ITPub博客

云计算时代的服务端网络环境越来越复杂。不但要考虑实际的物理网络，也要考虑到SDN/安全等技术的影响。理论上说，网络对应用开发无感知，然而有时候也并非如此。本文作者记录了一种阿里云上Redis/MySQL的灵异现象，并且记录了问题原因，给出了解决方案。

在新年即将来临，长假渐近的日子里，一定不要忘了数据库也需要关照，我们曾经总结过：数据库的假期综合症，本文整理了一些数据库安全方面的案例，在新年前为大家再提一次醒。

MySQL 对于很多 Linux 从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。

从产生伊始，各类微服务就需要以不同的方式进行彼此通信。有些人喜欢使用 HTTP REST APIs，但是他们可能会碰到自身的队列问题；有些人则倾向使用诸如 RabbitMQ 之类旧的消息队列，然而他们不得不考虑扩容和运营等相关问题。

一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。对于单表20亿， 在MySQL运维，说真的这块目前涉及得比较少，也基本没什么经验，但对于InnoDB单表Insert 如果内存大于数据情况下，可以维持在10万-15万行写入。

即便是从数据库特性,SQL功能性等方面,PostgreSQL都是一个更接近Oracle,在这方面远胜于MySQL的数据库,但是这个来源是学校的教学数据库的开源数据库,在很多地方,设计实现上的考虑,从我目前来看,是不完备的,其中的典型代表,就是vacuum机制.

分享数据库技术、新闻与信息，尤其是和Oracle数据库相关的内容，文章内容来自原创、专栏作者投稿或读者投稿。

缓存是系统性能提升优先法宝，在互联网应用系统中，屡试不爽。网上有很多资料介绍缓存理论及使用策略，本文就不再涉及了，今天简单将缓存做个归类，重点分享以前在实际业务中碰到场景以及如何使用。

在 DB-Engines 网站，2018年度数据库评选已经出炉，PostgreSQL以其卓越表现，蝉联年度数据库容誉。该网站这样评价：PostgreSQL在去年的DB-Engines排名中比任何其他343个受监控系统更受欢迎。因此，我们将PostgreSQL声明为2018年的DBMS。

我们日常需要注意的是尽量避免在列上做运算，一个简单的id=1 和id+1=2，消耗的资源可能会相差很大；如果遇到了自关联的SQL，分析函数是避免自关联的利器，可以尝试进行改写，实际情况中并不是所有的问题SQL在数据库层面都有优化的方法，有些时候SQL就是没有条件没有办法进一步优化，这种情况下业务层面的调整、加并发或者控制执行频率都是可以考虑的方式。

老张我在刚开始学习数据库的时候，没少走弯路。经常会遇到各种稀奇古怪的 error 信息，遇到报错会很慌张，急需一个解决问题的办法。跟无头苍蝇一样，会不加思索地把错误粘到百度上，希望赶紧查找一下有没有好的处理问题的方法。我想这个应该是刚从事数据库的小白，都会遇到窘境。

多线程情况下对共享资源的操作需要加锁，避免数据被写乱，在分布式系统中，这个问题也是存在的，此时就需要一个分布式锁服务。常见的分布式锁实现一般是基于DB、Redis、zookeeper。下面笔者会按照顺序分析下这3种分布式锁的设计与实现，想直接看分布式锁总结的小伙伴可直接翻到文档末尾处。

优化器是逻辑SQL到物理存储的解释器，是一个复杂而“愚蠢”的数学模型，它的入参通常是SQL、统计信息以及优化器参数等，而输出通常一个可执行的查询计划，因此优化器的优劣取决于数学模型的稳定性和健壮性，理解这个数学模型就能理解数据库的SQL处理流程。

Redis官方号称支持并发11万读操作，并发8万写操作。由于优异的性能和方便的操作，相信很多人都在项目中都使用了Redis，为了不让应用过分的依赖 Redis服务，Redis的作用只作为提升应用并发和降低应用响应时间存在，即使Redis出现异常，应用程序也不应该出现提供服务失败问题，对此拍拍信最近安排了一次全环境的Redis Cluster 宕机演练。

PostgreSQL 号称是“世界上最先进的开源数据库”（The world's most advanced open source database），在DB-Engines的排名中长期处于第四的位置，并且增长趋势明显。开源的优势就是可以直接阅读源码，本文通过源码结合pageinspect对pg的page结构进行解析和学习。

研发反馈某核心业务数据库 dbtime 使用率相比昨天有了明显的波动。从截图中可以看到9点到11点15分采样区间内dbtime波动明显，选取了11点到11点15分的awr报告分析。

分享数据库技术、新闻与信息，尤其是和Oracle数据库相关的内容，文章内容来自原创、专栏作者投稿或读者投稿。

我以为，近代数据库技术的发展可以划分为三个阶段，分别是：商业数据库时代：以Oracle、DB2、Sybase、SQL Server 等产品为代表，开创了一个企业级软件时代；开源数据库时代：以MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis 等产品为代表，推动了互联网时代；云数据库时代：以Oracle的自治数据库、AWS 的 Aurora、阿里云的PolarDB等产品为代表，开创了云时代；

我今天介绍一下我们PingCAP的设计理念进化和一些实践。到现在为止TiDB已经开源有三年零两个月，我是TiDB CEO，打杂比较多，偶尔写写代码。

其中介绍了Oracle如何使用UNDO来实现多版本一致性读，使用了OPEN CURSOR的方式非常巧妙地在很少量数据的情况下构造出可重现的案例。不过这个案例存在一点小的瑕疵，因为如果一不小心，很可能会导致结果与预期不符，这是因为这里有一个例外存在。