一、缘起mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：从库使用【单线程】重放relaylog。 优化思路是什么？回答：使用单线程重放relaylog使得同步时间会比较久，导致主从延时很长，优化思路不难想到，可以【多线程并行】重放re
一、关于TransferMySQL-Transefer(下称Transfer)是一个基于MySQL+patch后得到的主从同步工具。其主要目的是为了解决原生版本的主从同步里，从库是单线程apply主库的binlog，导致的延迟。最近完成测试的版本将multi-master (by P.Linux)合并到Transfer中并针对支付宝的应用需求做了定制性能改进。这里做一个已经完成的完整功能介绍。二、
概念 串行执行： 串行执行时候,sql语句由一个server process处理(既只运行在一个cpu上),所以sql语句所能使用的资源受cpu限制,除去异步i/o外server process 处理cpu操作时，不可访问disk。 并行处理： 就是多个slave process一起处理同一个sql语句 概念串行执行：串行执行时候,sql语句由一个server process
1. Mysql并发参数调整从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。1.1 max_connections采用max_connectio
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2023-07-30 22:44:28
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概述MySQL经由多年的生长已然成为最盛行的数据库，普遍用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以盛行，一方面是其优异的高并发事务处置的能力，另一方面也得益于MySQL厚实的生态。MySQL在处置OLTP场景下的短查询效果很好，但对于庞大大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个SQL语句，MySQL最多只能使用一个CPU核来处置，在这种场景下无法施展主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞
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2023-11-04 15:38:26
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# 使用Spark并行写入Hive
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Hive是两个非常受欢迎的工具。Spark提供高效的内存计算能力，而Hive提供了良好的数据存储和查询能力。将这两者结合起来，可以使我们在处理大数据时更高效，更便捷。本文将详细介绍如何使用Spark并行写入Hive，并提供相关的代码示例和可视化工具。
## 什么是Spark和Hive？
**Apac
原创
2024-10-10 06:34:48
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mysql并行复制总结实战篇Mysql5.6 并行复制一般Mysql主从复制有三个线程参与，都是单线程：Binlog Dump(主) -> IO Thread (从) -> SQL Thread(从)。复制出现延迟一般出在两个地方:SQL线程忙不过来 (可能需要应用数据量较大，可能和从库本身的一些操作有锁和资源的冲突；主库可以并发写，SQL线程不可以；主要原因)网络抖动导致IO线程复制
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2024-02-22 21:32:39
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概述MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于MySQL丰富的生态。MySQL在处理OLTP场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个SQL语句，MySQL最多只能使用一个CPU核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞
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2023-09-15 20:43:45
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依次是：方法一：循环插入（很慢）方法二：一条sql语句n个insert 通过合并SQL语句，同时也能减少SQL语句解析的次数，减少了数据库连接的I/O开销，一般会把多条数据插入放在一条SQL语句中一次执行; 合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。方法三：一个事务包裹n个insert 因为进行一个INSERT操作时，
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2023-11-13 09:35:07
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并行复制存世已多年，但是在实际应用场景中的使用并不常见。这次很幸运，我们刚好遇到一个客户，主的写入工作量非常大，但是从难以跟上，在这种情况下，我建议它使用并行从属线程。那么，如何衡量并行复制是否在客户的场景中发挥了作用?对于客户业务能够带来多大的帮助?下面我们就一起来看看吧!在客户业务场景中， slave_parallel_workers 是0，很明显我应该去增大，但增大的幅度是多少呢?1还是10
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2023-09-07 07:48:12
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一 概念1 MTS（Prepared transactions slave parallel applier） 主库在同一时间进入prepare状态的事务可以被从库并行回放2 传统与改进 mariadb 从库回放处理(Commit-Parent-Based模式) 一组事务全部执行完才会执行下一组事务,时间:所有一组事务并行执行的总和 问题 一旦一组事
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2023-08-16 05:04:07
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# Python并行处理方案
## 项目介绍
在现代计算机系统中，并行处理是一种重要的技术，可以极大地提高程序的运行效率。本项目旨在利用Python的并行处理技术来实现一个高效的数据处理系统，以提高数据处理的效率和速度。
## 技术方案
### 并行处理框架选择
在Python中，有许多并行处理框架可供选择，例如`multiprocessing`、`concurrent.futures`、`j
原创
2024-04-08 04:43:02
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# Spark 写的并行写入
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，支持快速处理大规模数据集。在进行数据写入操作时，Spark 提供了并行写入的能力，这使得我们能够高效地将数据写入到不同的数据存储系统中，如 HDFS、Hive 或关系型数据库等。本文将深入探讨 Spark 的并行写入以及相关的代码示例，同时展示相关的状态图和旅行图。
## 并行写入的概念
在 Spark
# 如何实现Java并行写Excel文件
## 流程概述
为了实现Java并行写Excel文件，我们可以使用Apache POI和Java并发库。下面是实现该任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Excel文件 |
| 2 | 创建多个线程并行写入Excel文件 |
| 3 | 合并多个线程写入的结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建E
原创
2024-03-26 04:39:08
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-07-18 22:32:28
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传统单线程复制说明众所周知，MySQL在5.6版本之前，主从复制的从节点上有两个线程，分别是I/O线程和SQL线程。I/O线程负责接收二进制日志的Event写入Relay Log。SQL线程读取Relay Log并在数据库中进行回放。以上方式偶尔会造成延迟，那么可能造成主从节点延迟的情况有哪些?1.主库执行大事务（如：大表结构变更操作）。2.主库大批量变更（如：大量插入、更新、删除操作）。3.RO
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2024-02-19 00:20:19
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MySQL 5.6 基于库级别的并行复制MySQL5.6的并行复制是库(schema)级别的，从库为每个库(schema)分配一个线程以此来提高复制效率在MySQL 5.6版本之前，Slave服务器上有两个线程I/O线程和SQL线程。I/O线程负责接收二进制日志（更准确的说是二进制日志的event），SQL线程进行回放二进制日志。MySQL5.6开启并行复制时，从库SQL线程就变为了coordin
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2023-07-06 22:31:13
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# Spark并行写多张表
## 简介
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架。Spark提供了丰富的功能，可以方便地进行数据处理、分析和机器学习等任务。在Spark中，数据通常存储在分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或分布式数据库中。当需要将数据写入多个表时，可以使用Spark的并行写功能来提高写入性能。
## 并行写多张表的挑战
在传统的关系型数据
原创
2023-08-24 08:18:55
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MVCC多版本控制MVCC，也就是Copy on Write的思想。MVCC除了支持读和读并行，还支持读和写、写和读的并行，但为了保证一致性，写和写是无法并行的。在事务1开始写操作的时候会copy一个记录的副本，其他事务读操作会读取这个记录副本，因此不会影 响其他事务对此记录的读取，实现写和读并行。一、MVCC概念MVCC（Multi Version Concurrency Control）被称为
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2024-02-18 15:49:52
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原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python最近在 Towards Data Science 上看到一篇文章，如何用 Python 进行并行处理，觉得非常有帮助，因此介绍给大家，用我的风格对文章做了编译。数据的预处理，是机器学习非常重要的一环。尽管 Python 提供了很多让人欲
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2023-08-23 17:45:18
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