精华内容
下载资源
问答
  • Redis缓存溢出处理

    2020-03-26 16:56:40
    Redis缓存雪崩、缓存穿透、热点Key解决方案和分析 缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力。 (查询一个必然不存在的...

    Redis缓存雪崩、缓存穿透、热点Key解决方案和分析

    缓存穿透

    缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力。

    (查询一个必然不存在的数据。比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。)

    由于缓存不命中,每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。

     

    解决方法:

    1、缓存层缓存空值。 
    –缓存太多空值,占用更多空间。(优化:给个空值过期时间) 
    –存储层更新代码了,缓存层还是空值。(优化:后台设置时主动删除空值,并缓存把值进去)

    2、将数据库中所有的查询条件,放到布隆过滤器中。当一个查询请求来临的时候,先经过布隆过滤器进行检查,如果请求存在这个条件中,那么继续执行,如果不在,直接丢弃。

     

    备注:

        比如数据库中有10000个条件,那么布隆过滤器的容量size设置的要稍微比10000大一些,比如12000.

        对于误判率的设置,根据实际项目,以及硬件设施来具体决定。但是一定不能设置为0,并且误判率设置的越小,哈希函数跟数组长度都会更多跟更长,那么对硬件,内存中间的要求就会相应的高。

      private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.0001); 

        有了size跟误判率,那么布隆过滤器就会产生相应的哈希函数跟数组。

        综上:我们可以利用布隆过滤器,将redis缓存击穿控制在一个可容忍的范围内。

     


    缓存雪崩(缓存失效)

            如果缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,所有的查询都落在数据库上,造成了缓存雪崩。

            缓存层宕掉后,流量会像奔逃的野牛一样,打向后端存储

        解决方法:

    1. 在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
    2. 可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存
    3. 不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀
    4. 做二级缓存,或者双缓存策略。A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期。

     

     

    热点key

          (1) 这个key是一个热点key(例如一个重要的新闻,一个热门的八卦新闻等等),所以这种key访问量可能非常大。

          (2) 缓存的构建是需要一定时间的。(可能是一个复杂计算,例如复杂的sql、多次IO、多个依赖(各种接口)等等)

           于是就会出现一个致命问题:在缓存失效的瞬间,有大量线程来构建缓存(见下图),造成后端负载加大,甚至可能会让系统崩溃 。

        解决方法:

    1. 使用互斥锁(mutex key):这种解决方案思路比较简单,就是只让一个线程构建缓存,其他线程等待构建缓存的线程执行完,重新从缓存获取数据就可以了

    2. "提前"使用互斥锁(mutex key):在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。

    3. "永远不过期":

     这里的“永远不过期”包含两层意思:

        (1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

        (2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

    4. 资源保护:可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

    四种方案对比:

          作为一个并发量较大的互联网应用,我们的目标有3个:

          1. 加快用户访问速度,提高用户体验。

          2. 降低后端负载,保证系统平稳。

          3. 保证数据“尽可能”及时更新(要不要完全一致,取决于业务,而不是技术。)

          所以第二节中提到的四种方法,可以做如下比较,还是那就话:没有最好,只有最合适。 

    解决方案优点缺点
    简单分布式锁(Tim yang)

     1. 思路简单

    2. 保证一致性

    1. 代码复杂度增大

    2. 存在死锁的风险

    3. 存在线程池阻塞的风险

    加另外一个过期时间(Tim yang) 1. 保证一致性同上 
    不过期(本文)

    1. 异步构建缓存,不会阻塞线程池

    1. 不保证一致性。

    2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。

    3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。

    资源隔离组件hystrix(本文)

    1. hystrix技术成熟,有效保证后端。

    2. hystrix监控强大。

     

     

    1. 部分访问存在降级策略。 


    总结

     

       1.  热点key + 过期时间 + 复杂的构建缓存过程 => mutex key问题

       2. 构建缓存一个线程做就可以了。

       3. 四种解决方案:没有最佳只有最合适。

    懂的越多,不会的也就越多,知识之路是不断进取的

    展开全文
  • 当缓冲区占用的内存超出了设定的上限阈值时,就会出现缓冲区溢出。 客户端输入和输出缓冲区 为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配,服务器端给每个连接的客户端都设置了一个输入缓冲区和输出缓冲区,...

    缓冲区的功能其实很简单,主要就是用一块内存空间来暂时存放命令数据,以免出现因为数据和命令的处理速度慢于发送速度而导致的数据丢失和性能问题。

    但因为缓冲区的内存空间有限,如果往里面写入数据的速度持续地大于从里面读取数据的速度,就会导致缓冲区需要越来越多的内存来暂存数据。当缓冲区占用的内存超出了设定的上限阈值时,就会出现缓冲区溢出。

    客户端输入和输出缓冲区

    为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配,服务器端给每个连接的客户端都设置了一个输入缓冲区和输出缓冲区,我们称之为客户端输入缓冲区和输出缓冲区。

    输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来,Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令,进行处理。当 Redis 主线程处理完数据后,会把结果写入到输出缓冲区,再通过输出缓冲区返回给客户端,如下图所示:

    img

    如何应对输入缓冲区溢出?

    可能导致溢出的情况主要是下面两种:

    • 写入了 bigkey,比如一下子写入了多个百万级别的集合类型数据;
    • 服务器端处理请求的速度过慢,例如,Redis 主线程出现了间歇性阻塞,无法及时处理正常发送的请求,导致客户端发送的请求在缓冲区越积越多。

    要查看和服务器端相连的每个客户端对输入缓冲区的使用情况,我们可以使用 CLIENT LIST 命令:

    CLIENT LIST
    id=5 addr=127.0.0.1:50487 fd=9 name= age=4 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=26 qbuf-free=32742 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client
    

    如果要避免输入缓冲区溢出,那我们就只能从数据命令的发送和处理速度入手,也就是前面提到的避免客户端写入 bigkey,以及避免 Redis 主线程阻塞。

    如何应对输出缓冲区溢出?

    Redis 为每个客户端设置的输出缓冲区包括两部分:一部分,是一个大小为 16KB 的固定缓冲空间,用来暂存 OK 响应和出错信息;另一部分,是一个可以动态增加的缓冲空间,用来暂存大小可变的响应结果。

    会发生输出缓冲区溢出的情况:

    • 服务器端返回 bigkey 的大量结果;
    • 执行了 MONITOR 命令;
    • 缓冲区大小设置得不合理。

    如何应对输出缓冲区溢出:

    • 避免 bigkey 操作返回大量数据结果;
    • 避免在线上环境中持续使用 MONITOR 命令。
    • 使用 client-output-buffer-limit 设置合理的缓冲区大小上限,或是缓冲区连续写入时间和写入量上限。

    主从集群中的缓冲区

    主从集群间的数据复制包括全量复制和增量复制两种。全量复制是同步所有数据,而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令,同步给从库。无论在哪种形式的复制中,为了保证主从节点的数据一致,都会用到缓冲区。

    复制缓冲区的溢出问题

    在全量复制过程中,主节点在向从节点传输 RDB 文件的同时,会继续接收客户端发送的写命令请求。这些写命令就会先保存在复制缓冲区中,等 RDB 文件传输完成后,再发送给从节点去执行。主节点上会为每个从节点都维护一个复制缓冲区,来保证主从节点间的数据同步。

    img

    所以,如果在全量复制时,从节点接收和加载 RDB 较慢,同时主节点接收到了大量的写命令,写命令在复制缓冲区中就会越积越多,最终导致溢出。

    如何避免复制缓冲区发生溢出?

    一方面,我们可以控制主节点保存的数据量大小。按通常的使用经验,我们会把主节点的数据量控制在 2~4GB,这样可以让全量同步执行得更快些,避免复制缓冲区累积过多命令。

    另一方面,我们可以使用 client-output-buffer-limit 配置项,来设置合理的复制缓冲区大小。设置的依据,就是主节点的数据量大小、主节点的写负载压力和主节点本身的内存大小。

    也就是为了避免复制缓冲区累积过多命令造成溢出,引发全量复制失败,我们可以控制主节点保存的数据量大小,并设置合理的复制缓冲区大小。同时,我们需要控制从节点的数量,来避免主节点中复制缓冲区占用过多内存的问题。

    复制积压缓冲区的溢出问题

    增量复制时使用的缓冲区,这个缓冲区称为复制积压缓冲区。

    主节点在把接收到的写命令同步给从节点时,同时会把这些写命令写入复制积压缓冲区。一旦从节点发生网络闪断,再次和主节点恢复连接后,从节点就会从复制积压缓冲区中,读取断连期间主节点接收到的写命令,进而进行增量同步,如下图所示:

    img

    首先,复制积压缓冲区是一个大小有限的环形缓冲区。当主节点把复制积压缓冲区写满后,会覆盖缓冲区中的旧命令数据。如果从节点还没有同步这些旧命令数据,就会造成主从节点间重新开始执行全量复制。

    为了应对复制积压缓冲区的溢出问题,我们可以调整复制积压缓冲区的大小,也就是设置 repl_backlog_size 这个参数的值。

    展开全文
  • Spring如何配置查询缓存? Ehcache可以对页面、对象、数据进行缓存,同时支持集群/分布式缓存。 一、准备工作 如果你的系统中已经成功加入Spring、Hibernate;那么你就可以进入下面Ehcache的准备工作。 ehcache....
    Spring如何配置查询缓存?  Ehcache可以对页面、对象、数据进行缓存,同时支持集群/分布式缓存。
    
        EhCache是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、高效的特点。是Hibernate默认的CacheProvider。
    EhCache是一种使用广泛的开源Java分布式缓存框架,它具有内存和磁盘存储,缓存加载器,缓存扩展,
    缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP API。

    优点:
    1,快递;
    2,简单;
    3,多种缓存策略;
    4,缓存数据有2种方式:内存和磁盘;
    5,缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;
    6,可以通过RMI、可插入API等方式实现;
    7,提供Hibernate的缓存实现API;
    缺点:
    1,使用磁盘Cache的时候,占用磁盘空间较多,主要原因是DiskCache的算法简单;
    2,不能保证数据的安全性,

    一、准备工作


    如果你的系统中已经成功加入Spring、Hibernate;那么你就可以进入下面Ehcache的准备工作。使用Spring
    整合EhCache,可以灵活的对方法的返回结果对象进行缓存。


    在ehcache.xml文件中配置查询缓存参数,ehcache.xml文件配置如下:
    <ehcache>
        <!-- Sets the path to the directory where cache .data files are created.
             If the path is a Java System Property it is replaced by
             its value in the running VM.
             The following properties are translated:
             user.home - User's home directory
             user.dir - User's current working directory
             java.io.tmpdir - Default temp file path -->
        <!-- diskStore元素,配置一个目录,这个目录用来存放数据,也就是说,如果EhCache需要把数据写入磁盘,将会写到这个目录下 -->
        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>

        <!--Default Cache configuration. These will applied to caches programmatically created through
            the CacheManager.
            The following attributes are required:
            maxElementsInMemory            - Sets the maximum number of objects that will be created in memory
            eternal                        - Sets whether elements are eternal. If eternal,  timeouts are ignored and the
                                             element is never expired.
            overflowToDisk                 - Sets whether elements can overflow to disk when the in-memory cache
                                             has reached the maxInMemory limit.
            The following attributes are optional:
            timeToIdleSeconds              - Sets the time to idle for an element before it expires.
                                             i.e. The maximum amount of time between accesses before an element expires
                                             Is only used if the element is not eternal.
                                             Optional attribute. A value of 0 means that an Element can idle for infinity.
                                             The default value is 0.
            timeToLiveSeconds              - Sets the time to live for an element before it expires.
                                             i.e. The maximum time between creation time and when an element expires.
                                             Is only used if the element is not eternal.
                                             Optional attribute. A value of 0 means that and Element can live for infinity.
                                             The default value is 0.
            diskPersistent                 - Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine.
                                             The default value is false.
            diskExpiryThreadIntervalSeconds- The number of seconds between runs of the disk expiry thread. The default value
                                             is 120 seconds.
            -->
        <defaultCache
            maxElementsInMemory="10000"
            eternal="false"
            overflowToDisk="true"
            timeToIdleSeconds="120"
            timeToLiveSeconds="120"
            diskPersistent="false"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"/>
            
        <!-- See http://ehcache.sourceforge.net/documentation/#mozTocId258426 for how to configure caching for your objects -->
        
            <cache name="ehcacheName"
            maxElementsInMemory="3000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="3600"
            timeToLiveSeconds="36000"
            overflowToDisk="true"
            />
    </ehcache>

    参数说明:
    name:缓存名称,配置缓存时,通过名称来调用缓存;
    maxElementsOnDisk:磁盘中最大缓存的对象数,值为0表示无穷大;
    maxElementsInMemory:内存中最大缓存对象数;
    eternal:是否不过期,值为true表示永不过期,默认值为false;
    timeToLiveSeconds:设置对象允许存在于缓存中的最长时间;
    overflowToDisk:当缓存对象数达到了maxElementsInMemory设置的最大值以后,是否允许把溢出的对象写入到磁盘中;
    diskSpoolBufferSizeMB:磁盘缓存区大小,默认值30MB;
    timeToldleSeconds:设置允许对象处于空闲状态的最长时间,当对象离上次被访问的时间间隔超过了timeToldleSeconds属性值时,
    这个对象就会过期,EhCache就会把它从缓存中清空;
    memoryStoreEvictionPolicy:当达到maxElementsInMemory限制时,EhCache将会根据指定的策略去清理内存,可选策略有:
    LRU(最近最少使用原则)/FIFO(先进先出)/LFU(最少访问次数)

    二,Spring如何配置查询缓存示例

    第一步:给指定方法配置缓存/mall-projectname/src/main/resources/applicationContext-resources.xml

    <ehcache:proxy id="userGroupServiceProxy" refId="userGroupService" >
       <ehcache:caching cacheName="cash15Min"  methodName="selectuserGroupWithDetailByMemberId" />
       <ehcache:caching cacheName="cash15Min"  methodName="selectuserGroupWithDetailByGroupId" />
       <ehcache:caching cacheName="cash15Min"  methodName="selectuserGroupById" />
    </ehcache:proxy>

    配置参数的含义如下:
    id:唯一标识符
    refId:需要配置缓存的service或者controller
    cacheName:缓存名称
    methodName:需要缓存的方法,这个方法必须是shoppingHomeService中的方法

    第二步:在控制器中注入依赖的缓存userGroupServiceProxy /mall-projectname/src/main/webapp/WEB-INF/dispatcher-servlet.xml
    <bean id="PFController" class="com.java.mall.controller.PFController">
            <property name="userService" ref="userService"></property>
            <property name="userGroupService" ref="userGroupServiceProxy"></property>
    </bean>

    同时需要在实体类中注入依赖,提供setter方法,
    private userGroupService userGroupService;
    public void setuserGroupService(userGroupService userGroupService) {
    this.userGroupService = userGroupService;
    }

    三,如何判断缓存配置成功?


    看tomcat的控制台输出日志:
    DEBUG [http-8089-39] EhCacheFacade.getFromCache(107) | Attempt to retrieve a cache entry using key <-117520639|-142320043> and cache model <org.springmodules.cache.provider.ehcache.EhCacheCachingModel@acdd8f[cacheName='cash15Min', blocking=false, cacheEntryFactory=null]>
    DEBUG [http-8089-39] EhCacheFacade.getFromCache(125) | Retrieved cache element <[com.java.testshopping.user.model.userGroup@8ba25]>

    在断点调试模式下,在调用查询方法之前,打一个断点,看控制台输出:
    A,如果控制台输出的是上面这段日志,说明是从缓存中拿的数据;
    B,如果控制台输出的是查询SQL,说明缓存配置失败;

    关于缓存是一个比较系统的问题,这里仅作简要说明,稍后还会继续分享页面缓存的相关问题。



    展开全文
  • 及时获取有趣有料的技术文章本文来源:... 二、缓存组件 Caffeine 介绍. 1、Caffeine 性能. 2、Caffeine 配置说明. 3、软引用与弱引用. 三、SpringBoot 集成 Caffeine 两种方式. 四、SpringBoot ...
    点击上方☝ SpringForAll社区  轻松关注! 及时获取有趣有料的技术文章

    本文来源:http://www.mydlq.club/article/56/

    . 一、本地缓存介绍

    . 二、缓存组件 Caffeine 介绍

    . 1、Caffeine 性能

    . 2、Caffeine 配置说明

    . 3、软引用与弱引用

    . 三、SpringBoot 集成 Caffeine 两种方式

    . 四、SpringBoot 集成 Caffeine 方式一

    . 1、Maven 引入相关依赖

    . 2、配置缓存配置类

    . 3、定义测试的实体对象

    . 4、定义服务接口类和实现类

    . 5、测试的 Controller 类

    . 五、SpringBoot 集成 Caffeine 方式二

    . 1、Maven 引入相关依赖

    . 2、配置缓存配置类

    . 3、定义测试的实体对象

    . 4、定义服务接口类和实现类

    . 5、测试的 Controller 类


    环境配置:

    • JDK 版本:1.8

    • Caffeine 版本:2.8.0

    • SpringBoot 版本:2.2.2.RELEASE

    参考地址:

    • Spring Boot缓存实战 Caffeine

    • Caffeine Cache-高性能Java本地缓存组件

    • 博文示例项目 Github 地址:https://github.com/my-dlq/blog-example/tree/master/springboot/springboot-caffeine-cache-example

    一、本地缓存介绍

    缓存在日常开发中启动至关重要的作用,由于是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力。

    之前介绍过 Redis 这种 NoSql 作为缓存组件,它能够很好的作为分布式缓存组件提供多个服务间的缓存,但是 Redis 这种还是需要网络开销,增加时耗。本地缓存是直接从本地内存中读取,没有网络开销,例如秒杀系统或者数据量小的缓存等,比远程缓存更合适。

    二、缓存组件 Caffeine 介绍

    按 Caffeine Github 文档描述,Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能缓存库。并且在 spring5 (springboot 2.x) 后,spring 官方放弃了 Guava,而使用了性能更优秀的 Caffeine 作为默认缓存组件。

    1、Caffeine 性能

    可以通过下图观测到,在下面缓存组件中 Caffeine 性能是其中最好的。

    0c2f2e7569d7e2ad7f7293ddeb5cdc33.png

    2、Caffeine 配置说明

    参数类型描述
    initialCapacityinteger初始的缓存空间大小
    maximumSizelong缓存的最大条数
    maximumWeightlong缓存的最大权重
    expireAfterAccessduration最后一次写入或访问后经过固定时间过期
    refreshAfterWriteduration最后一次写入后经过固定时间过期
    refreshAfterWriteduration创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔,刷新缓存
    weakKeysboolean打开 key 的弱引用
    weakValuesboolean打开 value 的弱引用
    softValuesboolean打开 value 的软引用
    recordStats-开发统计功能

    注意:

    • weakValues 和 softValues 不可以同时使用。

    • maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用。

    • expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同事存在时,以 expireAfterWrite 为准。

    3、软引用与弱引用

    • 软引用: 如果一个对象只具有软引用,则内存空间足够,垃圾回收器就不会回收它;如果内存空间不足了,就会回收这些对象的内存。

    • 弱引用: 弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存

    1

    三、SpringBoot 集成 Caffeine 两种方式

    SpringBoot 有俩种使用 Caffeine 作为缓存的方式:

    • 方式一: 直接引入 Caffeine 依赖,然后使用 Caffeine 方法实现缓存。

    • 方式二: 引入 Caffeine 和 Spring Cache 依赖,使用 SpringCache 注解方法实现缓存。

    下面将介绍下,这俩中集成方式都是如何实现的。

    四、SpringBoot 集成 Caffeine 方式一

    1、Maven 引入相关依赖

     1

    2、配置缓存配置类

     1

    3、定义测试的实体对象

     1

    4、定义服务接口类和实现类

    UserInfoService

     1

    UserInfoServiceImpl

     1

    5、测试的 Controller 类

     1

    五、SpringBoot 集成 Caffeine 方式二

    1、Maven 引入相关依赖

     1

    2、配置缓存配置类

     1

    3、定义测试的实体对象

    1

    4、定义服务接口类和实现类

    服务接口

     1

    服务实现类

     1

    5、测试的 Controller 类

     1

    ea4b54f70de69b5617796ca22d31364e.gif

    ● Github推出了GitHub CLI

    ● (很全面)SpringBoot 集成 Apollo 配置中心

    ● 你知道如何成为一名靠谱的架构师不?

    ● Tomcat 在 SpringBoot 中是如何启动的?

    ● SpringBoot 深度调优,让你的项目飞起来!

    ● 8种经常被忽视的SQL错误用法,你有没有踩过坑?

    ● Java面试应该知道之深入理解Java的接口和抽象类

    ● Spring系列之beanFactory与ApplicationContext

    ● 多线程同步的五种方法

    ● redis应用场景

    ● 手把手带你剖析 Springboot 启动原理!

    ● Java多线程:synchronized关键字和Lock

    ● Java多线程:多线程基础知识

    ● Kafka基本架构及原理

    47595adf6265c9102f500b147bedcc49.png

    展开全文
  • 缓冲区溢出攻击

    千次阅读 2019-01-08 05:13:11
    缓冲区溢出是目前最常见的一种安全问题,操作系统以及应用程序大都存在缓冲区溢出漏洞。缓冲区是一段连续内存空间,具有固定的长度。缓冲区溢出是由编程错误引起的,当程序向缓冲区内写入的数据超过了缓冲区的容量,...
  • tomcat永久内存区溢出错误解决办法

    千次阅读 2017-10-16 09:33:23
    1.内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据; 2.集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收; 3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体; 4.使用的第三方软件中的BUG...
  • 测试开发笔记

    万次阅读 多人点赞 2019-11-14 17:11:58
    CMM与CMMI的区别 23 第五章 SQL 24 约束: 29 1主键约束 29 2 非空约束 not null 30 3 外键约束 FOREIGN KEY 30 4 默认约束 31 5 检查约束 check 31 6 唯一约束 unique 32 SQL语句 32 创建数据库. 32 表、字段、...
  • c++字符串与c字符串

    万次阅读 多人点赞 2019-05-27 19:32:26
    遗憾的是,这种表示方式会导致很多问题,例 如会导致安全攻击的缓冲区溢出。C++ STL包含了一个安全易用的std::string类,这个类没有这些 缺点。 1. C风格的字符串 在C语言中,字符串表示为字符的数组。字符串中...
  • C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

    万次阅读 多人点赞 2016-08-22 11:13:24
    C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...
  • JavaWeb

    千次阅读 多人点赞 2017-12-26 09:09:24
    autoFlush :设置JSP的缓存自动刷出。true:自动刷出 buffer :设置JSP的缓冲大小,默认是8KB session :设置在JSP中是否可以直接使用session对象。默认值是true; isELIgnored : 设置在JSP中是否忽略EL...
  • 史上最全面Java面试汇总(面试题+答案)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-06 14:09:25
    Java高级工程师—面试(3) BAT/网易等面试心得 阿里历年面试题 Java中高级面试题 数据库性能优化 1.面向对象和面向过程的区别 面向过程 优点:性能比面向对象高,因为类调用时需要实例化,开销比较大,比较消耗资源;...
  • 上周五晚上主营出现部分设备掉线,经过查看日志发现是由于缓存系统出现长时间gc导致的。这里的gc日志的特点是: 1.gc时间都在2s以上,部分节点甚至出现12s超长时间gc。 2.同一个节点距离上次gc时间间隔为普遍为...
  • WPF开发教程

    万次阅读 多人点赞 2019-07-02 23:13:20
    请注意一个非常重要的体系结构细节 – 可视对象和绘制指令的整个树都要进行缓存。在图形方面,WPF 使用一个保留的呈现系统。这可以使系统以一个高刷新率重绘系统,并且不会发生组合系统阻止对用户代码的回调。这有助...
  • Tomcat内存溢出解决办法

    千次阅读 2015-11-05 18:03:35
    使用Java程序从数据库中查询大量的数据时出现异常: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 在JVM中如果98%的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2%的时候将抛出此异常信息。 JVM堆的设置是指java程序...
  • 如何理解数据溢出

    千次阅读 2017-06-03 16:52:16
    一数据源不断发送数据,进入缓存区,再从缓存端口输出。 但是!!若数据写入的速率大于数据读出的速率,那么缓存器迟早要被数据占满,若不采取一定措施(如暂停写入数据),那么数据就会溢出,这样会导致数据的...
  • 数据库优化技术

    千次阅读 2018-06-20 15:05:04
    一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行...
  • 保护数据库不是一件容易的事情,很多企业,包括数据库管理员在内,都存在侥幸心理,但黑客针对数据库本身存在的缺陷很容易得逞,本文是Appsec的安全团队公布的10个最常见的数据库缺陷,黑客经常利用它们发起攻击并...
  • 数据库优化

    2020-04-07 16:41:08
    文章目录阶段一:数据库表设计1、数据类型选择2、字符编码3、适当拆分4、适度冗余5、尽量使用 NOT NULL阶段二:数据库部署阶段三:数据库性能优化1、硬件配置2、 数据库配置优化(两种存储引擎MyISAM和InnoDB)3、...
  • https://blog.csdn.net/truelove12358/article/details/51956356   博客 学院 下载 图文课 论坛 APP 问答 商城 VIP会员 活动 招聘 ... mysql 查询缓存设置 ... MySQL 数据库性能优化之...
  • 由于每次访问需要权限的页面或者方法等,每一次请求都会走数据库查询,很难受~都懂哈~只要下面配置好了,只有第一次会走数据库查询是否拥有权限,之后都会从缓存中获取.(下面配置只针对权限效验,方法上使用缓存参考另一...
  • 数据库sql优化

    千次阅读 多人点赞 2018-07-06 15:55:30
    网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来... 一、百万级数据库优化方案1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在...
  • Hibernate 批量处理,内存溢出

    千次阅读 2017-03-15 10:06:37
    程序在向数据库进行操作时,都会经过Session缓存区,数据都会缓存在Session中,当进行大量数据操作时,都会内存溢出 解决方法 :   Session session = HibernateUtil. getSession ();  Transaction ...
  • 数据库书籍-数据库系统概念(原书第6版)     基本信息 原书名: Database System Concepts,Sixth Edition 原出版社: McGraw-Hill 作者: (美)Abraham Silberschatz Henry F.Korth S.Sudarshan  译者...
  • 一、百万级数据库优化方案 二、oracle数据库两个基本概念 三、数据库访问优化法则详解 1、减少数据访问 1.1、创建并使用正确的索引 1.2、只通过索引访问数据 1.3、优化SQL执行计划 2、返回更少的数据 2.1、...
  • 数据库相关原理基础

    千次阅读 2016-11-24 20:36:09
    局部性原理 编写良好的计算机程序倾向于引用的数据项邻近于其他最近用过的数据项,或者邻近于最近自我引用过的数据项 ...–对于每个k,位于k层的更快更小的存储设备作为位于k+1层的更大更慢的存储设备的缓存 –层次结
  • java排查内存溢出

    2019-12-30 19:21:42
    1.1:什么是内存溢出,为什么会内存溢出? 2排查问题: Overview视图 histogram视图(重要) Dominator Tree(重要) 3问题复现: 4解决问题: 5总结: 1背景: 最近公司线上项目出现了java.lang....
  • 涵盖栈深度溢出、永久代内存溢出、本地方法栈溢出、JVM栈内存溢出和堆溢出,让你彻底理解内存溢出!!
  • 数据库管理员岗位职责

    万次阅读 2012-08-15 11:20:22
    数据库管理员岗位职责 目标、目的职责分类(一)职责分类(二)确保数据库安全、稳定运行1.数据库日常运行维护和管理1.1每日数据库健康巡检。1.2数据库性能趋势分析,重点性能指标统计。1.3数据库重要SQL变化情况...
  • SQL--数据库性能优化详解

    千次阅读 2018-02-27 17:32:37
    出处:https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/08/1900127.html1.数据库访问优化法则要正确的优化SQL,我们需要快速定位能性的瓶颈点,也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里?而大多数情况性能最慢的...
  • 数据库SQL优化大总结

    千次阅读 2018-12-17 21:19:29
     6、 最后将执行结果返回给用户其次,看一下SQL SERVER的数据存放的结构:一个页面的大小为8K(8060)字节,8个页面为一个盘,按照B树存放。  12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 23,833
精华内容 9,533
关键字:

数据库缓存区溢出