通过关联x$kglcursorx$kglcursor_child_sqlid视图: 通过使用Oracle10035Event事件可以找到解析失败的SQL: 通过oraclesystemdump也可以找到解析失败SQL: 以下我们来看看这个精彩的案例分享. 背景介绍客户的一套重要生产系统,出现了性能问题.这个问题涉及的信息如下: 月底时候数据库主机的CPU利用率长期在100%左右. 数据库中出现大量的latch:librarycache竞争 系统概况 该系统为OLAPOLTP混合系统,平时为交易型

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

转自 http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/50927492 在Oracle 10g以上的版本,High version count可谓是一个臭名昭著的问题.Hight version count不仅仅产生的原因多种多样,并且会导致各种令人头痛的问题,轻导致数据库的性能急剧下降,CPU利用率剧增,重则导致数据库挂起,触发ORA-04031或者其它bug导致宕机. 什么是verion count,什么是high? 在弄清楚诊断和解决这个问题之前

Copyright (c) 2018, Oracle. All rights reserved. Oracle Confidential. Click to add to Favorites Troubleshooting: High Version Count Issues (Doc ID 296377.1) To BottomTo Bottom In this DocumentPurpose Ask Questions, Get Help, And Share Your Experience

在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如果提高聚集表下高并发插入效率. 在测试前我们先简单了解下堆表和聚集表都是如何完成插入操作的. 关于堆表和聚集表的介绍:SQL Server 索引知识-结构,实现 堆表Insert 方式1  a获得第一个IAM页 b 获取与之相关的PFS页,从中找到第一个能容纳Insert数据行大小的数据页 c 如果

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

前几篇分析了一下AQS的原理和实现.这篇拿Semaphore信号量做样例看看AQS实际是怎样使用的. Semaphore表示了一种能够同一时候有多个线程进入临界区的同步器,它维护了一个状态表示可用的票据,仅仅有拿到了票据的线程尽能够进入临界区,否则就等待.直到获得释放出的票据. Semaphore经常使用在资源池中来管理资源.当状态仅仅有1个0两个值时,它退化成了一个相互排斥的同步器.类似锁. 以下来看看Semaphore的代码. 它维护了一个内部类Sync来继承AQS,定制tryXXX方法来使

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

现在大家都比较关心的问题就是在多用户高并发的情况下,如何开发系统,这对我们程序员来说,确实是值得研究,最近找工作面试时也经常被问到,其实我早有去关心和了解这类问题,但一直没有总结一下,导致面试时无法很完整全面的回答,所以今天我专门总结概况了一下关于SQL SERVER高并发解决方案,希望能帮助大家,若有不对之外,还请及时告之,谢谢! SQL SERVER高并发解决方案主要是从以下几个方面: 1.SQL语句优化: A.尽可能的精确查询条件及查询字段,缩小查询范围(包括使用分页查询): B.查询条件

这篇讲讲ReentrantReadWriteLock可重入读写锁,它不仅是读写锁的实现,而且支持可重入性. 聊聊高并发(十五)实现一个简单的读-写锁(共享-排他锁) 这篇讲了怎样模拟一个读写锁. 可重入的读写锁的特点是 1. 当有线程获取读锁时,不同意再有线程获得写锁 2. 当有线程获得写锁时.不同意其它线程获得读锁和写锁 这里隐含着几层含义: static final int SHARED_SHIFT = 16; static final int SHARED_UNIT = (1 << SH

你看看我做的实验,这个user表是300多W纪录,普通磁盘下,消耗时间最多的是Copy to tmp table 0.81秒,当然在ssd下,这个可以减少很多很多的,第二高就是sending data在0.009秒,第三才是optimizing解析器优化部分,才0.0003秒,是sending data的1/30不到.所以我从此可以理解成mysql解析器并不消耗过多的cpu资源. 个人一点点浅见,不一定完全对,毕竟我暂时没有碰到类似taobao以及tx那样的高并发环境,有过类似经验的朋友,欢迎交

上一篇聊聊高并发(二十八)解析java.util.concurrent各个组件(十) 理解ReentrantReadWriteLock可重入读-写锁 讲了可重入读写锁的基本情况和基本的方法,显示了怎样实现的锁降级.可是以下几个问题没说清楚,这篇补充一下 1. 释放锁时的优先级问题.是让写锁先获得还是先让读锁先获得 2. 是否同意读线程插队 3. 是否同意写线程插队,由于读写锁一般用在大量读,少量写的情况,假设写线程没有优先级,那么可能造成写线程的饥饿 关于释放锁后是让写锁先获得还是让读锁先获得,

前言: 在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧. 前序文章链接: Java 面试知识点解析(一)--基础知识篇 (一)高并发编程基础知识 这里涉及到一些基础的概念,我重新捧起了一下<实战 Java 高并发程序设计>这一本书,感觉到心潮澎湃,这或许就是笔者叙述功底扎实的

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当

这篇说说java.util.concurrent.atomic包里的类,总共12个.网上有非常多文章解析这几个类.这里挑些重点说说. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvSVRlcl9aQw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 这12个类能够分为三组: 1. 普通类型的原子变量 2. 数组

sql处理高并发,防止库存超卖 2014-08-14 23:44 13560人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 数据库(43)  今天王总又给我们上了一课,其实mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过:但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识.今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点. 先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增

本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的 本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发

在[高并发专题]的专栏中,我们深度分析了ThreadPoolExecutor类的源代码,而ScheduledThreadPoolExecutor类是ThreadPoolExecutor类的子类.今天我们就来一起手撕ScheduledThreadPoolExecutor类的源代码. 构造方法 我们先来看下ScheduledThreadPoolExecutor的构造方法,源代码如下所示. public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) { s

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)