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MySQL Group Replication多写模式报错?报错

MySQL Group Replication集群,多写模式,上面跑了一个quartz集群(quartz一分钟一次),时不时会报错,频率大概一天一次的样子。...
爱吃鱼的程序员 2020-06-08 17:10:01 0 浏览量 回答数 1

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1.用 InnoDB2.索引和外键约束是影响数据插入速度的因素之一3.使用批量插入innodb还有个功能就是不立即更新到磁盘,相当于是若干个事务一起更新,建议你把那个打开,性能会快些。如果你是用其他存储引擎,比如说mariadb,可以看看他的group_commit这个选项,可以进行一些优化。另外也可以用mysql的自动分区功能,分步到不同的数据文件中去。
落地花开啦 2019-12-02 01:43:10 0 浏览量 回答数 0

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我想很多朋友会发现自己的mysql占用一大量的内在与cpu了,解决这个问题我们大多会直接减少mysql访问与连接次数,直接生成静态或缓存文件,下面我还有更多办法来解决mysql占高CPU与内存的办法。 为了装mysql环境测试,装上后发现启动后MySQL占用内存了很大,达8百多兆。网上搜索了一下,得到高人指点my.ini。再也没见再详细的了..只好打开my.ini逐行的啃,虽然英文差了点,不过多少M还是看得明的^-^更改后如下:innodb_buffer_pool_size=576M ->256M InnoDB引擎缓冲区占了大头,首要就是拿它开刀query_cache_size=100M ->16M 查询缓存tmp_table_size=102M ->64M 临时表大小key_buffer_size=256m ->32M重启mysql服务后,虚拟内存降到200以下.另外mysql安装目录下有几个文件:my-huge.ini 、my-large.ini、my-medium.ini...这几个是根据内存大小作的建议配置,新手在设置的时候也可以参考一下。2G内存的MYSQL数据库服务器 my.ini优化 (my.ini)2G内存,针对站少,优质型的设置,试验特:table_cache=1024 物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳innodb_additional_mem_pool_size=8M 默认为2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0 等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1innodb_log_buffer_size=4M 默认为1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,默认为8key_buffer_size=256M 默认为218 调到128最佳tmp_table_size=64M 默认为16M 调到64-256最挂read_buffer_size=4M 默认为64Kread_rnd_buffer_size=16M 默认为256Ksort_buffer_size=32M 默认为256Kmax_connections=1024 默认为1210试验一:table_cache=512或1024innodb_additional_mem_pool_size=2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,默认为8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=64K或128Kread_rnd_buffer_size=256Ksort_buffer_size=512Kmax_connections=1024试验二:table_cache=512或1024innodb_additional_mem_pool_size=8Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=4Minnodb_thread_concurrency=8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=4Mread_rnd_buffer_size=16Msort_buffer_size=32Mmax_connections=1024一般:table_cache=512innodb_additional_mem_pool_size=8Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=4Minnodb_thread_concurrency=8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=4Mread_rnd_buffer_size=16Msort_buffer_size=32Mmax_connections=1024经过测试.没有特殊情况,最好还是用默认的.2G内存,针对站多,抗压型的设置,最佳:table_cache=1024 物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳innodb_additional_mem_pool_size=4M 默认为2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=1(设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1)innodb_log_buffer_size=2M 默认为1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8key_buffer_size=256M 默认为218 调到128最佳tmp_table_size=64M 默认为16M 调到64-256最挂read_buffer_size=4M 默认为64Kread_rnd_buffer_size=16M 默认为256Ksort_buffer_size=32M 默认为256Kmax_connections=1024 默认为1210thread_cache_size=120 默认为60query_cache_size=64M优化mysql数据库性能的十个参数(1)、max_connections:允许的同时客户的数量。增加该值增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加,否则,你将经常看到 too many connections 错误。 默认数值是100,我把它改为1024 。(2)、record_buffer:每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描,你可能想要增加该值。默认数值是131072(128k),我把它改为16773120 (16m)(3)、key_buffer_size:索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写),到你 能负担得起那样多。如果你使它太大,系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是8388600(8m),我的mysql主机有2gb内存,所以我把它改为 402649088(400mb)。4)、back_log:要求 mysql 能有的连接数量。当主要mysql线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求,这就起作用,然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log 值指出在mysql暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接,你需要增加它,换句话说,这值 对到来的tcp/ip连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。当你观察你的主机进程列表,发现大量 264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | null | connect | null | login | null 的待连接进程时,就要加大 back_log 的值了。默认数值是50,我把它改为500。(5)、interactive_timeout:服务器在关闭它前在一个交互连接上等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对 mysql_real_connect()使用 client_interactive 选项的客户。 默认数值是28800,我把它改为7200。(6)、sort_buffer:每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速order by或group by操作。默认数值是2097144(2m),我把它改为 16777208 (16m)。(7)、table_cache:为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld要求的文件描述符的数量。mysql对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是64,我把它改为512。(8)、thread_cache_size:可以复用的保存在中的线程的数量。如果有,新的线程从缓存中取得,当断开连接的时候如果有空间,客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程,为了提高性能可 以这个变量值。通过比较 connections 和 threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。我把它设置为 80。(9)mysql的搜索功能用mysql进行搜索,目的是能不分大小写,又能用中文进行搜索只需起动mysqld时指定 --default-character-set=gb2312(10)、wait_timeout:服务器在关闭它之前在一个连接上等待行动的秒数。 默认数值是28800,我把它改为7200。注:参数的调整可以通过修改 /etc/my.cnf 文件并重启 mysql 实现。这是一个比较谨慎的工作,上面的结果也仅仅是我的一些看法,你可以根据你自己主机的硬件情况(特别是内存大小)进一步修改。
我的中国 2019-12-02 01:33:22 0 浏览量 回答数 0

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用hibernate在修改一条数据时没有覆盖旧的记录,反而添加了一条新纪录,怎么回事?

我用的是mysql的数据库,jsp <%@ page language="java" pageEncoding="UTF-8"%> <%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>...
云栖技术 2019-12-01 19:40:13 1585 浏览量 回答数 1

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RDS for MySQL 的禁用关键字表

RDS for MySQL 参数字段关键字描述DBName/AccountNameadmin,aurora,replicator,xtrabak,root(MySQL5.5/5.6),mysql,test,e...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:46:46 1356 浏览量 回答数 0

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seata RegisterRMRequest获取 ResourceIds 错误

我在Dubbo项目中使用了Seata。有三个项目,其中两个使用sharding-jdbc。我配置并测试了可以回滚这两个项目中的错误,并且在回滚成功之后在undo_log表中生成了数据,并且删除了表数...
一人吃饱,全家不饿 2021-02-02 10:50:51 2 浏览量 回答数 1

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API参考 - API参考 - 附表 - 禁用关键字表

RDS for MySQL [tr=rgb(51, 205, 229)][td]参数字段 关键字描述DBName/AccountNameadmin, aurora, replicator, xtrabak, root&#x...
李沃晟 2019-12-01 21:41:34 732 浏览量 回答数 0

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对比ECS自建数据库与RDS性能时的注意事项

适用场景 测试ECS自建数据库库与云数据库RDS的性能差异。 背景信息 很多用户都会对比ECS自建数据库与云数据库RDS的性能,但在测试两种数据库的性能时,不仅需要保证二者处于相同的环境下࿰...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:42:55 1114 浏览量 回答数 0

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技术运维问题 - MYSQL使用 -RDS for MySQL实际内存分配情况介绍

RDS的内存是重要的性能参数,常常出现由于异常的sql请求以及待优化的数据库导致内存利用率升高,更有甚者由于OOM导致实例发生HA切换。 RDS for MySQL的内存大体可以分为两部分:共享内存...
李沃晟 2019-12-01 21:42:37 806 浏览量 回答数 0

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Java 运行HBase 例子报错?报错

请问Java连接HBase报这个错怎么解决: Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.securit...
爱吃鱼的程序员 2020-06-08 14:19:17 0 浏览量 回答数 1

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数据可靠性RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步Replication,异步ReplicationKafka使用异步刷盘方式,异步Replication/同步Replication总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统Crash,导致数据丢失。Kafka同步Replication理论上性能低于RocketMQ的同步Replication,原因是Kafka的数据以分区为单位组织,意味着一个Kafka实例上会有几百个数据分区,RocketMQ一个实例上只有一个数据分区,RocketMQ可以充分利用IO Group Commit机制,批量传输数据,配置同步Replication与异步Replication相比,性能损耗约20%~30%,Kafka没有亲自测试过,但是个人认为理论上会低于RocketMQ。性能对比Kafka单机写入TPS约在百万条/秒,消息大小10个字节RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒,单机部署3个Broker,可以跑到最高12万条/秒,消息大小10个字节总结:Kafka的TPS跑到单机百万,主要是由于Producer端将多个小消息合并,批量发向Broker。RocketMQ为什么没有这么做?Producer通常使用Java语言,缓存过多消息,GC是个很严重的问题Producer调用发送消息接口,消息未发送到Broker,向业务返回成功,此时Producer宕机,会导致消息丢失,业务出错Producer通常为分布式系统,且每台机器都是多线程发送,我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限,不可能上万。缓存的功能完全可以由上层业务完成。单机支持的队列数Kafka单机超过64个队列/分区,Load会发生明显的飙高现象,队列越多,load越高,发送消息响应时间变长。Kafka分区数无法过多的问题RocketMQ单机支持最高5万个队列,Load不会发生明显变化队列多有什么好处?单机可以创建更多Topic,因为每个Topic都是由一批队列组成Consumer的集群规模和队列数成正比,队列越多,Consumer集群可以越大消息投递实时性Kafka使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间,0.8以后版本支持长轮询。RocketMQ使用长轮询,同Push方式实时性一致,消息的投递延时通常在几个毫秒。消费失败重试Kafka消费失败不支持重试。RocketMQ消费失败支持定时重试,每次重试间隔时间顺延总结:例如充值类应用,当前时刻调用运营商网关,充值失败,可能是对方压力过多,稍后再调用就会成功,如支付宝到银行扣款也是类似需求。这里的重试需要可靠的重试,即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。严格的消息顺序Kafka支持消息顺序,但是一台Broker宕机后,就会产生消息乱序RocketMQ支持严格的消息顺序,在顺序消息场景下,一台Broker宕机后,发送消息会失败,但是不会乱序Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序定时消息Kafka不支持定时消息RocketMQ支持两类定时消息开源版本RocketMQ仅支持定时Level,定时Level用户可定制阿里云ONS支持定时Level,以及指定的毫秒级别的延时时间分布式事务消息Kafka不支持分布式事务消息阿里云ONS支持分布式定时消息,未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息消息查询Kafka不支持消息查询RocketMQ支持根据Message Id查询消息,也支持根据消息内容查询消息(发送消息时指定一个Message Key,任意字符串,例如指定为订单Id)总结:消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助,例如某个订单处理失败,是消息没收到还是收到处理出错了。消息回溯Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息RocketMQ支持按照时间来回溯消息,精度毫秒,例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息总结:典型业务场景如consumer做订单分析,但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因,导致今天消费的消息全部无效,需要重新从昨天零点开始消费,那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。消费并行度Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费)。即消费并行度和分区数一致。RocketMQ消费并行度分两种情况顺序消费方式并行度同Kafka完全一致乱序方式并行度取决于Consumer的线程数,如Topic配置10个队列,10台机器消费,每台机器100个线程,那么并行度为1000。消息轨迹Kafka不支持消息轨迹阿里云ONS支持消息轨迹开发语言友好性Kafka采用Scala编写RocketMQ采用Java语言编写Broker端消息过滤Kafka不支持Broker端的消息过滤RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式根据Message Tag来过滤,相当于子topic概念向服务器上传一段Java代码,可以对消息做任意形式的过滤,甚至可以做Message Body的过滤拆分。消息堆积能力理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强,不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力,我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。开源社区活跃度Kafka社区更新较慢RocketMQ的github社区有250个个人、公司用户登记了联系方式,QQ群超过1000人。成熟度Kafka在日志领域比较成熟RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用,每天都产生海量的消息,并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验,是数据削峰填谷的利器。
王晨纯 2019-12-02 01:44:21 0 浏览量 回答数 0

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全球级的分布式数据库 Google Spanner原理 热:报错

Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级,可以扩展到数百万的机器&#...
kun坤 2020-06-09 15:26:35 4 浏览量 回答数 1

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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
游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

问题

Java循环插入50万条数据,为什么内存溢出了???报错

背景:有几个结构相同的文章表,每个表数据不足10万,其中的 文章内容字段 保存文章的 HTML 代码。由于文章中有很多图片,所以 文章内容字段 里面有很多的<img> 标签...
爱吃鱼的程序员 2020-06-22 19:29:41 0 浏览量 回答数 1

回答

X-Engine是阿里云数据库产品事业部自研的联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)数据库存储引擎。作为自研数据库POLARDB的存储引擎之一,已经广泛应用在阿里集团内部诸多业务系统中,包括交易历史库、钉钉历史库等核心应用,大幅缩减了业务成本,同时也作为双十一大促的关键数据库技术,挺过了数百倍平时流量的冲击。 为什么设计一个新的存储引擎 X-Engine的诞生是为了应对阿里内部业务的挑战,早在2010年,阿里内部就大规模部署了MySQL数据库,但是业务量的逐年爆炸式增长,数据库面临着极大的挑战: 极高的并发事务处理能力(尤其是双十一的流量突发式暴增)。 超大规模的数据存储。 这两个问题虽然可以通过扩展数据库节点的分布式方案解决,但是堆机器不是一个高效的手段,我们更想用技术的手段将数据库性价比提升到极致,实现以少量资源换取性能大幅提高的目的。 传统数据库架构的性能已经被仔细的研究过,数据库领域的泰斗,图灵奖得主Michael Stonebreaker就此写过一篇论文 《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》 ,指出传统关系型数据库,仅有不到10%的时间是在做真正有效的数据处理工作,剩下的时间都浪费在其它工作上,例如加锁等待、缓冲管理、日志同步等。 造成这种现象的原因是因为近年来我们所依赖的硬件体系发生了巨大的变化,例如多核(众核)CPU、新的处理器架构(Cache/NUMA)、各种异构计算设备(GPU/FPGA)等,而架构在这些硬件之上的数据库软件却没有太大的改变,例如使用B-Tree索引的固定大小的数据页(Page)、使用ARIES算法的事务处理与数据恢复机制、基于独立锁管理器的并发控制等,这些都是为了慢速磁盘而设计,很难发挥出现有硬件体系应有的性能。 基于以上原因,阿里开发了适合当前硬件体系的存储引擎,即X-Engine。 X-Engine架构 全新架构的X-Engine存储引擎不仅可以无缝对接兼容MySQL(得益于MySQL Pluginable Storage Engine特性),同时X-Engine使用分层存储架构。 因为目标是面向大规模的海量数据存储,提供高并发事务处理能力和降低存储成本,在大部分大数据量场景下,数据被访问的机会是不均等的,访问频繁的热数据实际上占比很少,X-Engine根据数据访问频度的不同将数据划分为多个层次,针对每个层次数据的访问特点,设计对应的存储结构,写入合适的存储设备。 X-Engine使用了LSM-Tree作为分层存储的架构基础,并进行了重新设计: 热数据层和数据更新使用内存存储,通过内存数据库技术(Lock-Free index structure/append only)提高事务处理的性能。 流水线事务处理机制,把事务处理的几个阶段并行起来,极大提升了吞吐。 访问频度低的数据逐渐淘汰或是合并到持久化的存储层次中,并结合多层次的存储设备(NVM/SSD/HDD)进行存储。 对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化: 拆分数据存储粒度,利用数据更新热点较为集中的特征,尽可能的在合并过程中复用数据。 精细化控制LSM的形状,减少I/O和计算代价,有效缓解了合并过程中的空间增大。 同时使用更细粒度的访问控制和缓存机制,优化读的性能。 技术特点 利用FPGA硬件加速Compaction过程,使得系统上限进一步提升。这个技术属首次将硬件加速技术应用到在线事务处理数据库存储引擎中,相关论文 《FPGA-Accelerated Compactions for LSM-based Key Value Store》 已经被2020年的顶级会议FAST'20接收。 通过数据复用技术减少数据合并代价,同时减少缓存淘汰带来的性能抖动。 使用多事务处理队列和流水线处理技术,减少线程上下文切换代价,并计算每个阶段任务量配比,使整个流水线充分流转,极大提升事务处理性能。相对于其他类似架构的存储引擎(例如RocksDB),X-Engine的事务处理性能有10倍以上提升。 X-Engine使用的Copy-on-write技术,避免原地更新数据页,从而对只读数据页面进行编码压缩,相对于传统存储引擎(例如InnoDB),使用X-Engine可以将存储空间降低至10%~50%。 Bloom Filter快速判定数据是否存在,Surf Filter判断范围数据是否存在,Row Cache缓存热点行,加速读取性能。 LSM基本逻辑 LSM的本质是所有写入操作直接以追加的方式写入内存。每次写到一定程度,即冻结为一层(Level),并写入持久化存储。所有写入的行,都以主键(Key)排序好后存放,无论是在内存中,还是持久化存储中。在内存中即为一个排序的内存数据结构(Skiplist、B-Tree、etc),在持久化存储也作为一个只读的全排序持久化存储结构。 普通的存储系统若要支持事务处理,需要加入一个时间维度,为每个事务构造出一个不受并发干扰的独立视域。例如存储引擎会对每个事务定序并赋予一个全局单调递增的事务版本号(SN),每个事务中的记录会存储这个SN以判断独立事务之间的可见性,从而实现事务的隔离机制。 如果LSM存储结构持续写入,不做其他的动作,那么最终会成为如下结构。 这种结构对于写入是非常友好的,只要追加到最新的内存表中即完成,为实现故障恢复,只需记录Redo Log,因为新数据不会覆盖旧版本,追加记录会形成天然的多版本结构。 但是如此累积,冻结的持久化层次越来越多,会对查询会产生不利的影响。例如对同一个key,不同事务提交产生的多版本记录会散落在各个层次中;不同的key也会散落在不同层次中。读操作需要查找各个层并合并才能得到最终结果。 因此LSM引入了Compaction操作解决这个问题,Compaction操作有2种作用: 控制LSM层次形状 一般的LSM形状都是层次越低,数据量越大(倍数关系),目的是为了提升读性能。 通常存储系统的数据访问都有局部性,大量的访问都集中在少部分数据上,这也是缓存系统能有效工作的基本前提。在LSM存储结构中,如果把访问频率高的数据尽可能放在较高的层次上,存放在快速存储设备中(例如NVM、DRAM),而把访问频率低的数据放在较低层次中,存放在廉价慢速存储设备中。这就是X-Engine的冷热分层概念。 合并数据 Compaction操作不断的把相邻层次的数据合并,并写入更低层次。合并的过程实际上是把要合并的相邻两层或多层的数据读出来,按key排序,相同的key如果有多个版本,只保留新的版本(比当前正在执行的活跃事务中最小版本号新),丢掉旧版本数据,然后写入新的层,这个操作非常耗费资源。 合并数据除了考虑冷热分层以外,还需要考虑其他维度,例如数据的更新频率,大量的多版本数据在查询的时候会浪费更多的I/O和CPU,因此需要优先进行合并以减少记录的版本数量。X-Engine综合考虑了各种策略形成自己的Compaction调度机制。 高度优化的LSM X-Engine的memory tables使用了无锁跳表(Locked-free SkipList),并发读写的性能较高。在持久化层如何实现高效,就需要讨论每层的细微结构。 数据组织 X-Engine的每层都划分成固定大小的Extent,存放每个层次中的数据的一个连续片段(Key Range)。为了快速定位Extent,为每层Extents建立了一套索引(Meta Index),所有这些索引,加上所有的memory tables(active/immutable)一起组成了一个元数据树(Metadata Tree),root节点为Metadata Snapshot,这个树结构类似于B-Tree。 X-Engine中除了当前的正在写入的active memory tables以外,其他结构都是只读的,不会被修改。给定某个时间点,例如LSN=1000,上图中的Metadata Snapshot 1引用到的结构即包含了LSN=1000时的所有的数据的快照,因此这个结构被称为Snapshot。 即便是Metadata结构本身,也是一旦生成就不会被修改。所有的读请求都是以Snapshot为入口,这是X-Engine实现Snapshot级别隔离的基础。前文说过随着数据写入,累积数据越多,会执行Compaction操作、冻结memory tables等,这些操作都是用Copy-on-write实现,即每次都将修改产生的结果写入新的Extent,然后生成新的Meta Index结构,最终生成新的Metadata Snapshot。 例如执行一次Compaction操作会生成新的Metadata Snapshot,如下图所示。 可以看到Metadata Snapshot 2相对于Metadata Snapshot 1并没有太多的变化,仅仅修改了发生变更的一些叶子节点和索引节点。 事务处理 得益于LSM的轻量化写机制,写入操作固然是其明显的优势,但是事务处理不只是把更新的数据写入系统那么简单,还要保证ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性),涉及到一整套复杂的流程。X-Engine将整个事务处理过程分为两个阶段: 读写阶段 校验事务的冲突(写写冲突、读写冲突),判断事务是否可以执行、回滚重试或者等锁。如果事务冲突校验通过,则把修改的所有数据写入Transaction Buffer。 提交阶段 写WAL、写内存表,以及提交并返回用户结果,这里面既有I/O操作(写日志、返回消息),也有CPU操作(拷贝日志、写内存表)。 为了提高事务处理吞吐,系统内会有大量事务并发执行,单个I/O操作比较昂贵,大部分存储引擎会倾向于聚集一批事务一起提交,称为Group Commit,能够合并I/O操作。但是一组事务提交的过程中,还是有大量等待过程的,例如写入日志到磁盘过程中,除了等待落盘无所事事。 X-Engine为了进一步提升事务处理的吞吐,使用流水线技术,把提交阶段分为4个独立的更精细的阶段: 拷贝日志到缓冲区(Log Buffer) 日志落盘(Log Flush) 写内存表(Write memory table) 提交返回(Commit) 事务到了提交阶段,可以自由选择执行流水线中任意一个阶段,只要流水线任务的大小划分得当,就能充分并行起来,流水线处于接近满载状态。另外这里利用的是事务处理的线程,而非后台线程,每个线程在执行的时候,选择流水线中的一个阶段执行任务,或者空闲后处理其他请求,没有等待,也无需切换,充分利用了每个线程的能力。 读操作 LSM处理多版本数据的方式是新版本数据记录会追加在老版本数据后面,从物理上看,一条记录不同的版本可能存放在不同的层,在查询的时候需要找到合适的版本(根据事务隔离级别定义的可见性规则),一般查询都是查找最新的数据,总是由最高的层次往低层次找。 对于单条记录的查找而言,一旦找到便可以终止,如果记录在比较高的层次,例如memory tables,很快便可以返回;如果记录已经落入了很低的层次,那就得逐层查找,也许Bloom Filter可以跳过某些层次加快这个旅程,但毕竟还是有很多的I/O操作。X-Engine针对单记录查询引入了Row Cache,在所有持久化的层次的数据之上做了一个缓存,在memory tables中没有命中的单行查询,在Row Cache之中也会被捕获。Row Cache需要保证缓存了所有持久化层次中最新版本的记录,而这个记录是可能发生变化的,例如每次flush将只读的memory tables写入持久化层次时,就需要恰当的更新Row Cache中的缓存记录,这个操作比较微妙,需要精心的设计。 对于范围扫描而言,因为没法确定一个范围的key在哪个层次中有数据,只能扫描所有的层次做合并之后才能返回最终的结果。X-Engine采用了一系列的手段,例如SuRF(SIGMOD'18 best paper)提供range scan filter减少扫描层数、异步I/O与预取。 读操作中最核心的是缓存设计,Row Cache负责单行查询,Block Cache负责Row Cache的漏网之鱼,也用来进行范围扫描。由于LSM的Compaction操作会一次更新大量的Data Block,导致Block Cache中大量数据短时间内失效,导致性能的急剧抖动,因此X-Engine做了很多的优化: 减少Compaction的粒度。 减少Compaction过程中改动的数据。 Compaction过程中针对已有的缓存数据做定点更新。 Compaction Compaction操作是比较重要的,需要把相邻层次交叉的Key Range数据读取合并,然后写到新的位置。这是为前面简单的写入操作付出的代价。X-Engine为优化这个操作重新设计了存储结构。 如前文所述,X-Engine将每一层的数据划分为固定大小的Extent,一个Extent相当于一个小而完整的排序字符串表(SSTable),存储了一个层次中的一个连续片段,连续片段又进一步划分为一个个连续的更小的片段Data Block,相当于传统数据库中的Page,只不过Data Block是只读而且不定长的。 回看并对比Metadata Snapshot 1和Metadata Snapshot 2,可以发现Extent的设计意图。每次修改只需要修改少部分有交叠的数据,以及涉及到的Meta Index节点。两个Metadata Snapshot结构实际上共用了大量的数据结构,这被称为数据复用技术(Data Reuse),而Extent大小正是影响数据复用率的关键,Extent作为一个完整的被复用的物理结构,需要尽可能的小,这样与其他Extent数据交叉点会变少,但又不能非常小,否则需要索引过多,管理成本太大。 X-Engine中Compaction的数据复用是非常彻底的,假设选取两个相邻层次(Level1, Level2)中的交叉的Key Range所涵盖的Extents进行合并,合并算法会逐行进行扫描,只要发现任意的物理结构(包括Data Block和Extent)与其他层中的数据没有交叠,则可以进行复用。只不过Extent的复用可以修改Meta Index,而Data Block的复用只能拷贝,即便如此也可以节省大量的CPU。 一个典型的数据复用在Compaction中的过程可以参考下图。 可以看出数据复用的过程是在逐行迭代的过程中完成的,不过这种精细的数据复用带来另一个副作用,即数据的碎片化,所以在实际操作的过程中也需要根据实际情况进行分析。 数据复用不仅给Compaction操作本身带来好处,降低操作过程中的I/O与CPU消耗,更对系统的综合性能产生一系列的影响。例如c、Compaction过程中数据不用完全重写,大大降低了写入时空间的增大;大部分数据保持原样,数据缓存不会因为数据更新而失效,减少合并过程中因缓存失效带来的读性能抖动。 实际上,优化Compaction的过程只是X-Engine工作的一部分,更重要的是优化Compaction调度的策略,选什么样的Extent、定义compaction任务的粒度、执行的优先级等,都会对整个系统性能产生影响,可惜并不存在什么完美的策略,X-Engine积累了一些经验,定义了很多规则,而探索更合理的调度策略是未来一个重要方向。 适用场景 请参见X-Engine最佳实践。 如何使用X-Engine 请参见使用X-Engine引擎。 后续发展 作为MySQL的存储引擎,持续地提升MySQL系统的兼容能力是一个重要目标,后续会根据需求的迫切程度逐步加强原本取消的一些功能,例如外键,以及对一些数据结构、索引类型的支持。 X-Engine作为存储引擎,核心的价值还在于性价比,持续提升性能降低成本,是一个长期的根本目标,X-Engine还在Compaction调度、缓存管理与优化、数据压缩、事务处理等方向上进行深层次的探索。 X-Engine不仅仅局限为一个单机的数据库存储引擎,未来还将作为自研分布式数据库POLARDB分布式版本的核心,提供企业级数据库服务。
游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 13:24:40 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

大数据计算服务(MaxCompute,原名 ODPS)是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效...
隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

回答

Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接
有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0

问题

spark streaming job运行卡住

问题 虚拟机中运行sparkStreaming job一段时间后,偶尔会卡住, 过一段时间就恢复, 需要定位原因解决 背景 1.sparkStreaming消费kafka数据, 开启反压机制, 将接收每一条kafka消息(json串)转换为...
jfengye 2019-12-01 19:25:12 1399 浏览量 回答数 1

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