1.大部分IO操作为随机IO,建议采用SSD或PCIE,普通硬盘RAID10 2.IO调度算法.普通磁盘:deadline避免IO请求出现“饥饿”现象,SSD/PCIE:noop简单的先进先出处理请求. echo "noop" > /sys/block/sdxxxx/queue/scheduler        #SSD echo "deadline" > /sys/block/sdxxxx/queue/scheduler     #普通盘 并添加至 /

四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理: 1.集群架构上进行读写分离.所有查询优先考虑在从库上读取,写操作在主库上执行.避免主库混合读写压力过大,也减少主库上读写记录的锁冲突. connection string中readPreference 设置成secondarypreferred,C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver(驱动升级,读写分离才生效) . 2.热表msg_traces 索引优化 针对该慢查询创建联合索引 {"_id": 1, "

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

1.php-fpm优化参数介绍他们分别是:pm.pm.max_children.pm.start_servers.pm.min_spare_servers.pm.max_spare_servers. pm:表示使用那种方式,有两个值可以选择,就是static(静态)或者dynamic(动态).在更老一些的版本中,dynamic被称作apache-like.这个要注意看配置文件的说明. 下面4个参数的意思分别为: pm.max_children:静态方式下开启的php-fpm进程数量pm.star

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一.nginx 原理与优化参数配置 ​ ​ master-workers 的机制的好处 首先,对于每个 worker 进程来说,独立的进程,不需要加锁,所以省掉了锁带来的开销,同时在编程以及问题查找时,也会方便很多.其次,采用独立的进程,可以让互相之间不会影响,一个进程退出后,其它进程还在工作,服务不会中断,master 进程则很快启动新的worker 进程.当然,worker 进程的异常退出,肯定是

优化器profile 在MySQL 中,慢查询日志是经常作为我们优化数据库的依据,那在MongoDB 中是否有类似的功能呢?答案是肯定的,那就是MongoDB Database Profiler. 1.开启profiling功能 有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别,第一种是直接在启动参数里直接进行设置.启动MongoDB 时加上–profile=级别 即可.也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置,Profiler 信息保存在syste

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性

这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方. 1. 系统参数及mongo参数设置 mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改. directoryperdb主要是将数据库分文件夹存放,方便后续的备份及数据迁移. storageEngine(存储引擎)默认使用的是MMAPv1,推荐使用3.0新加入的引擎wiredTiger.经实际使用wiredTiger占用的磁盘空间是MMAP的1/5,索引大小是其1/

遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.db.currentOp()的操作需要用MongoDB的root账户登录才能正常分析. 重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起

这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方. 1. 系统参数及mongo参数设置 mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改. directoryperdb主要是将数据库分文件夹存放,方便后续的备份及数据迁移. storageEngine(存储引擎)默认使用的是MMAPv1,推荐使用3.0新加入的引擎wiredTiger.经实际使用wiredTiger占用的磁盘空间是MMAP的1/5,索引大小是其1/

本文将从各个层面讲述Mongodb的优化方法

.查询优化 确认你的查询是否充分利用到了索引,用explain命令查看一下查询执行的情况,添加必要的索引,避免扫表操作. .搞清你的热数据大小 可能你的数据集非常大,但是这并不那么重要,重要的是你的热数据集有多大,你经常访问的数据有多大(包括经常访问的数据和所有索引数据).使用MongoDB,你最好保证你的热数据在你机器的内存大小之下,保证内存能容纳所有热数据. .选择正确的文件系统 MongoDB的数据文件是采用的预分配模式,并且在Replication里面,Master和Replica Se

Mysql配置参数: thread_pool:如果支持的话,使用线程池 innodb_buffer_pool_size:物理内存50%-70%最高80%独立实例,多实例:60% innodb_flush_log_at_trx_commit & sync_binlog:数据的一致性和丢失风险的评估,不允许丢失等设置为1,允许数据丢失风险commit为2,sysncs设置大点,如果不考虑丢失都设置为0 innodb_file_per_table:启动独立表空间模式.有很多的优势, innodb_da

本文转载 Mongodb启动命令mongod参数说明   mongod的主要参数有:    基本配置   --------------------------------------------------------------------------------   --quiet # 安静输出 --port arg # 指定服务端口号,默认端口27017 --bind_ip arg # 绑定服务IP,若绑定127.0.0.1,则只能本机访问,不指定默认本地所有IP --logpath ar

hbase读数据用scan,读数据加速的配置参数为: Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobs scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs 其中, public Scan setCacheBlocks(boolean cacheBlocks

1:“物尽其用”,但给spark分配多个机器后,先需配置spark-submit shell如下: /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.spark.test.Top3UV \ --num-executors 3 \ --driver-memory 100m \ --executor-memory 100m \ --executor-cores 3 \ --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

总结一些和性能相关的常见参数 内核相关参数 位于/etc/sysctl.conf文件,向文件中添加 用sysctl -a可以查看默认配置 修改后可以通过sysctl -p执行并看看有没有错误 例如设置错了参数: net.core.somaxconn=65535 一个端口最大的监听TCP连接的队列长度 net.core.netdev_max_backlog=65535 数据包速率比内核处理块时 允许送到队列的数据包的最大数目 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535 T

关于内核参数的优化: net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000timewait的数量,默认是180000.net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000允许系统打开的端口范围.net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1启用timewait快速回收.net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1开启重用.允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接.net.ipv4.tcp_syncookies =

MongoDB中主要有四种日志.分别是系统日志.Journal日志.oplog主从日志.慢查询日志等.这些日志记录着Mongodb数据库不同方便的踪迹.下面分别介绍这四种日志: 1.系统日志 系统日志在Mongdb数据中很中重要,它记录mongodb启动和停止的操作,以及服务器在运行过程中发生的任何异常信息:配置系统日志也非常简单,在运行mongod时候增加一个参数logpath,就可以设置: 例如:mongod -logpath='/data/db/log/server.log' -logap

常用调优测试语句 :    ①显示当前hive环境的参数值: set 参数名; 如:   hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks;   ②设置hive当前环境的参数值,但仅对本次连接有效 set 参数名 = 值; 如: hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks=2;   ④查看当前hive环境的所有参数值: set -v; ⑤重置当前hive环境的所有参数值: reset;     hive job优

在掌握了mongo的体系结构和基本操作后,开始学习 mongodb的优化,由于资源有限,只能网络上整理一些资料,我大致理解的mongo的优化分为以下几步:  1.监控 mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化(这些命令是在每个shard上执行查看的): 查看当前是否开启profile功能用命令:db.getProfilingLevel()     值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部. level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.