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生命不止，继续gogogo!!! 前面有几篇博客跟大家分享了一个golang的框架iris：Go实战–也许最快的Go语言Web框架kataras/iris初识四(i18n、filelogger、recaptcha) Go实战–也许最快的Go语言Web框架kataras/iris初识三(Redis、leveldb、BoltDB) Go实战–也许最快的Go语言Web框架kataras/iris初识二(TOML、Cache、Cookie) Go实战–也许最快的Go语言Web框架kataras/iris初
生命不止，继续gogogo!!! 之前介绍过golang中restfulapi的博客，是使用redis作为持久化，httprouter作为框架：Go实战–通过httprouter和redis框架搭建restfulapi服务(github.com/julienschmidt/httprouter) 今天，继续echo框架，这次加入mongodb作为持久化存储，使用jwt进行验证，来搭建一套restapi，类似Twitter。 其中，很多知识点之前都有介绍过： 关于golang中使用mongodb科技参
15_小米监控Open-Falcon：Mysql监控更多干货分布式实战（干货）springcloud实战（干货）mybatis实战（干货）springboot实战（干货）React入门实战（干货）构建中小型互联网企业架构（干货）python学习持续更新一、 工作原理在数据采集一节中我们介绍了常见的监控数据源。open-falcon作为一个监控框架，可以去采集任何系统的监控指标数据，只要将监控数据组织为open-falcon规范的格式就OK了
最在在学golang有java的基础学go还是很方便的学习beego框架时踩了一个坑虽然这种坑不是第一次踩了每个编程语言都有自己的解决方法具体问题就是插入时间和mysql存储时间相差了八小时因为是很有规律的八小时首先想到的是time.now()的问题测试了time.now并没有什么问题 开始考虑时区的问题最后证明也的确是时区的问题解决方法：可以在数据库url链接加上时区设置 "root:root@/beeblog?c
引言： go-mysql-elasticsearch是国内作者开发的一款插件。测试表明：该插件优点：能实现同步增、删、改、查操作。不足之处（待完善的地方）： 1、仍处理开发、相对不稳定阶段； 2、没有日志，不便于排查问题及查看同步结果。 本文深入详解了插件的安装、使用、增删改查同步测试。 1.go-mysql-elasticsearch插件安装 步骤1：安装go yuminstallgo 步骤2：安装godep gogetgithub.com/tool
在使用Elasticsearch 时碰到了这样的问题，记录以备查 使用go-mysql-elasticsearch插件同步时，数据库是MYSQL,使用的是引擎是NDB Cluster; go-mysql-elasticsearch使用说明中有如下说明： Notice binlogformatmustbe row.binlogrowimagemustbe full forMySQL,youmaylostsomefielddataifyouupdatePKdatainMySQLwithminimal
前几天碰到jbd2进程占用大量的磁盘io，用iotop查看到的情况大致如下：系统版本：CentOS6.5-64bit 经查为ext4文件系统的一个bug: 先给出解决方案，处理此问题的优先级为：1、yumupdatekernel用yum升级系统内核，重启之后查看是否有效；2、缓解方法：修改commit值，降低文件系统提交次数或者禁用barrier特性；建议文件系统参数为：defaults,noatime,nodiratime,barrier=0,data=writeback,co
在部署了ORACLE数据库的服务器上,我们大家或多或少的遇到过下列情况： 1.业务系统运行缓慢，作为系统管理员需要检查包括IO在内的系统资源，这时系统管理员、存储管理员可能得到DBA（数据库管理员）的反馈说，IO的响应时间很慢，达到了30毫秒以上，要求解决。但存储管理员检查又不存在热点盘的情况，系统的IO量就是很大，除了使用更多的RAID组来重新分布数据、更换为更
早上收到zabbix告警，发现某台存放监控数据的数据库主机CPU的IOwait较高，一直持续较长时间。 登录服务器查看磁盘IO发现队列高达90%多，而且经常反复如此通过iotop查看发现占用io较大的进程是mysql 登录mysql查看showprocesslist，发现基本上每次io队列较高时都是在insert时，以为是插入语句有问题，于是打开mysql慢查询日志，观察一段时间磁盘io仍然较高，但是发现并没有任何慢查询
今天在spotlight上看到磁盘IO过高的报警，登录服务器查看具体磁盘IO情况： [root@hbwb-008~]#iostat-dxk1 磁盘util%使用率100%。首先怀疑是慢查询语句导致，查看MYSQL慢查询情况： mysql>showprocesslist; +-------+-------------+---------------------+------+---------+--------+--------------------------------------
昨天晚上因为连续重建一些大表(每张表数据量都过一亿），导致其中有一个备库（使用的是普通的sas盘）崩溃，情况如下： 可见是io问题，查看错误号105，对应的错误信息为： OSerrorcode105: Nobufferspaceavailable 原来是缓存不够用，查看缓存的情况： 该服务器上因为多实例部署故该数据库buffer_pool只分配了大概16G的内存，事物写入模式innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2，即写内核bu
压力测试过程中，如果因为资源使用瓶颈等问题引发最直接性能问题是业务交易响应时间偏大，TPS逐渐降低等。而问题定位分析通常情况下，最优先排查的是监控服务器资源利用率，例如先用TOP或者nmon等查看CPU、内存使用情况，然后在排查IO问题，例如网络IO、磁盘IO的问题。如果是磁盘IO问题，一般问题是SQL语法问题、MYSQL参数配置问题、服务器自身硬件瓶颈导致IOPS吞吐率问
影响到oracle性能的因素主要可以从硬件和软件两个方面划分，本文通过对oracle数据库架构的分析， 提出从硬件方面OLTP系统优化oracle数据库性能的方法，不足之处欢迎拍砖。 oracle数据库物理存储架构： oracle数据库物理文件增长情况： OraclearchivedREDOlogfiles增长快，说明redolog写入很频繁。 从实际大数据量和高性能OLTP应用系统性能测试发现，磁阵IO是限制系统性能的瓶
数据库磁盘IO 数据文件 由多个数据块组成 数据块 数据库访问磁盘数据的基本单位 数据块的设置 可以通过数据库配置 一次io访问的数据大小 一次io只能访问一个数据块 减少磁盘IO考虑的基本因素： 访问磁盘的数据量 所以尽量不要全表扫描 数据库查询速度的影响因素 数据结构 查询算法 磁盘IO sql查询流程
本篇文章记录一次MongoDB集群故障的解决过程 2016-3-14早上，刚开完早会，运营组的同事QQ发来消息，线上环境MongoDB集群的一个节点down了，让我上去看一下。当时没把他当回事，因为之前集群也出现过这样的现象，最简单的解决方法就是把mongod.conf配置文件中配置dbpath目录下的文件全部删除，然后重启mongod，想当然照做 鲁莽的第一次尝试 按照官方的说明，当replicaset的节点落