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MySQL 数据库显示磁盘 I/O 利用率持续保持在 100% 左右。数据库服务器有 24 GB 内存。
我们尝试优化查询,但效果不佳。
请检查如下所示的当前配置参数:
sort_buffer_size 8.38
read_buffer_size 8.38 MB
如果您发现当前配置有任何问题,请提出建议。
最佳答案
Rate Per Second=RPS - my.cnf(或 my.ini)[mysqld] 部分要考虑的建议
query_cache_size=50M # from 268M to reduce CPU cycles used in management of QC
tmp_table_size=256M # from 40G for ~ 1% of RAM a reasonable limit
max_heap_table_size=256M # to match size of tmp_table_size, using 1% of RAM
sort_buffer_size=1M # from 8M allocated per connection - next 2 are per connect also
read_buffer_size=256K # from 8M to reduce volume of data retrieved by 95%
read_rnd_buffer_size=256K # from 8M to reduce volume of data retrieved by 95%
在您的实例停止/启动 1 次时全部应用。请在正常工作日正常运行 24 小时后发表对正面/负面结果的评论。
关于mysql 磁盘 I/O 100%,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57265740/
在使用 requests 库中的状态代码时,我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量,有些具有别名(例如,包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码,但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上,当我们说算法是 O(n) 时,它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法;有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗? 我的意思是它不依赖于输入大小? 所以在某种程度上它是恒定的,尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)? 最佳答案 无穷
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题,但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢?是指增长率的增长率吗? 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数,该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli,复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时,我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为?在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时,浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
我在面试蛋糕上练习了一些问题,并在问题 2给出的解决方案使用两个单独的 for 循环(非嵌套),解决方案提供者声称他/她在 O(n) 时间内解决了它。据我了解,这将是 O(2n) 时间。是我想错了吗,
关于 Java 语法的幼稚问题。什么 T accept(ObjectVisitorEx visitor); 是什么意思? C# 的等价物是什么? 最佳答案 在 C# 中它可能是: O Accept(
假设我有一个长度为 n 的数组,我使用时间为 nlogn 的排序算法对它进行了排序。得到这个排序后的数组后,我遍历它以找到任何具有线性时间的重复元素。我的理解是,由于操作是分开发生的,所以时间是 O(
总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么? 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意,因为 O(1) = O(2) = co
这个问题在这里已经有了答案: 11 年前关闭。 Possible Duplicate: Plain english explanation of Big O 我想这可能是类里面教的东西,但作为一个自学
假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例, n 2)分别时间,您可能会看到: Θ(n)
这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀!