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本次文章完全使用 mysql 自带的 show 命令实现获取,从 connects、buffercache、lock、SQL、statement、Database throughputs、serverconfig7 大方面全面获取监控数据。
show status like 'Max_used_connections'
show status like 'Threads_connected'
show status like 'Innodb_buffer_pool_reads'
show status like 'Innodb_buffer_pool_read_requests'
show status like 'Innodb_buffer_pool_pages_total'
show status like 'Innodb_buffer_pool_pages_free'
(1-Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests)\*100%
((Innodb_buffer_pool_pages_total-Innodb_buffer_pool_pages_free)/Innodb_buffer_pool_pages_total)\*100%
show status like 'Innodb_row_lock_waits'
show status like 'Innodb_row_lock_time_avg'
show open TABLES where in_use>0;
有数据代表存在锁表,空为无表锁备注:锁等待统计得数量为累加数据,每次获取得时候可以跟之前得数据进行相减,得到当前统计得数据
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
常见的场景如下:
通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万、千万级别的用户数量,或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。
Ignite是不是分布式数据库?
是,在整个集群的多个节点中,Ignite中的数据要么是分区模式的,要么是复制模式的,这给系统带来了伸缩性,增加了弹性。Ignite可以自动化地控制数据如何分区,然而,开发者也可以插入自定义的函数,以及为了提高效率将部分数据并置在一起。
Ignite是不是关系型SQL数据库?
不完整,尽管Ignite的目标是和其他的关系型SQL数据库具有类似的行为,但是在处理约束和索引方面还是有不同的。Ignite支持一级和二级索引,但是只有一级索引支持唯一性,Ignite还不支持外键约束。
从根本上来说,Ignite作为约束不支持任何会导致集群广播消息的更新以及显著降低系统性能和可伸缩性的操作。
通常来说,在我们的系统中会把数据永久保存在DB中,并且冗余一份数据在缓存中。读请求优先从缓存读取数据,没有再从DB读取,如下图:
好处是可以减小DB的压力,提高请求的响应速度。但这种架构在提升系统读请求处理能力的同时,给系统写请求的处理带来了不少的麻烦。因为数据在DB跟缓存中各自保存了一份,如何保证它们之间的数据一致就是本文要讨论的问题。