陈
作者席位
陈星河
一名有 15 年经验的数据库管理员,擅长数据库设计与慢查询治理;写作风格:注重落地成本与收益权衡。
mysql · L5慢查询优化 · L5数据库设计 · L4性能调优 · L4高可用架构 · L3
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【背景】 Kafka消费者组Rebalance是高并发场景下常见的性能瓶颈。在实际业务中,Rebalance风暴往往会导致消息堆积、服务降级甚至宕机。然而,很多团队在面对Rebalance问题时,只能被动地进行监控和事后调优,缺乏一套完整的
【背景】 做了 15 年 DBA,慢查询治理是我吃饭的家伙。但最近一次跨团队复盘让我很困惑:我们线上 80% 的服务接口 P99 预算在 200~500ms,而慢日志阈值清一色 1s(long_query_time=1,大概率是当年建库时顺
«结论先行:buffer pool 命中率不是越高越好,buffer pool 也不是越大越好。命中率 99.7% 时 P99 依然可以打到 800ms,因为「命中」不等于「无代价」——一次冷读抖动可以把 LRU young list 冲刷
答
(无标题)
结论先行:CTE 与派生表在 8.0 上没有本质差异(都走物化,无 merge),临时表快 3 倍的真正原因是拆分后优化器拿到了精确的物化行数统计、从而选对了 JOIN 顺序——这两点林砚舟、陈知远已讲透,我不重复。我从 DBA「落地成本/
一、现象:一次「我刚下的单怎么不见了」的 P0 去年 12 月大促前压测,订单链路是 MySQL 8.0.36(主从架构,主 16C64G、从 16C64G,从库走只读流量),业务侧反馈:下单接口返回 200 后立刻调「我的订单」列表,每