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概述 本文主要介绍无法远程登录Linux实例的案例和排查方法。 详细信息 本文主要通过如下2个方面解决无法远程登录Linux实例的问题。 常见报错案例 排查方法 常见报错案例 SSH无法远程登录Linux实例的常见案例如下所示,可根据实际报错信息选择不同的方案进行排查和处理。 PAM安全框架 Linux系统环境配置 SSH服务及参数配置 SSH服务关联目录或文件配置 SSH服务密钥配置 PAM安全框架 Linux系统的PAM安全框架可以加载相关安全模块,对云服务器的账户策略、登录策略等进行访问控制。如果相关配置存在异常,或触发了相关策略,就可能会导致SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:pam_listfile(sshd:auth): Refused user root for service sshd SSH登录时出现如下错误:requirement “uid >= 1000” not met by user “root” SSH登录时出现如下错误:Maximum amount of failed attempts was reached SSH登录时出现如下错误:login: Module is unknown Linux系统环境配置 Linux内的系统环境,比如中毒、账户配置、环境变量配置等,如果出现异常,也可能会导致SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer 中毒导致SSH服务运行异常,出现如下错误:fatal: mm_request_send: write: Broken pipe SSH启动时出现如下错误:main process exited, code=exited SSH连接时出现如下错误:pam_limits(sshd:session):could not sent limit for ‘nofile’ SSH连接时出现如下错误:pam_unix(sshdsession) session closed for user SSH连接时出现如下错误:error Could not get shadow infromation for root SSH服务及参数配置 SSH服务的默认配置文件为/etc/ssh/sshd_config。配置文件中的相关参数配置异常,或启用了相关特性或策略,也可能会导致 SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:Disconnected:No supported authentication methods available SSH登录时出现如下错误:User root not allowed because not listed in SSH登录时出现如下错误:Permission denied, please try again SSH登录时出现如下错误:Too many authentication failures for root SSH启动时出现如下错误:error while loading shared libraries SSH启动时出现如下错误:fatal: Cannot bind any address SSH启动时出现如下错误:Bad configuration options 云服务器ECS Linux SSH启用UseDNS导致连接速度变慢 Linux实例中由于SELinux服务开启导致SSH远程连接异常 SSH服务关联目录或文件配置 SSH服务基于安全性考虑,在运行时,会对相关目录或文件的权限配置、属组等进行检查。过高或过低的权限配置,都可能会引发服务运行异常,进而导致客户端登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:No supported key exchange algorithms SSH启动时出现如下错误:must be owned by root and not group or word-writable SSH服务密钥配置 SSH服务采用非对称加密技术,对所传输的数据进行加密。客户端及服务端会交换和校验相关密钥信息的有效性。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:Host key verification failed SSH服务的公私钥异常导致无法SSH登录Linux实例 排查方法 若常见报错案例没有解决问题,可以参考如下流程排查问题。 检查CPU负载、带宽及内存使用情况 客户端排查 中间网络 网络检查 端口检查 安全组检查 示例 提示: 以下操作在CentOS 6.5 64位操作系统中进行过测试,在其他Linux发行版中可能存在差异,具体情况请参阅对应Linux发行版的官方文档。 客户端SSH连接Linux实例是运维操作的主要途径。通过管理终端可以用于临时运维操作,或者在客户端SSH登录异常时,用于问题排查和分析。 下图为SSH登录关联因素示意图。由此可见,通过SSH无法远程登录Linux实例时,可能涉及的关联因素较多。 检查CPU负载、带宽及内存使用情况 确认是否存在CPU负载过高的情况,如果存在,则参考本步骤解决问题,如果不存在,则执行下一步步骤。 提示:您无法主动监控系统内部的程序运行状态,但是可以借助云监控进行查看。 登录云监控控制台,依次选择 主机监控 > 进程监控。 查看应用运行情况,排除CPU负载过高的原因,如何查看CPU负载问题,请参见Linux系统ECS实例CPU使用率较高的排查思路。 提示:在某个时间段CPU负载过高可能导致远程连接失败,建议您查询程序或者实例资源是否不满足现有要求。 无法远程连接可能是公网带宽不足导致的,具体排查方法如下。可通过续费ECS实例,然后重启实例解决。详情参见手动续费或者自动续费。 登录ECS管理控制台。 找到该实例, 单击 管理 进入 实例详情 页面,查看网络监控数据。 检查服务器带宽是否为“1k”或“0k”。如果购买实例时没有购买公网带宽,后来升级了公网带宽,续费的时候没有选择续费带宽,带宽就会变成“1k”。 远程连接输入用户密码登录后,不能正常显示桌面直接退出,也没有错误信息。这种情况可能是服务器内存不足导致的,需要查看一下服务器的内存使用情况。具体操作如下。 使用控制台远程连接功能登录到Linux实例。 查看内存使用情况,具体请参考Linux系统的ECS实例中如何查看物理CPU和内存信息,确认内存不足后,请参考Linux服务器内存消耗过高进行处理。 客户端排查 客户端无法正常登录时,先使用不同的SSH客户端基于相同账户信息进行登录测试。如果能正常登录,则判断是客户端配置问题,需要对客户端配置或软件运行情况做排查分析。关于如何使用客户端SSH登录Linux实例,您可以参考远程连接Linux实例。 步骤一:使用管理终端登录实例 无论何种原因导致无法远程连接实例,请先尝试用阿里云提供的远程连接功能进行连接,确认实例还有响应,没有完全宕机,然后再按原因分类进行故障排查。 登录云服务器管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例,然后在目标实例右侧单击 远程连接。 在首次连接或忘记连接密码时,单击 修改远程连接密码,修改远程连接的密码。 然后通过远程连接密码连接实例。 步骤二:检查客户端本地网络是否异常 确认是否存在用户本地无法连接外网的故障。 如果存在,则检查网卡驱动,如果存在异常,则重新安装。使用管理终端登录实例,查看/etc/hosts.deny文件,查看是否存在拦截IP,如果存在则删除此IP配置即可。 如果不存在,则执行下一步步骤。 步骤三:重启实例 在确保登录密码正确的情况下,确认之前是否曾重置过密码。检查重置实例密码后是否未重启实例,如果存在实例密码修改记录,但无重启实例记录,则参考以下操作步骤重启实例。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。 中间网络 中间网络包括网络检查和端口检查。 网络检查 无法正常远程连接Windows实例时,需要先检查网络是否正常。 用其他网络环境中,不同网段或不同运营商)的电脑连接对比测试,判断是本地网络问题还是服务器端的问题。如果是本地网络问题或运营商问题,请联系本地IT人员或运营商解决。如果是网卡驱动存在异常,则重新安装。排除本地网络故障后进行下一步检查。 在客户端使用ping命令测试与实例的网络连通性。 网络异常时,请参考网络异常时如何抓取数据包进行排查。 当出现ping丢包或ping不通时,请参考使用ping命令丢包或不通时的链路测试方法进行排查。 如果出现间歇性丢包,ECS实例的网络一直处于不稳定状态时,请参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行解决。 系统内核没有禁ping的情况下,使用ping命令测试ECS服务器,发现网络不通,请参考Linux系统的ECS中没有禁PING却PING不通的解决方法。 端口检查 网络检查正常后,进一步检查端口是否正常。 使用管理终端登录实例,执行如下命令,编辑SSH配置文件。 vi /etc/ssh/sshd_config 找到“#port 22”所在行,检查默认端口22是否被修改,且前面的“#”是否删除,如果没有删除,可以把前面的“#”删除,然后将22改为其它的端口,再保存退出即可。 注:服务监听能使用的端口范围为0到65535,错误配置监听端口会导致远程桌面服务监听失败。 执行如下命令,重启SSH服务。 /etc/init.d/sshd restart 注:也可执行如下命令,重启SSH服务。 service sshd restart 使用Python自带的Web服务器用于临时创建新的监听端口进行测试。 python -m SimpleHTTPServer [$Port] 如果登录方式改变或者ECS安全组规则中未放行修改后的端口号,则参考如下步骤放行修改后的端口。 注:ECS的安全组规则中默认放行22端口。修改了远程桌面的端口后,需要在安全组规则中放行修改后的端口号。 登录ECS管理控制台。 找到该实例,单击 管理 进入 实例详情 页面,切换到 本实例安全组 标签页,单击 配置规则。 在安全组规则页面,单击 添加安全组规则。 在弹出的页面中,端口范围 输入修改后的远程桌面端口号。授权对象 输入客户端的公网IP地址。比如修改后的远程桌面端口号为2222,则 端口范围 应输入“2222/2222”。填写完成后,单击 确定。 通过上一步获取的端口,参考如下命令,进行端口测试,判断端口是否正常。如果端口测试失败,请参考使用ping命令正常但端口不通时的端口可用性探测说明进行排查。 telnet [$IP] [$Port] 注: [$IP]指Linux实例的IP地址。 [$Port]指Linux实例的SSH端口号。 系统显示类似如下,比如执行telnet 192.168.0.1 22命令,正常情况下,系统会返回服务端中SSH的软件版本号。 安全组检查 检查安全组配置,是否允许远程连接的端口。 参考查询安全组规则,查看安全组规则。如果远程连接端口没有进行配置,则参考Linux实例启用SSH服务后设置对应的安全组策略配置。 确认是否存在无法ping通ECS实例,在排除Iptables和网卡IP配置问题且回滚系统后,仍然无法ping通。可能是ECS实例安全组默认的公网规则被删除,则需要重新配置ECS实例的安全组公网规则,具体操作请参见ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通。如果不存在,则继续下一步骤检查。 示例 如果根据前述问题场景进行排查和处理后,还是无法正常登录。则建议按照如下步骤逐一排查和分析。 使用不同的客户端SSH及管理终端做对比访问测试,判断是否是个别客户端自身配置或软件运行问题所致。 参阅中间网络问题相关说明,测试网络连通性。 参阅管理终端,登录云服务器,在客户端进行访问测试的同时,执行如下命令,查看相关日志。 tailf /var/log/secure 参考如下命令, 比如ssh -v 192.168.0.1 命令,获取Linux环境中详细的SSH登录交互日志。 ssh -v [$IP] 通过管理终端登录Linux实例,参考如下步骤,检查SSH服务运行状态。 执行如下命令,检查服务运行状态。 service sshd status service sshd restart 正常情况下会返回SSH服务的运行状态及进程PID,系统显示类似如下。 [root@centos ~]# service sshd status openssh-daemon (pid 31350) is running... [root@centos ~]# service sshd restart Stopping sshd: [ OK ] Starting sshd: [ OK ] 执行如下命令,检查服务监听状态。 netstat -ano | grep 0.0.0.0:22 正常情况下会返回相应端口监听信息,系统显示类似如下。 tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN off (0.00/0/0) 通过管理终端登录Linux实例,执行如下命令。如果能正常登录,则推断是系统防火墙或外部安全组策略等配置异常,导致客户端登录失败。 ssh 127.0.0.1 若用阿里云提供的远程连接功能仍无法成功连接实例,请尝试重启实例。重启操作会使实例停止工作,从而中断业务,请谨慎执行。 提示:重启实例前,需给实例创建快照,用于数据备份或者制作镜像。创建快照的方法请参见创建快照。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,在目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。

1934890530796658 2020-03-26 09:52:57 0 浏览量 回答数 0

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本文介绍在各种情况下如何自助解决连接不上RDS的问题。 在搭建业务场景调试的过程中,经常会出现无法连接RDS实例的情况,很多时候都是由于网络类型不统一、白名单未放对应IP等导致的。以下为最常见的原因和解决办法。 网络类型不同 ECS实例采用专有网络(VPC),RDS实例采用经典网络 解决办法一(推荐):将RDS实例从经典网络切换为VPC,具体操作请参见切换网络类型。 说明 切换后,两者必须处于同一个VPC,才能内网互通。 解决办法二:重新购买经典网络的ECS实例(ECS实例不支持从VPC迁移到经典网络)。但是VPC比经典网络更安全,建议您使用VPC。 解决办法三:ECS实例使用RDS实例的公网连接地址连接RDS实例,即通过公网连接RDS实例。这种方式的性能、安全性、稳定性较差。 ECS实例采用经典网络,RDS实例采用专有网络(VPC) 解决办法一(推荐):将ECS实例从经典网络迁移到VPC,具体操作请参见单ECS迁移示例。 说明 切换后,两者必须处于同一个VPC,才能内网互通。 解决办法二:将RDS实例从VPC切换为经典网络。但是VPC比经典网络更安全,建议您使用VPC。 解决办法三:使用ClassicLink功能,使经典网络的ECS实例可以和VPC中的云资源通过内网互通。 解决办法四:ECS实例使用RDS实例的公网连接地址连接RDS实例,即通过公网连接RDS实例。这种方式的性能、安全性、稳定性较差。 专有网络(VPC)不同 专有网络VPC是基于阿里云构建的一个隔离的网络环境,专有网络之间逻辑上彻底隔离,所以当ECS和RDS实例的网络类型都是专有网络时,还需要保证所属的专有网络也相同,才能内网互通。 解决办法一(推荐):将RDS实例迁移到ECS实例所在的VPC。 具体操作:参考切换专有网络VPC和虚拟交换机或切换网络类型(先将RDS实例的网络类型从VPC切换到经典网络,再切换回VPC)。 解决办法二:在两个VPC之间建立云企业网。 解决办法三:通过公网互通。这种方式的性能、安全性、稳定性较差。 域名解析失败或错误 域名服务器出现故障或修改过网卡配置,可能会导致域名解析失败或错误。此时可以通过ping和 telnet测试到RDS的连通性,命令如下。 ping <域名> telnet <域名> <端口号> 示例 ping测试telnet测试 如果失败的话,可以通过修改网卡配置文件来解决问题,具体步骤如下: 修改对应的网卡配置文件。 vi /etc/sysconfig/network-scripts/<网卡配置文件名> 说明 <网卡配置文件名>:ECS服务器使用的网卡,可以通过ifconfig查看后缀名,默认为ifcfg-eth0。 在配置文件末尾加入如下配置。 DNS1=100.100.2.136 DNS2=100.100.2.138 说明 如果已经有DNS1和DNS2配置,请将IP地址修改为如上所示。 修改dns 使用如下命令重启Network服务。 systemctl restart network 使用如下命令查看是否修改成功。 cat /etc/resolv.conf 修改dns成功 地域不同 ECS实例和RDS实例位于不同的地域时,无法直接通过内网互通。 解决办法一:将原实例申请退款,重新购买。 解决办法二:ECS实例和RDS实例的网络类型都设置为VPC,同时在两个VPC之间建立云企业网。 解决办法三:通过外网互通。这种方式的性能、安全性、稳定性较差。 IP白名单设置有误 由于数据安全性 > 白名单设置中只有默认地址127.0.0.1。该地址表示不允许任何设备访问RDS实例。因此需在白名单中添加对端的IP地址,具体操作请参见设置白名单。 白名单设置成了0.0.0.0,正确格式为0.0.0.0/0。 说明 0.0.0.0/0表示允许任何设备访问RDS实例,请谨慎使用。 如果开启了高安全白名单,需进行如下检查: 如果使用的是专有网络的内网连接地址,请确保ECS内网IP地址添加到了专有网络的分组。 如果使用的是经典网络的内网连接地址,请确保ECS内网IP地址添加到了经典网络的分组。 如果通过公网连接,请确保设备公网IP地址添加到了经典网络的分组(专有网络的分组不适用于公网)。 您在白名单中添加的设备公网IP地址可能并非设备真正的出口IP地址。原因如下: 公网IP地址不固定,可能会变动。 IP地址查询工具或网站查询的公网IP地址不准确。 解决办法请参见: RDS MySQL/MariaDB如何确定外部服务器/客户端的公网IP地址 SQL Server如何确定外部服务器/客户端的公网IP地址 RDS for PostgreSQL/PPAS 如何定位本地 IP 只读实例未设置白名单 使用只读实例或读写分离时,要确保只读实例上也设置了白名单,否则应用程序无法访问只读实例。 内外网地址使用错误 使用内网地址从外网进行连接,或者使用外网地址从内网进行连接都会导致连接失败。 请确认您使用的地址类型。如果您需要从内网连接RDS实例,请使用RDS实例的内网地址;如果您需要从外网连接RDS实例,请使用RDS实例的外网地址。 连接数已满 连接数满通常是由于空闲连接过多或活动连接过多,具体原因及解决办法请参见RDS for MySQL 连接数满情况的处理或RDS for PostgreSQL 连接数满情况的处理。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 13:57:45 0 浏览量 回答数 0

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概述 本文主要介绍无法远程连接Windows实例的排查方法。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 无法远程连接Windows实例的原因较多,可通过以下排查方法,排查并解决无法远程连接Windows实例的问题。 步骤一:使用管理终端登录实例 步骤二:登录密码检查 步骤三:端口及安全组检查 步骤四:远程桌面服务检查 步骤五:网络检查 步骤六:检查CPU负载、带宽及内存使用情况 步骤七:防火墙配置检查 步骤八:系统的安全策略设置 步骤九:远程终端服务的配置检查 步骤十:杀毒软件检查 步骤十一:尝试重启实例 常见报错案例 步骤一:使用管理终端登录实例 无论何种原因导致无法远程连接实例,请先尝试用阿里云提供的远程连接功能进行连接,确认实例还有响应,没有完全宕机,然后再按原因分类进行故障排查。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例,在目标实例右侧单击 远程连接。 在首次连接或忘记连接密码时,单击 修改远程连接密码,修改远程连接的密码。 然后通过远程连接密码连接实例。 步骤二:登录密码检查 在确保登录密码正确的情况下,确认之前是否曾重置过密码。检查重置实例密码后是否未重启实例,如果存在实例密码修改记录,但无重启实例记录,则参考以下操作步骤重启实例。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。 步骤三:端口及安全组检查 进一步检查端口是否正常,以及安全组规则是否有限制。 参考如何查看和修改Windows实例远程桌面的默认端口,检查实例远程链接的端口是否被修改。如果登录方式改变或者ECS安全组规则中未放行修改后的端口号,则参考如下步骤放行修改后的端口。 注:ECS的安全组规则中默认放行3389端口。修改了远程桌面的端口后,需要在安全组规则中放行修改后的端口号。 登录ECS 管理控制台。 找到该实例,单击 管理 进入 实例详情 页面,切换到 本实例安全组 标签页,单击 配置规则。 在安全组规则页面,单击 添加安全组规则。 在弹出的页面中,端口范围 输入修改后的远程桌面端口号。授权对象 输入客户端的公网IP地址。比如修改后的远程桌面端口号为4389,则 端口范围 应输入“4389/4389”。填写完成后,单击 确定。 通过“IP:端口”的方式进行远程桌面连接。连接方式类似如下。 通过上一步获取的端口,参考如下命令,进行端口测试,判断端口是否正常。如果端口测试失败,请参考使用ping命令正常但端口不通时的端口可用性探测说明进行排查。 telnet [$IP] [$Port] 注: [$IP]指Windows实例的IP地址。 [$Port]指Windows实例的RDP端口号。 系统显示类似如下,比如执行telnet 192.168.0.1 4389命令,正常情况下返回结果类似如下。 Trying 192.168.0.1 ... Connected to 192.168.0.1 4389. Escape character is '^]' 检查Windows远程端口设置是否超出范围,如果超出范围,您需将端口重新修改为0到65535之间,且没有被占用的其它端口,具体操作请参考如下操作。 登录实例,依次选择 开始 > 运行,输入 regedit,然后单击 确认。 打开注册表编辑器,依次选择 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Terminal Server\Wds\rdpwd\Tds\tcp。 双击 PortNumber,单击 十进制,将原端口由“113322”修改为0到65535之间且不与当前端口冲突的端口,例如5588等端口。 注:“113322”为PortNumber右侧显示的端口号。 再打开 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Tenninal Server\WinStations\RDP-Tcp。 双击 PortNumber,单击 十进制,将原端口“113322”修改为与第3步一致的端口号。 然后重启主机,确认远程连接成功。 步骤四:远程桌面服务检查 您可以查看Windows服务器的系统是否开启了远程桌面服务。具体操作如下。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 右键单击 我的电脑,选择 属性 > 高级系统设置。 在 系统属性 窗口,选择 远程 选项卡,然后勾选 允许运行任意版本远程桌面的计算机连接 即可。 用户为了提高系统安全性,有时错误的将远程桌面服务所依赖的某些关键服务禁用,导致远程桌面服务异常。可通过以下操作进行检查。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 选择 开始 > 运行。 输入msconfig,单击 确定。 在弹出的窗口中,选择 常规 选项卡,选择 正常启动,然后重启服务器即可。 步骤五:网络检查 无法正常远程连接Windows实例时,需要先检查网络是否正常。 用其他网络环境中(不同网段或不同运营商)的电脑连接对比测试,判断是本地网络问题还是服务器端的问题。如果是本地网络问题或运营商问题,请联系本地IT人员或运营商解决。如果是网卡驱动存在异常,则重新安装。排除本地网络故障后进行下一步检查。 在客户端使用ping命令测试与实例的网络连通性。 网络异常时,请参考网络异常时如何抓取数据包进行排查。 当出现ping丢包或ping不通时,请参考使用ping命令丢包或不通时的链路测试方法进行排查。 如果出现间歇性丢包,ECS实例的网络一直处于不稳定状态时,请参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行解决。 在实例中使用ping命令测试与客户端的连通性,提示“一般故障”的错误,请参考Windows实例ping外网地址提示“一般故障”进行解决。 步骤六:检查CPU负载、带宽及内存使用情况 确认是否存在CPU负载过高的情况,如果存在,则参考本步骤解决问题,如果不存在,则执行下一步步骤。 检查CPU负载过高时,通过实例详情页面的终端登录实例,检查后台是否正在执行Windows Update操作。 运行Windows Update来安装最新的微软安全补丁。 若应用程序有大量的磁盘访问、网络访问行为、高计算需求,CPU负载过高是正常结果。您可以尝试升配实例规格来解决资源瓶颈问题。 CPU负载过高的解决方法请参见Windows系统ECS实例的CPU使用率较高的解决方法。 无法远程连接可能是公网带宽不足导致的,具体排查方法如下。可通过续费ECS实例,然后重启实例解决。详情参见手动续费或者自动续费。 登录ECS管理控制台。 找到该实例, 单击 管理 进入 实例详情 页面,查看网络监控数据。 检查服务器带宽是否为“1k”或“0k”。如果购买实例时没有购买公网带宽,后来升级了公网带宽,续费的时候没有选择续费带宽,带宽就会变成“1k”。 远程连接输入用户密码登录后,不能正常显示桌面直接退出,也没有错误信息。这种情况可能是服务器内存不足导致的,需要查看一下服务器的内存使用情况。具体操作如下。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 选择 开始 > 控制面板 > 管理工具,双击 事件查看器。查看一下是否有内存资源不足的警告日志信息。如有日志信息提示内存不足,具体解决方法参考Windows 虚拟内存不足问题的处理。 步骤七:防火墙配置检查 您只有在已授权可关闭防火墙的情况下,才能进行该项排查。确认防火墙是否已关闭,如果没有关闭,则通过调整防火墙配置策略修复,具体操作请参见如何配置Windows实例远程连接的防火墙。完成操作后,请再进行远程连接,确认连接成功。本文以Windows Server 2012初次登录开启防火墙为例。新购的Windows 2012实例,首次连接服务器是可以的。连接服务器并激活系统后,会提示如下图片中的信息,用户需要单击 是,如果单击 否,服务器会自动开启公网的防火墙,连接会直接断开。此问题可参考以下步骤进行解决。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 在菜单栏选择 开始 > 控制面板 。 查看方式 选择 小图标,单击 Windows 防火墙。 在 Windows 防火墙 窗口,单击 高级设置。 在弹出的窗口中,单击 入站规则,在右侧拉至最下方,右键单击 远程桌面-用户模式(TCP-In),选择 启动规则。 返回上一个页面, 单击 Windows 防火墙属性。 选择 启用(推荐),单击 应用。 注意:建议将 域配置文件、专用配置文件、公用配置文件 选项卡下的防火墙全部启用。 更多关于防火墙的设置,请参考设置Windows实例远程连接防火墙。 步骤八:系统的安全策略设置 您可以查看Windows服务器上是否有阻止远程桌面连接的相关安全策略。具体操作如下。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 选择 开始 > 控制面板 > 管理工具,双击 本地安全策略。 在弹出的窗口中,单击 IP 安全策略,查看是否有相关的安全策略。 如果有,右键单击相关策略,选择 删除,或双击该IP的安全策略来重新配置以允许远程桌面连接。然后再使用远程桌面连接。 步骤九:远程终端服务的配置检查 无法连接Windows实例远程桌面可能是由于以下远程终端服务的配置异常而导致。 异常一:服务器侧自签名证书损坏 客户端如果是Windows 7以上版本的系统,会尝试与服务器建立TLS连接。若服务器侧用于TLS连接的自签名证书损坏,则会导致远程连接失败。 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例。 选择 开始 > 管理工具 > 远程桌面服务,然后双击 远程桌面会话主机配置。 选择 RDP-Tcp。在RDP-Tcp属性窗口,将 安全层 修改成 RDP安全层。 在操作栏单击 禁用连接,再单击 启用连接 即可。 异常二:远程桌面会话主机配置连接被禁用 使用netstat命令查询,发现端口未正常监听。使用控制台远程连接功能登录到Windows实例后,发现远程桌面RDP连接属性配置文件被禁用。参考服务器侧自签名证书损坏找到RDP连接属性配置文件,如果 RDP-Tcp 被禁用,单击 启用连接 即可。 异常三:终端服务器角色配置 用户在使用远程桌面访问Windows实例时,有时会出现如下提示。这种情况一般是由于在服务器上安装配置了 终端服务器,但是没有配置有效的访问授权导致的。可参见如下两个解决方案处理。 Windows服务器远程桌面提示“没有远程桌面授权服务器可以提供许可证”错误 远程登录Windows实例报“远程桌面用户组没有该权限”错误 步骤十:杀毒软件检查 无法连接远程桌面可能是由于第三方杀毒软件设置导致,可通过以下方法进行解决。此处列举两个安全狗配置导致远程访问失败的解决案例。 如果杀毒软件在后台执行,可通过实例详情页面的终端登录,将杀毒软件升级至最新版本或者直接删除。 请使用商业版杀毒软件,或者使用Microsoft Safety Scanner微软免费安全工具,在安全模式下扫描杀毒,相关信息请访问如下链接。 https://www.microsoft.com/security/scanner/zh-cn/default.aspx 案例一:安全狗黑名单拦截 如果安装了安全狗后,出现如下情况,请确认防护软件中是否做了安全设置或对应的拦截。 客户端本地无法远程桌面连接Windows实例,但其他区域可以远程连接。 无法ping通服务器IP地址,且通过tracert命令跟踪路由,发现无法到达服务器。 云盾未拦截本地公网IP地址。 可打开 服务器安全狗 进行检查,选择 网络防火墙。单击 超级黑名单 的 规则设置,如果黑名单中存在实例公网IP,则将此黑名单规则删除,然后将公网IP添加到 超级白名单。 说明:如果云盾的阈值设置过低,则可能拦截实例公网IP。建议把清洗阈值调高,避免出现拦截实例公网IP的情况发生,具体请参见DDoS基础防护。 案例二:安全狗程序异常 使用控制台远程连接功能登录到Windows实例后,在系统桌面右下角,安全狗弹出错误提示,系统显示类似如下。该问题可能是由于安全狗软件出现异常导致的。可通过Windows系统卸载安全狗软件后,重启服务器,网络即可恢复。 步骤十一:尝试重启实例 若用阿里云提供的远程连接功能仍无法成功连接实例,请尝试重启实例。重启操作会使实例停止工作,从而中断业务,请谨慎执行。 提示:重启实例前,需给实例创建快照,用于数据备份或者制作镜像。创建快照的方法请参见创建快照。 登录ECS 管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,在目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。

1934890530796658 2020-03-25 22:43:56 0 浏览量 回答数 0

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您好,我们无法帮您操作,需要您结合自身业务,合理设置访问源IP范围,并且只开放必要的服务端口;对于非对外服务的端口,可以设置禁止访问,或限制IP访问的范围。 注意:修改IP段可能会影响您的正常业务,为了防止发生故障,请务必在修复前仔细校对方案,确保无误后再实行。 详细设置方法请参考: https://help.aliyun.com/document_detail/25471.html 部分高危端口说明: 135端口端口说明c-serv MS RPC end-point mapper Microsoft在这个端口运行DCE RPC end-point mapper为它的DCOM服务。这与UNIX 111 端口的功能很相似。使用DCOM和/或RPC的服务利用机器上的end-point mapper注册它们的位置。远端客户连接到机器时,它们查询end-pointmapper找到服务的位置。同样Hacker扫描机器的这个端口是为了找到诸如:这个机器上运行ExchangeServer吗?是什么版本?139端口端口说明: File and Print Sharing 通过这个端口进入的连接试图获NetBIOS/SMB服务。这个协议被用于Windows“文件和打印机共享”和SAMBA。在Internet上共享自己的硬盘是可能是最常见的问题。Ipc$就是要依赖这个端口的.445端口端口说明: 445端口是般是信息流通数据的端口,一般黑客都是通过这个端口对你的计算机或木马的控制,windows2000以后的版本都会自动打开这个端口。一般流行性病毒,如冲击波,震荡婆,灾飞都是从这个端口对计算机开始攻击! 3389端口端口说明: 3389又称Terminal Service,服务终端。在WindowsNT中最先开始使用的一种终端,在Win2K的Professional版本中不可以安装,在Server 或以上版本才可以安装这个服务,其服务端口为3389。由于使用简单,方便等特点,一直受系统管理员的青昧。也正式因为他的简便,不产生交互式登陆,可以在后台操作,因此也受到了黑客朋友的喜爱,事实可以说明,现在大多数朋友在入侵之后,都想打开windows终端服务,甚至不惜重启对方的计算机,也要把终端服务安装上,由此可见他的普遍性。另,在在XP系统中又叫做“远程桌面”。4489端口端口说明: 首先说明4899端口是一个远程控制软件(remote administrator)服务端监听的端口,他不能 算是一个木马程序,但是具有远程控制功能,通常杀毒软件是无法查出它来的,请先确定该服务是否是你自己开放 并且是必需的。如果不是请关闭它。 以上端口,不是必须需要,请勿在安全组入方向进行放行。

小川游鱼 2019-12-02 00:29:21 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

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李沃晟 2019-12-01 21:40:05 575 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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【阿里云产品公测】利用PTS服务优化网站数据库读写性能

千鸟 2019-12-01 21:08:11 11556 浏览量 回答数 6

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作为一个javaer,我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察,发现其实对于大部分人,有些东西压根就用不着。用的最多的,就是到线上排查个问题而已,这让人很是苦恼。那么,我们就将范围再缩小一下。 Linux生产环境上,最常用的一套“Sed“技巧 Linux生产环境上,最常用的一套“AWK“技巧 Linux生产环境上,最常用的一套“vim“技巧 Linux命令好像还真不少,根本原因就是软件多,也有像ag这样的命令想替代grep,但大多数命令古老而坚挺。不是因为这些软件设计的有多好,原因是一些软件最开始入驻了系统,时间久了,就变成了一种约定,这种习惯改变代价太大,就像把所有键盘的L和F换一下一样。 这片文章假定你已经了解大多数Linux命令,并了解操作系统的基本元素。如果你现在了解的命令还不足10个,下面的内容就不用看了。除了最基本的东西,本文列出一些对你的面试最常见的最能加分的地方,有些组合可能是你没见过的技巧。但本文仅仅是给出一个大致的轮廓和印象,为以后的专题性考察点作一个序。 本文中出现的所有命令,应该熟记并熟练使用。 几种比较典型的Linux系统 首先对目前的Linux版本有个大体的印象,大体分Desktop版和Server版,已经是百花齐放。 Ubuntu 最常见的Linux个人发行版,一位有情怀的南非富豪,有了钱你也可以这么做 CentOS 最常用Linux服务器发新版,RHEL的开放版本,因版权而生的轮子 Arch 滚动升级,海量二进制包,社区活跃,个人最爱 Gentoo 安装软件需要从源码开始编译,稳定,但用起来会很痛 LFS 从零构建Linux,跟着做一遍,Linux每根毛都看的清清楚楚 Kali 专做渗透用的,代表了发行版的一个发展路径,就是领域 首先要了解的概念 KISS Keep it Simple and Stupid,据说是哲学 一切皆文件 通常是文件的东西叫文件,进程、磁盘等也被抽象成了文件,比较离谱的管道、设备、socket等,也是文件。 这是Linux最重要的组织方式。 管道 | 分隔,前面命令的输出作为后面命令的输入,可以串联多个 重定向 < 将文件做为命令的输入 将命令的输出输出到文件 将命令的输出追加到文件 SHELL 首先确认你的shell,一般最常用的是bash,也有不少用csh,zsh等的,通过echo $SHELL可以看到当前用户的shell,对应的配置文件也要相应改变。 比如.zshrc,.bashrc 四大元素 进入linux,我们首先关注的是四个元素: 内存,cpu,存储,网络。 Linux提供了足够的命令,让你窥探它的每个角落。 接下来的命令都是些最常用的,不管精通不精通,想不起来要打屁股。 CPU 使用top查看cpu的load,使用shift+p按照cpu排序。 需要了解wa,us等都是什么意思 使用uptime查看系统启动时间和load,load是什么意思呢? 什么算是系统过载? 这是个高频问题,别怪我没告诉你 ps命令勃大茎深,除了查进程号外,你还需要知道R、S、D、T、Z、<、N状态位的含义 top和ps很多功能是相通的,比如watch "ps -mo %cpu,%mem,pid,ppid,command ax" 相当于top的进程列表; top -n 1 -bc 和ps -ef的结果相似。 有生就有死,可以用kill杀死进程。 对java来说,需要关注kill -9、kill -15、kill -3的含义,kill的信号太多了,可以用kill -l查看,搞懂大多数信号大有裨益。 如果暂时不想死,可以通过&符号在后台执行,比如tail -f a.log &。 jobs命令可以查看当前后台的列表,想恢复的话,使用fg回到幕前。 这都是终端作业,当你把term关了你的后台命令也会跟着消失,所以想让你的程序继续执行的话, 需要nohup命令,此命令需要牢记 mpstat 显示了系统中 CPU 的各种统计信 了解cpu亲和性 内存 free -m 命令,了解free、used、cached、swap各项的含义 cat /proc/meminfo 查看更详细的内存信息 细心的同学可能注意到,CPU和内存的信息,通过top等不同的命令显示的数值是一样的。 slabtop 用来显示内核缓存占用情况,比如遍历大量文件造成缓存目录项。 曾在生产环境中遇到因执行find /造成dentry_cache耗尽服务器内存。 vmstat 命令是我最喜欢也最常用的命令之一,可以以最快的速度了解系统的运行状况。 每个参数的意义都要搞懂。 swapon、swapoff 开启,关闭交换空间 sar 又一统计类轮子,一般用作采样工具 存储 使用df -h查看系统磁盘使用概况 lsblk 列出块设备信息 du 查看目录或者文件大小 网络 rsync 强大的同步工具,可以增量哦 netstat 查看Linux中网络系统状态信息,各种 ss 它能够显示更多更详细的有关TCP和连接状态的信息,而且比netstat更快速更高效。 curl、wget 模拟请求工具、下载工具。 如wget -r http://site 将下载整个站点 ab Apache服务器的性能测试工具 ifstat 统计网络接口流量状态 nslookup 查询域名DNS信息的工具,在内网根据ip查询域名是爽爆了 nc 网络工具中的瑞士军刀,不会用真是太可惜了 arp 可以显示和修改IP到MAC转换表 traceroute 显示数据包到主机间的路径,俗称几跳,跳的越少越快 tcpdump 不多说了,去下载wireshark了 wall 向当前所有打开的终端上输出信息。 使用who命令发现女神正在终端上,可以求爱 网络方面推荐安装体验一下kaliLinux,上面的工具会让你high到极点。 如何组织起来 linux的命令很有意思,除了各种stat来监控状态,也有各种trace来进行深入的跟踪,也有各种top来统计资源消耗者,也有各种ls来查看系统硬件如lsblk、lsusb、lscpi。基本上跟着你的感觉走,就能找到相应的工具,因为约定是系统中最强大的导向。 Linux有个比较另类的目录/proc,承载了每个命令的蹂躏。像sysctl命令,就是修改的/proc/sys目录下的映射项。不信看看find /proc/sys -type f | wc -l和sysctl -a| wc -l的结果是不是很像? /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间。只不过以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。系统的所有状态都逃不过它的火眼金睛。例如: cat /proc/vmstat 看一下,是不是和vmstat命令的输出很像? cat /proc/meminfo 是不是最全的内存信息 cat /proc/slabinfo 这不就是slabtop的信息么 cat /proc/devices 已经加载对设备们 cat /proc/loadavg load avg原来就躺在这里啊 cat /proc/stat 所有的CPU活动信息 ls /proc/$pid/fd 静静地躺着lsof的结果 一般排查问题的方法 一般排查问题也是围绕着内存cpu等几个元素去排查。下图是一张大体的排查故障或者性能问题的过程,看图,不多说。 应用场景举例 下面举例从具体应用场景来说明各种命令的组合应用,此类场景数不胜数,需要个人积累。但强烈建议将sed和awk练的熟练一些。 怎么查看某个Java进程里面占用CPU最高的一个线程具体信息? 获取进程中占用CPU最高的线程,计为n。 使用top top -H -p pid,肉眼观察之 使用ps ps -mo spid,lwp,stime,time,%cpu -p pid 将线程号转化成十六进制printf 0x%x n 使用jstack找到相应进程,打印线程后的100行信息 jstack -l pid| grep spid -A 100 统计每种网络状态的数量 netstat -ant | awk '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r![5.jpg](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/655b656daf0344d58dbfd798fe1460b8.jpg) 首先使用netstat查看列表,使用’awk’截取第六列,使用uniq进行统计,并对统计结果排序。当然,也可以这样。 netstat -ant | awk '{arr[$6]++}END{for(i in arr){print arr[i]" "i }}' | sort -n -k 1 -r 这和“分析apache日志,给出当日访问ip的降序列表”是一样的问题。 怎么查看哪个进程在用swap 首先要了解/proc/$pid/smaps里有我们所需要的各种信息,其中Swap字段即是我们所需要的。只要循环遍历一下即可。 for i in `cd /proc;ls |grep "^[0-9]"|awk ' $0 >100'` ;do awk '/Swap:/{a=a+$2}END{print '"$i"',a/1024"M"}' /proc/$i/smaps ;done |sort -k2nr End 软件领域有两种人才,一种是工程型的,一种是研究型的。在Linux领域里,相对于搞内核研究的来说,搞命令行的就属于工程型。工程型也有他自己的苦衷,比如,背诵命令就挺痛苦的,一般来说不太推荐背诵,第一覆盖的面不广,第二记的快忘的也快,浪费脑细胞。牛逼的记法就是用,用时间来冲淡烟云,见微知著,并体验其中的喜悦。爱她并天天抱她上床,真爱才成。 原创:小姐姐味道。

剑曼红尘 2020-04-01 11:01:13 0 浏览量 回答数 0

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 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,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

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概述 当客户端访问目标服务器出现ping丢包或ping不通时,可以通过tracert或mtr等工具进行链路测试来判断问题根源。本文介绍如何通过工具进行链路测试和分析。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 本文分别介绍如下链路测试方法。 链路测试工具 测试结果的简要分析 常见的链路异常场景 链路测试步骤 测试完成后的解决方法 链路测试工具 操作系统类型不同,链路测试所使用的工具也有所不同。简要介绍如下。 Linux系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:mtr命令 mtr(My traceroute)几乎是所有Linux发行版本预装的网络测试工具。其将ping和traceroute的功能合并,所以功能更强大。mtr默认发送ICMP数据包进行链路探测。您也可以通过“-u”参数来指定使用UDP数据包进行探测。相对于traceroute只会做一次链路跟踪测试,mtr会对链路上的相关节点做持续探测并给出相应的统计信息。所以,mtr能避免节点波动对测试结果的影响,所以其测试结果更正确,建议优先使用。 用法说明 mtr [-BfhvrwctglxspQomniuT46] [--help] [--version] [--report] [--report-wide] [--report-cycles=COUNT] [--curses] [--gtk] [--csv|-C] [--raw] [--xml] [--split] [--mpls] [--no-dns] [--show-ips] [--address interface] [--filename=FILE|-F] [--ipinfo=item_no|-y item_no] [--aslookup|-z] [--psize=bytes/-s bytes] [--order fields] [--report-wide|-w] [--inet] [--inet6] [--max-ttl=NUM] [--first-ttl=NUM] [--bitpattern=NUM] [--tos=NUM] [--udp] [--tcp] [--port=PORT] [--timeout=SECONDS] [--interval=SECONDS] HOSTNAME 常见可选参数说明 --report:以报告模式显示输出。 --split:将每次追踪的结果分别列出来,而非统计整个结果。 --psize:指定ping数据包的大小。 --no-dns:不对IP地址做域名反解析。 --address:主机有多个IP地址时,设置发送数据包的IP地址。 -4:只使用IPv4协议。 -6:只使用IPv6协议。 另外,也可以在mtr运行过程中,输入类似如下的字母来快速切换模式。 ?或h:显示帮助菜单。 d:切换显示模式。 n:启用或禁用DNS域名解析。 u:切换使用ICMP或UDP数据包进行探测。 命令输出示例 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Host):节点IP地址和域名。按 n 键可切换显示。 第二列(Loss%):节点丢包率。 第三列(Snt):每秒发送数据包数。默认值是10,可以通过“-c”参数指定。 第四列(Last):最近一次的探测延迟。 第五、六、七列(Avg、Best、Worst):分别是探测延迟的平均值、最小值和最大值。 第八列(StDev):标准偏差。越大说明相应节点越不稳定。 工具二:traceroute命令 traceroute也是几乎所有Linux发行版本预装的网络测试工具,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。traceroute先发送小的具有最大存活时间值(Max_TTL)的UDP探测数据包,然后侦听从网关开始的整个链路上的ICMP TIME_EXCEEDED响应。探测从TTL=1开始,TTL值逐步增加,直至接收到ICMP PORT_UNREACHABLE消息。ICMP PORT_UNREACHABLE消息用于标识目标主机已经被定位,或命令已经达到允许跟踪的最大TTL值。traceroute默认发送UDP数据包进行链路探测。可以通过“-I”参数来指定使用ICMP数据包进行探测。 用法说明 traceroute [-I] [ -m Max_ttl ] [ -n ] [ -p Port ] [ -q Nqueries ] [ -r ] [ -s SRC_Addr ] [ -t TypeOfService ] [ -f flow ] [ -v ] [ -w WaitTime ] Host [ PacketSize ] 常见可选参数说明 -d:使用Socket层级的排错功能。 -f:设置第一个检测数据包的存活数值TTL的大小。 -F:设置不要分段标识。 -g:设置来源路由网关,最多可设置8个。 -i:主机有多个网卡时,使用指定的网卡发送数据包。 -I:使用ICMP数据包替代UDP数据包进行探测。 -m:设置检测数据包的最大存活数值TTL的大小。 -n:直接使用IP地址而非主机名称(禁用DNS反查)。 -p:设置UDP传输协议的通信端口。 -r:忽略普通的Routing Table,直接将数据包发送到目标主机上。 -s:设置本地主机发送数据包的IP地址。 -t:设置检测数据包的TOS数值。 -v:详细显示指令的执行过程。 -w:设置等待远端主机回包时间。 -x:开启或关闭数据包的正确性检验。 命令输出示例 Windows系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:WinMTR(建议优先使用) WinMTR是mtr工具在Windows环境下的图形化实现,但进行了功能简化,只支持部分mtr的参数。WinMTR默认发送ICMP数据包进行探测,无法切换。和mtr一样,相比tracert,WinMTR能避免节点波动对测试结果的影响,所以测试结果更正确。所以在WinMTR可用的情况下,建议优先使用WinMTR进行链路测试。 用法说明 WinMTR无需安装,直接解压运行即可。操作方法非常简单,说明如下。 如下图所示,运行程序后,在 Host 字段输入目标服务器域名或IP,注意不要包含空格。 单击 Start 开始测试。开始测试后,相应按钮变成了 Stop。 运行一段时间后,单击 Stop 停止测试。 其它选项说明如下。 Copy Text to clipboard:将测试结果以文本格式复制到粘贴板。 Copy HTML to clipboard:将测试结果以HTML格式复制到粘贴板。 Export TEXT:将测试结果以文本格式导出到指定文件。 Export HTML:将测试结果以HTML格式导出到指定文件。 Options:可选参数,包括的可选参数如下。 Interval(sec):每次探测的间隔(过期)时间。默认为1秒。 ping size(bytes):ping探测所使用的数据包大小,默认为64字节。 Max hosts in LRU list:LRU列表支持的最大主机数,默认值为128。 Resolve names:通过反查IP地址,以域名显示相关节点。 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Hostname):节点的IP或域名。 第二列(Nr):节点编号。 第三列(Loss%):节点丢包率。 第四列(Sent):已发送的数据包数量。 第五列(Recv):已成功接收的数据包数量。 第六、七、八、九列(Best 、Avg、Worst、Last):分别是到相应节点延迟的最小值、平均值、最大值和最后一次值。 工具二:tracert命令行工具 tracert(Trace Route)是Windows自带的网络诊断命令行程序,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。 tracert通过向目标地址发送 ICMP 数据包来确定到目标地址的路由。在这些数据包中,tracert使用了不同的IP“生存期”,即TTL值。由于要求沿途的路由器在转发数据包前必须至少将TTL减少1,因此TTL实际上相当于一个跃点计数器(hop counter)。当某个数据包的TTL达到0时,相应节点就会向源计算机发送一个ICMP超时的消息。 tracert第一次发送TTL为1的数据包,并在每次后续传输时将TTL增加1,直到目标地址响应或达到TTL的最大值。中间路由器发送回来的ICMP超时消息中包含了相应节点的信息。 用法说明 tracert [-d] [-h maximum_hops] [-j host-list] [-w timeout] [-R] [-S srcaddr] [-4] [-6] target_name 常见可选参数说明 -d:不要将地址解析为主机名(禁用DNS反解)。 -h:maximum_hops,指定搜索目标地址时的最大跃点数。 -j: host-list,指定沿主机列表的松散源路由。 -w:timeout,等待每个回复的超时时间(以毫秒为单位)。 -R:跟踪往返行程路径(仅适用于IPv6)。 -S:srcaddr,要使用的源地址(仅适用于IPv6)。 -4:强制使用IPv4。 -6:强制使用IPv6。 target_host:目标主机域名或IP地址。 命令输出示例 C:> tracert -d 223.5.5.5 通过最多 30 个跃点跟踪到 223.5.5.5 的路由 1 请求超时。 2 9 ms 3 ms 12 ms 192.168.X.X 3 4 ms 9 ms 2 ms X.X.X.X 4 9 ms 2 ms 1 ms XX.XX.XX.XX 5 11 ms 211.XX.X.XX 6 3 ms 2 ms 2 ms 2XX.XX.1XX.XX 7 2 ms 2 ms 1 ms 42.XX.2XX.1XX 8 32 ms 4 ms 3 ms 42.XX.2XX.2XX 9 请求超时。 10 3 ms 2 ms 2 ms 223.5.5.5 跟踪完成。 测试结果的简要分析 由于mtr(WinMTR)有更高的准确性,本文以其测试结果为例,参考如下要点进行分析。此处分析时以如下示例图为基础。 要点一:网络区域 正常情况下,从客户端到目标服务器的整个链路中会包含如下区域。 客户端本地网络,即本地局域网和本地网络提供商网络。如上图中的区域A。如果该区域出现异常,并且是客户端本地网络中的节点出现异常,则需要对本地网络进行相应的排查分析。如果是本地网络提供商网络出现异常,则需要向当地运营商反馈问题。 运营商骨干网络。如上图中的区域B。如果该区域出现异常,可以根据异常节点的IP查询其所属的运营商,直接向对应运营商进行反馈,或者通过阿里云技术支持,向运营商进行反馈。 目标服务器本地网络,即目标服务器所属提供商的网络。如上图中的区域C。如果该区域出现异常,需要向目标服务器所属的网络运营商反馈问题。 要点二:链路负载均衡 如上图中的区域D。如果中间链路某些部分启用了链路负载均衡,则mtr只会对首尾节点进行编号和探测统计。中间节点只会显示相应的IP或域名信息。 要点三:结合Avg(平均值)和StDev(标准偏差)综合判断 由于链路抖动或其它因素的影响,节点的Best和Worst值可能相差很大。Avg统计了自链路测试以来所有探测的平均值,所以能更好的反应出相应节点的网络质量。而StDev越高,则说明数据包在相应节点的延时值越不相同,即越离散。所以标准偏差值可用于协助判断Avg是否真实反应了相应节点的网络质量。例如,如果标准偏差很大,说明数据包的延迟是不确定的。可能某些数据包延迟很小,例如25ms,而另一些延迟却很大,例如350ms,但最终得到的平均延迟反而可能是正常的。所以,此时Avg并不能很好的反应出实际的网络质量情况。 综上,建议的分析标准如下。 如果StDev很高,则同步观察相应节点的Best和Worst,来判断相应节点是否存在异常。 如果StDev不高,则通过Avg来判断相应节点是否存在异常。 注:上述StDev高或者不高,并没有具体的时间范围标准。而需要根据同一节点其它列的延迟值大小来进行相对评估。比如,如果Avg为30ms,那么,当StDev为25ms,则认为是很高的偏差。而如果Avg为325ms,则StDev同样为25ms,反而认为是不高的偏差。 要点四:Loss%(丢包率)的判断 任一节点的Loss%(丢包率)如果不为零,则说明这一跳网络可能存在问题。导致相应节点丢包的原因通常有如下两种。 运营商基于安全或性能需求,限制了节点的ICMP发送速率,导致丢包。 节点确实存在异常,导致丢包。 结合异常节点及其后续节点的丢包情况,并参考如下内容,判定丢包原因。 如果随后节点均没有丢包,则通常表示异常节点丢包是由于运营商策略限制所致。可以忽略相关丢包。如上图中的第2跳所示。 如果随后节点也出现丢包,则通常说明异常节点确实存在网络异常,导致丢包。如上图中的第5跳所示。 另外,上述两种情况可能同时发生,即相应节点既存在策略限速,又存在网络异常。对于这种情况,如果异常节点及其后续节点连续出现丢包,而且各节点的丢包率不同,则通常以最后几跳的丢包率为准。如上图所示,在第 5、6、7跳均出现了丢包。所以,最终丢包情况,以第7跳的40%作为参考。 要点五:关于延迟 关于延迟,有如下两种场景。 场景一:延迟跳变 如果在某一跳之后延迟明显陡增,则通常判断该节点存在网络异常。如上图所示,从第5跳之后的后续节点延迟明显陡增,则推断是第5跳节点出现了网络异常。不过,高延迟并不一定完全意味着相应节点存在异常。如上图所示,第5跳之后,虽然后续节点延迟明显陡增,但测试数据最终仍然正常到达了目的主机。所以,延迟大也有可能是在数据回包链路中引发的。所以,需要结合反向链路测试一并分析。 场景二:ICMP限速导致延迟增加 ICMP策略限速也可能会导致相应节点的延迟陡增,但后续节点通常会恢复正常。如上图所示,第3跳有100%的丢包率,同时延迟也明显陡增。但随后节点的延迟马上恢复了正常。所以判断该节点的延迟陡增及丢包是由于策略限速所致。 常见的链路异常场景 常见的链路异常场景及测试报告如下。 场景一:目标主机网络配置不当 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. ??? 2. ??? 3. 1XX.X.X.X 0.0% 10 521.3 90.1 2.7 521.3 211.3 4. 11X.X.X.X 0.0% 10 2.9 4.7 1.6 10.6 3.9 5. 2X.X.X.X 80.0% 10 3.0 3.0 3.0 3.0 0.0 6. 2X.XX.XX.XX 0.0% 10 1.7 7.2 1.6 34.9 13.6 7. 1XX.1XX.XX.X 0.0% 10 5.2 5.2 5.1 5.2 0.0 8. 2XX.XX.XX.XX 0.0% 10 5.3 5.2 5.1 5.3 0.1 9. 173.194.200.105 100.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在目标地址出现了100%的丢包。从数据上看是数据包没有到达,其实很有可能是目标服务器相关安全策略(比如防火墙、iptables 等)禁用了ICMP所致,导致目的主机无法发送任何应答。所以,该场景需要排查目标服务器的安全策略配置。 场景二:ICMP限速 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr --no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.X.XX 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 60.0% 10 27.2 25.3 23.1 26.4 2.9 6. 209.85.254.247 0.0% 10 39.1 39.4 39.1 39.7 0.2 7. 64.233.174.46 0.0% 10 39.6 40.4 39.4 46.9 2.3 8. gw-in-f147.1e100.net 0.0% 10 39.6 40.5 39.5 46.7 2.2 在该示例中,在第5跳出现了明显的丢包,但后续节点均未见异常。所以推断是该节点ICMP限速所致。该场景对最终客户端到目标服务器的数据传输不会有影响,所以,分析的时候可以忽略。 场景三:环路 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第5跳之后出现了循环跳转,导致最终无法到达目标服务器。这通常是由于运营商相关节点路由配置异常所致。所以,该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 场景四:链路中断 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第4跳之后就无法收到任何反馈。这通常是由于相应节点中断所致。建议结合反向链路测试做进一步确认。该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 链路测试步骤 通常情况下,链路测试步骤如下图所示。 相关步骤的详情说明如下。 步骤一:获取本地网络对应的公网IP 在客户端本地网络内访问淘宝IP地址库,获取本地网络对应的公网IP地址。 步骤二:正向链路测试(ping和mtr) 从客户端向目标服务器做如下测试。 从客户端向目标服务器域名或IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据客户端操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为目标服务器域名或IP,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤三:反向链路测试(ping和mtr) 进入目标服务器系统内部做如下测试。 从目标服务器向步骤一获取的客户端IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据目标服务器操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为客户端的IP地址,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤四:测试结果分析 参阅测试结果的简要分析,对测试结果进行分析。确认异常节点后,访问如下链接或其他可以查询IP归属地的网站,获取该异常节点的归属运营商信息。如果是客户端本地网络相关节点出现异常,则需要对本地网络进行相应排查分析。如果是运营商相关节点出现异常,则需要向运营商反馈问题。查询结果类似如下。 测试完成后的解决方法 当出现ping丢包或ping不通时,首先请参考云服务器ECS网络故障诊断,排查是否为网络故障。 如果确认是因系统中病毒导致使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包,则可参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行处理。 如果是因删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例,可参考删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例进行处理。 如果在Linux系统内核没有禁PING的情况下,是因系统内部防火墙策略设置导致ECS服务器PING不通。可参考Linux系统的ECS中没有禁PING却PING不通的解决方法。

1934890530796658 2020-03-25 23:17:54 0 浏览量 回答数 0

回答

概述 当网站访问很慢或无法访问时,若已经排除显著的问题,而使用ping命令检测到有明显丢包时,建议您做链路测试。在Windows环境中,推荐优先使用WinMTR工具,或者tracert命令行进行链路测试以判断问题来源。通常情况下,链路测试步骤如下。 利用链路测试工具探测网络状况和服务器状态。 根据链路测试结果分析处理。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 WinMTR工具 mtr(My traceroute)作为一款网络测试工具,集成了tracert与ping这两个命令的图形界面。ping与tracert通常被用于检测网络状况和服务器状态,具体说明如下。 命令名称 具体说明 ping 送出封包到指定的服务器。如果服务器有回应就会传送回封包,并附带返回封包来回的时间 tracert 返回从用户的电脑到指定的服务器中间经过的所有节点(路由)以及每个节点的回应速度。 WinMTR是mtr工具在Windows环境下的图形化实现,适合Windows下做路由追踪及ping测试。WinMTR默认发送ICMP数据包进行探测,无法切换。 相比tracert命令行工具,WinMTR能避免节点波动对测试结果的影响,测试结果更正确。Windows环境下,建议优先使用WinMTR进行链路测试。下载WinMTR工具。 下载WinMTR工具后,直接解压运行。运行程序后,在 Host 字段输入目标服务器域名或IP。 1 单击 Start 开始测试。开始测试后,相应按钮变成了 Stop。 运行一段时间后,单击 Stop 停止测试。 说明:您可以多测试几分钟,测试结束后,将结果导出。 常见可选参数说明 Copy Text to clipboard:将测试结果以文本格式复制到粘贴板。 Copy HTML to clipboard:将测试结果以HTML格式复制到粘贴板。 Export TEXT:将测试结果以文本格式导出到指定文件。 Export HTML:将测试结果以HTML格式导出到指定文件。 Options:为可选参数。具体包括以下参数。 Interval(sec):每次探测的间隔(过期)时间,默认为1秒。 Ping size(bytes):ping 探测所使用的数据包大小,默认为64字节。 Max hosts in LRU list:LRU列表支持的最大主机数,默认值为128。 Resolve names:通过反查IP以域名显示相关节点。 WinMTR运行后的返回结果说明 默认配置下,WinMTR测试结果说明如下。 第一列(Hostname):到目标服务器要经过的每个节点主机IP或域名。 第二列(Nr):节点编号。 第三列(Loss%):节点丢包率。ping数据包回复失败的百分比,由此可判断哪个节点(线路)出现故障,是服务器所在机房还是国际路由干路。 第四列(Sent):已发送的数据包数量。 第五列(Recv):已成功接收的数据包数量。 第六、七、八、九列(Best 、Avg、Worst、Last):分别是回应时间的最小值、平均值、最大值和最后一个数据包的回应时间。 tracert命令行工具 tracert (Trace Route) 是Windows自带的网络诊断命令行实用程序,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。 tracert通过向目标地址发送ICMP数据包来确定到目标地址的路由。在这些数据包中,tracert使用了不同的IP生存期 (TTL) 值。由于要求沿途的路由器在转发数据包前至少必须将TTL减少1,因此TTL实际上相当于一个跃点计数器 (hop counter)。当某个数据包的TTL达到零时,相应节点就会向源计算机发送一个ICMP超时的消息。tracert第一次发送TTL为1的数据包,并在每次后续传输时将TTL增加1,直到目标地址响应或达到TTL的最大值。中间路由器发送回来的ICMP超时消息中包含了相应节点的信息。 在桌面底部单击 开始 菜单,选择 运行。 打开运行框后,在框中输入 cmd,并单击 确定。 在命令运行界面中,输入 tracert ,按回车键后,界面将显示tracert的用法说明。 2 根据具体用法,输入待跟踪的目标地址,示例如下。 C:> tracert -d 223.5.5.5 通过最多 30 个跃点跟踪到 223.5.5.5 的路由 1 * * * 请求超时。 2 9 ms 3 ms 12 ms 192.X.X.20 3 4 ms 9 ms 2 ms 111.X.X.41 4 9 ms 2 ms 1 ms 111.X.X.197 5 11 ms * * 211.X.X.57 6 3 ms 2 ms 2 ms 211.X.X.62 7 2 ms 2 ms 1 ms 42.X.X.190 8 32 ms 4 ms 3 ms 42.X.X.238 9 * * * 请求超时。 10 3 ms 2 ms 2 ms 223.5.5.5 分析链路测试结果 以如下链路测试结果示例图为基础进行阐述。 判断各区域是否存在异常,并根据各区域的情况分别处理。 区域A:客户端本地网络,即本地局域网和本地网络提供商网络。针对该区域异常,客户端本地网络相关节点问题,请对本地网络进行排查分析;本地网络提供商网络相关节点问题,请向当地运营商反馈。 区域B:运营商骨干网络。针对该区域异常,可根据异常节点IP查询归属运营商,然后直接或通过阿里云售后技术支持,向相应运营商反馈问题。 区域C:目标服务器本地网络,即目标主机归属网络提供商网络。针对该区域异常,需要向目标主机归属网络提供商反馈问题。 结合Avg(平均值)和StDev(标准偏差),判断各节点是否存在异常。 若StDev很高,则同步观察相应节点的Best和Worst,来判断相应节点是否存在异常。 若StDev不高,则通过Avg来判断相应节点是否存在异常。 注意:上述StDev高或者不高,并没有具体的时间范围标准。而需要根据同一节点其它列的延迟值大小来进行相对评估。比如,如果Avg为30ms,那么,当StDev为25ms,则认为是很高的偏差。而如果Avg为325ms,则同样的StDev为25ms,反而认为是不高的偏差。 查看节点丢包率,若“Loss%”不为零,则说明这一跳路由的网络可能存在问题。导致节点丢包的原因通常有两种。 人为限制了节点的ICMP发送速率,导致丢包。 节点确实存在异常,导致丢包。 确定当前异常节点的丢包原因。 若随后节点均没有丢包,说明当前节点丢包是由于运营商策略限制所致,可以忽略。如前文链路测试结果示例图中的第2跳路由的网络所示。 若随后节点也出现丢包,说明当前节点存在网络异常,导致丢包。如前文链路测试结果示例图中的第5跳路由的网络所示。 说明:前述两种情况可能同时发生,即相应节点既存在策略限速,又存在网络异常。对于这种情况,若当前节点及其后续节点连续出现丢包,而且各节点的丢包率不同,则通常以最后几跳路由的网络的丢包率为准。如前文链路测试结果示例图所示,在第5、6、7跳路由的网络均出现了丢包。所以,最终丢包情况,以第7跳的40%作为参考。 通过查看是否有明显的延迟,来确认节点是否存在异常。通过如下两个方面进行分析。 若某一跳路由的网络之后延迟明显陡增,则通常判断该节点存在网络异常。如前文链路测试结果示例图所示,从第5跳路由的网络之后的后续节点延迟明显陡增,则推断是第5跳路由的网络节点出现了网络异常。 注:高延迟并不一定完全意味着相应节点存在异常,延迟大也有可能是在数据回包链路中引发的,建议结合反向链路测试一并分析。 ICMP策略限速也可能会导致相应节点的延迟陡增,但后续节点通常会恢复正常。如前文链路测试结果示例图所示,第3跳路由的网络有100%的丢包率,同时延迟也明显陡增。但随后节点的延迟马上恢复了正常。所以判断该节点的延迟陡增及丢包是由于策略限速所致。 操作建议 若数据包在目标地址出现了100%的丢包,建议对目标服务器的安全策略配置进行排查。 若数据包出现循环跳转,导致无法到达目标服务器,建议联系相应节点归属运营商处理。 若数据包在跳转后无法收到任何反馈,建议结合反向链路测试作进一步确认,并联系相应节点归属运营商进行处理。 阿里云中国内地机房和其他国家或地区有网络通信的专线,为降低通信时候的丢包率,推荐使用高速通道。 若主机掉包和延迟非常高,建议做WinMTR双向测试,即本地到服务器的和服务器到本地的测试。无法远程登录时,请通过管理终端进行登录。

1934890530796658 2020-03-25 23:51:46 0 浏览量 回答数 0

问题

干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0

问题

性能测试:软件测试的重中之重

云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 浏览量 回答数 1
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