8的问世而达到顶峰，该系列机型在2018财年的总销量有望达到2
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2023-09-10 20:11:24
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目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS（每秒查询次数）2.Redis是单线程单进程的模型，Redis完全基于内存操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型，非阻塞IO。 二、Redis和Memached
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2023-09-10 22:41:42
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【背景】之前我们碰到一些MySQL的性能问题，比如服务器日志备份时可能会导致慢查询增多，一句简单的select或insert语句可能执行几秒，IO负载较高的服务器更容易出现并发线程数升高，CPU上升等问题。最近学习了MySQL InnoDB IO相关的部分内核原理，可以帮我们了解服务器IO瓶颈对MySQL性能的影响，下面以MySQL5.7.23的源码为例【原理】1、InnoDB实现了同步IO和异步
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2023-08-21 17:17:47
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一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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MySQL优化概述MySQL数据库常见的两个瓶颈是：CPU和I/O的瓶颈。CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可
如果接到报警可能需要ssh看看瓶颈是什么,怎么下手确定os层确定磁盘是否够用的；df –h 再看看系统整体状态： top 哪些进程占用资源比较多，能杀就杀 系统的负载 vmstat看看wa值，r列的值或者iostat –dx查看是否是IO的问题 进程IO占用情况，iotop CPU，sar，vmstat的us%和id%的值高否MySQL层面哪些进程或者查询：mysqladmin pr; show
一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
性能指标 对于IO指标，我们要区分开文件系统和磁盘，分布用不同的指标来描述他们的性能文件系统IO性能指标首先，是存储空间的使用情况包括容量、使用量以及剩余空间，我们通常也称这些问磁盘空间的使用量，因为文件系统的数据最终还是要存储在磁盘上不过，要注意，这些只是文件系统对外展示的空间使用，而非在磁盘空间的真实用量，因为文件系统的元数据也会占用磁盘空间。而且，如果你配置了RAID，从文件系统看到的使用量
0. 概述 要正确的优化SQL，必须能快速定位性能瓶颈点，或者说快速找到SQL主要的开销所在。最慢的设备通常是瓶颈点的成因，如文件下载时的瓶颈点可能是网络速度，本地文件复制时的瓶颈点可能在于硬盘性能。 为了快速找到SQL的性能瓶颈点，首先需要读者对各种设备的性能数据有一些基本的认识，如千兆网络带宽是1000Mbps，硬盘转速为每分钟7200/10000转等。 下图数据给出了一些当前主流的计算
一、简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的APImysql与redis的区别：类型上mysql是关系型数据库，而redis是缓存数据库；作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但速度较慢；而redis用于存储使用较为频
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2023-09-19 01:03:04
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目录性能指标文件系统I/O性能指标元数据RAID索引节点缓存文件 I/O磁盘I/O性能指标四个核心的磁盘 I/O 指标分析场景缓冲区（Buffer）对I/O分析的影响性能指标找工具从工具能知道哪些指标如何迅速分析 I/O 的性能瓶颈 性能指标文件系统I/O性能指标最容易想到的是存储空间的使用情况，包括容量、使用量以及剩余空间等。我们通常也称这些为磁盘空间的使用量，因为文件系统的数据最终还
我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；首先用一张图来解释查询过程:简单来说，可以概括成为如下五步：1.客户端发送
