# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速增长,...
# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速...
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... 为了加速从 class name 到 Classloader 的查找,会维护一个名叫 SystemDictionary 的哈希表。在 Classloader 数量非常多的时候,哈希表中存在大量的冲突,导致查找过程非常缓慢,同时整个 JM 大部分的 CPU 都消耗在这个...
本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 F... 为了加速从 class name 到 Classloader 的查找,会维护一个名叫 SystemDictionary 的哈希表。在 Classloader 数量非常多的时候,哈希表中存在大量的冲突,导致查找过程非常缓慢,同时整个 JM 大部分的 CPU 都消耗在这个...
工作进展很是缓慢。“只有两个人,Oncall 轮流值周。不用值周的时候,往往都在解决上一周 Oncall 遗留的问题。”张光辉如此形容。张光辉不得不一边扩充人员,一边与数据集成团队着手构建 SQL 平台。李本超正是这... “整个开发过程非常煎熬,压力非常大。”方勇说:”ByteHTAP 已经提供了线上服务,我们需要快速迭代,使 Flink 支持更高的并发查询。”每次团队开周会,方勇都会盯着 QPS 指标。用了近半年的时间,“总算把 QPS 从个...
导致审批流程进展缓慢,阻碍后续工作开展,整个审批流程不灵活,无法实现自动化运转。为了解决这个问题,企业需要寻求更加高效的自动化方式,以提高处理数据的速度和准确性,降低人工干预的时间和成本,以便更好地支... 步骤2:执行动作【金蝶云星辰-自动查询客户/项目/供应商信息列表】步骤3:执行动作【数据筛选:设置筛选条件】步骤4:执行动作【金蝶云星辰-新增客户/项目/供应商】[![picture.image](https://p6-v...
(查询时间变长)。数据查询也是如此。**问题二:** **扩/缩容** **麻烦,周期长**- 扩/缩容时间长:由于机器在 IDC,属于私有云,其中一个问题在于,节点增加周期特别长。从增加节点需求发出到真正增加好节点需要一周到两周的时间,影响业务;- 无法快速进行扩缩容:扩缩容以后要重新进行数据分布,否则节点压力非常大。 **问题三:运维繁琐,业务高峰期无法保证 SLA**- 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延...
可以实现近乎二分查找的效率,实际上消耗的空间,假设每两个加一层, `1 + 2 + 4 + ... + n = 2n-1`,多出了差不多一倍的空间。你看它像不像书的目录,一级目录,二级,三级 ...![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108123726.gif)如果我们不断往跳表中插入数据,可能出现某一段节点会特别多的情况,这个时候就需要动态更新索引,除了插入数据,还要插入到上一层的链表中,保证查询效率。`redis` 中使...
连接器将查询每个包含的表,以生成该表中所有行的读取事件。 该参数用于指定将事件传递到下游时,表必须包含的最小行数,默认值为 1000。如果将此参数设置为 0,表示无需等待收集一定数量的数据,只要有一行就会立即传输... 一般用于解决慢表的问题(更新缓慢的数据表)。 debezium.* 否 (none) String Debezium 属性参数,从更细粒度控制 Debezium 客户端的行为。例如'debezium.snapshot.mode' = 'never'。如需了解更多 Debezium 属性...
也可以使用本地的高性能 SSD 磁盘;部署在 Daemonset 模式,Gödel 架构下。- **混部****资源集群环境**。这些集群主要服务于中低游的作业,以一些临时查询、调试或者测试任务为主。这些集群的资源主要都部署在 HDD 磁盘上,有些是通过线上资源出让或与其他服务共用的或者其他线上服务共同部署的一些资源。这就会使集群的资源都不是独占的,整体的磁盘性能以及储存环境也都不是特别优异。## 稳定资源场景对于稳定集群环境中因为...
查询相关## 充分利用缓存* **分片查询缓存(Shard Request Cache)**ES 层面的缓存实现,封装在 IndicesRequestCache 类中。缓存的 Key 是整个客户端请求,缓存内容为单个分片的查询结果。**主要作用是对聚合的缓... 如果数据特别大对 CPU 和内存的消耗会非常巨大甚至会导致 OOM。**11. 避免高实时性&大结果集场景使用 Scroll 方式。**基于快照的上下文。实时性高的业务场景不建议使用。大结果集场景将生成大量Scroll 上下文,...
同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 OLAP 查询。Flink 的 **批流一体** 架构、 **Exactly Once 保证** 和完善的社区生态提供了 **众多 Connector** 可以满足前面的需... 使查找的过程非常缓慢,即整个JM 大部分的 CPU 都会消耗在这个步骤中。通过定位发现,这些 Classloader 都是 UserCodeClassloader,是用于动态加载用户的 Jar 包的,每个 Job 都会创建新的 UserCodeClassloader,从...
导致查询受到影响(查询时间变长)。数据查询也是如此。 **问题二:扩/缩容麻烦,周期长*** 扩/缩容时间长:由于机器在 IDC,属于私有云,其中一个问题在于,节点增加周期特别长。从增加节点需求发出到真正增加好节点需要一周到两周的时间,影响业务;* 无法快速进行扩缩容:扩缩容以后要重新进行数据分布,否则节点压力非常大。**问题三:运维繁琐,业务高峰期无法保证 SLA*** 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延...