LINUX上MYSQL优化三板斧

优化数据库的三板斧 大幅提高Oracle性能.doc 优化数据库、提高Oracle性能,oracle优化手册 立即下载

现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。

闲话少说,进入正题。

一、CPU

首先从CPU说起。

你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象:

你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样:

这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗CPU的频率为1.2G。 

这是什么原因呢?

这些其实都源于CPU最新的技术:节能模式。

操作系统和CPU硬件配合,系统不繁忙的时候,为了节约电能和降低温度,它会将CPU降频。

这对环保人士和抵制地球变暖来说是一个福音,但是对MySQL来说,可能是一个灾难。

为了保证MySQL能够充分利用CPU的资源,建议设置CPU为最大性能模式。

这个设置可以在BIOS和操作系统中设置,当然,在BIOS中设置该选项更好,更彻底。

由于各种BIOS类型的区别,设置为CPU为最大性能模式千差万别,我们这里就不具体展示怎么设置了。


二、内存

然后我们看看内存方面,我们有哪些可以优化的。

1. numa

非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) 也是最新的内存管理技术。它和对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) 是对应的。简单的队别如下:

如图所示,详细的NUMA信息我们这里不介绍了。

但是我们可以直观的看到:SMP访问内存的都是代价都是一样的;但是在NUMA架构下,本地内存的访问和非 本地内存的访问代价是不一样的。

对应的根据这个特性,操作系统上,我们可以设置进程的内存分配方式。目前支持的方式包括:

简而言之,就是说,你可以指定内存在本地分配,在某几个CPU节点分配或者轮询分配。

除非是设置为--interleave=nodes轮询分配方式,即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外,其他的方式就算其他NUMA节点上还有内存剩余,Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程,而是采用SWAP的方式来获得内存。

有经验的系统管理员或者DBA都知道SWAP导致的数据库性能下降有多么坑爹。 

所以最简单的方法,还是关闭掉这个特性。

关闭特性的方法,分别有:可以从BIOS,操作系统,启动进程时临时关闭这个特性。

a) 由于各种BIOS类型的区别,如何关闭NUMA千差万别,我们这里就不具体展示怎么设置了。

b) 在操作系统中关闭,可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加numa=off,如下所示:

另外可以设置 vm.zone_reclaim_mode=0尽量回收内存。

c) 启动MySQL的时候,关闭NUMA特性:

当然,最好的方式是在BIOS中关闭。

2.vm.swappiness

vm.swappiness是操作系统控制物理内存交换出去的策略。它允许的值是一个百分比的值,最小为0,最大运行100,该值默认为60。

vm.swappiness设置为0表示尽量少swap,100表示尽量将inactive的内存页交换出去。

具体的说:当内存基本用满的时候,系统会根据这个参数来判断是把内存中很少用到的inactive 内存交换出去,还是释放数据的cache。

cache中缓存着从磁盘读出来的数据,根据程序的局部性原理,这些数据有可能在接下来又要被读取;inactive 内存顾名思义,就是那些被应用程序映射着,但是“长时间”不用的内存。

我们可以利用vmstat看到inactive的内存的数量:

通过/proc/meminfo 你可以看到更详细的信息:

这里我们对不活跃inactive内存进一步深入讨论。

Linux中,内存可能处于三种状态:free,active和inactive。

众所周知,Linux Kernel在内部维护了很多LRU列表用来管理内存,比如LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON, LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE, LRU_UNEVICTABLE。其中LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON用来管理匿名页,LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE用来管理page caches页缓存。

系统内核会根据内存页的访问情况,不定时的将活跃active内存被移到inactive列表中,这些inactive的内存可以被 交换到swap中去。

一般来说,MySQL,特别是InnoDB管理内存缓存,它占用的内存比较多,不经常访问的内存也会不少,这些内存如果被Linux错误的交换出去了,将 浪费很多CPU和IO资源。 InnoDB自己管理缓存,cache的文件数据来说占用了内存,对InnoDB几乎没有任何好处。

所以,我们在MySQL的服务器上最好设置vm.swappiness=0。

我们可以通过在sysctl.conf中添加一行:

并使用sysctl -p来使得该参数生效。


三、文件系统

最后,我们看一下文件系统的优化

1.mount

我们建议在文件系统的mount参数上加上noatime,nobarrier两个选项。

用noatime mount的话,文件系统在程序访问对应的文件或者文件夹时,不会更新对应的access time。

一般来说,Linux会给文件记录了三个时间,change time, modify time和access time。

我们可以通过stat来查看文件的三个时间:

其中access time指文件最后一次被读取的时间,modify time指的是文件的文本内容最后发生变化的时间,change time指的是文件的inode最后发生变化(比如位置、用户属性、组属性等)的时间。

一般来说,文件都是读多写少,而且我们也很少关心某一个文件最近什么时间被访问了。

所以,我们建议采用noatime选项,这样文件系统不记录access time,避免浪费资源。

现在的很多文件系统会在数据提交时强制底层设备刷新cache,避免数据丢失,称之为write barriers。

但是,其实我们数据库服务器底层存储设备要么采用RAID卡,RAID卡本身的电池可以掉电保护;要么采用Flash卡,它也有自我保护机制,保证数据不会丢失。所以我们可以安全的使用nobarrier挂载文件系统。

设置方法如下:

对于ext3, ext4和 reiserfs文件系统可以在mount时指定barrier=0;对于xfs可以指定nobarrier选项。 

2.deadline

文件系统上还有一个提高IO的优化万能钥匙,那就是deadline。

在 Flash技术之前,我们都是使用机械磁盘存储数据的,机械磁盘的寻道时间是影响它速度的最重要因素,直接导致它的每秒可做的IO(IOPS)非常有限, 为了尽量排序和合并多个请求,以达到一次寻道能够满足多次IO请求的目的,Linux文件系统设计了多种IO调度策略,已适用各种场景和存储设备。

Linux的IO调度策略包括:Deadline scheduler,Anticipatory scheduler,Completely Fair Queuing(CFQ),NOOP。

每种调度策略的详细调度方式我们这里不详细描述,这里我们主要介绍CFQ和Deadline,CFQ是Linux内 核2.6.18之后的默认调度策略,它声称对每一个 IO 请求都是公平的,这种调度策略对大部分应用都是适用的。

但是如果数据库有两个请求,一个请求3次IO,一个请求10000次IO,由于绝对公平,3次IO的这个请求都需要跟其他10000个IO请求竞争,可能要等待上千个IO完成才能返回,导致它的响应时间非常慢。并且如果在处理的过程中,又有很多IO请 求陆续发送过来,部分IO请求甚至可能一直无法得到调度被“饿死”。而deadline兼顾到一个请求不会在队列中等待太久导致饿死,对数据库这种应用来 说更加适用。

实时设置,我们可以通过

来将sda的调度策略设置为deadline。

我们也可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加elevator=deadline来永久生效。 

总结

CPU方面:

关闭电源保护模式

内存: 

vm.swappiness = 0 

关闭numa

文件系统:

用noatime,nobarrier挂载系统

IO调度策略修改为deadline。

Zotero内存占用与存储优化:从根源解决卡顿与空间不足 文献管理软件在学术工作中扮演着重要角色,其核心原理是通过数据库管理元数据与附件文件,实现文献的快速检索与组织。然而,随着文献库规模增长,软件的资源管理机制可能面临挑战,尤其是内存占用与存储空间优化问题。从技术价值看,高效的附件管理策略不仅能提升软件响应速度,还能确保数据安全与可移植性。在实际应用场景中,研究者常遇到软件卡顿、存储目录膨胀等痛点,这通常与附件存储模式、缓存机制及数据库维护有关。本文聚焦于Zotero这一主流工具,针对其内存占用高、文件无法删除等常见问题,提供了外置存储、链接附件、数据库维护等系 阅读详情

相关推荐

GD-Link离线烧录全攻略:从配置到一键下载的保姆级教程

本文详细介绍了GD-Link离线烧录的全流程,从硬件准备到软件配置,再到一键下载的实战技巧。通过保姆级教程,帮助工程师快速掌握国产MCU的离线烧录技术,适用于产线批量烧录和现场设备维护等场景,显著提升工作效率。

ww90123的博客 653

Android飞行模式监听:从系统广播到状态管理的工程实践

在移动应用开发中,系统状态管理是确保应用稳定性和用户体验的核心技术之一。其原理在于操作系统通过统一的协调机制,对硬件资源进行原子性控制,并对外提供标准的事件通知接口。这一机制的技术价值在于,它使得应用能够以松耦合的方式响应系统级变化,避免因状态不同步导致的连接异常或功能失效。在Android平台上,飞行模式切换是典型的系统状态变更场景,它涉及网络连接性、无线硬件状态和全局广播通知等多个维度。开发者通过动态注册广播接收器监听ACTION_AIRPLANE_MODE_CHANGED事件,并结合Settings.

weixin_34242331的博客 466

面板数据门槛归回分析,xthreg的安装,xthreg2安装包

我用的是Stata17,数据是不平衡的面板数据,需要用到xthreg2,虽然我找到了xthreg2.ado,但是还需要安装xthreg,因为运行xthreg2需要xthreg包顺带安装的lxthreg.mlib文件。但是!我后来发现还是不行,最后是去买了一个真正能用到xthreg2的lxthreg.mlib文件,才可以运行。

weixin_55252589的博客 1万+

MySQL命令行格式化输出

来自http://www.codesky.net/article/200907/168892.htmlMySQL的客户端命令行工具,有很多方便使用者的特性,某些方面甚至可以说比Oracle的sqlplus更加人性化。当然从整体来说,还是sqlplus更加方便些,这么说或许是我对sqlplus更加熟悉吧。这里记录下MySQL命令行几个比较常用的特性。1.使用G按行垂直显示结果如果一行很长,需要这行显...

yangjianli868的专栏 1937

安卓逆向实战:利用Frida-RPC自动化获取大麦演唱会数据

本文详细介绍了如何利用Frida-RPC技术实现安卓逆向自动化,以获取大麦演唱会数据。通过实战演示,从环境搭建、使用Frida动态分析定位核心签名算法,到封装为可复用的Python脚本,完整解析了自动化数据获取的技术路径与工程化思考。

cheese的博客 978

Clock Gating设计陷阱:为什么你的ICG cell总是导致setup violation?(附解决方案)

本文深入分析了数字IC设计中ICG(Integrated Clock Gating)单元导致setup时序违规的常见问题,包括时钟偏斜和数据路径过长两大核心原因。通过量化分析影响因素,提供了逻辑重组、寄存器重定时等优化策略,并介绍了预防性设计方法和物理实现阶段的优化技巧,帮助工程师有效解决ICG相关的setup violation问题。

weixin_29168153的博客 206

mysql ssd noop_btrfs cfq, noop, deadline三种IO调度策略下的IO性能表现

测试结果:[root@digoal data01]# echo noop > /sys/block/sdb/queue/scheduler[root@digoal data01]# echo noop > /sys/block/sdc/queue/scheduler[root@digoal data01]# echo noop > /sys/block/sdd/queue/sch...

weixin_39967096的博客 910

晟矽微MC32F7361定时器的使用案例说明

110所以TIMER0所用的频率是FCPU的1/64,也就是8/64MHZ. 为1/8MHZ。//io口下拉电阻 1:enable 0:disablea。//io口上拉电阻 1:enable 0:disable。//io口下拉电阻 1:enable 0:disable。//io口上拉电阻 1:enable 0:disable。//io口下拉电阻 1:enable 0:disable。//io口上拉电阻 1:enable 0:disable。

liyanfei123456的博客 1131

MySQL三板斧 - MySQL概述

文章目录1、MySQL概述1.1、MySQL体系结构1.2、 MySQL内存结构1.2.1 全局内存 Global Buffer1.2.2 线程内存 Thread Buffer 1、MySQL概述 1.1、MySQL体系结构 Connectors:连接MySQL服务的常用工具集 Management Serveices & Utilities:系统管理和控制工具, 如:备份恢复、MySQL复制、集群等 Connection Pool:连接池,管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处

TangYe_的博客 402

Mediapipe手势识别实战——基于关节角度计算实现动态手势分类

本文详细介绍了如何利用Mediapipe进行手势识别,通过计算手指关节弯曲角度实现动态手势分类。文章从基础原理出发,讲解了关节角度计算的数学方法,并提供了Python实现代码。同时,还分享了数字手势和OK手势的识别实战经验,以及性能优化和工程实践中的关键技巧,帮助开发者快速掌握实时手势识别技术。

weixin_26891599的博客 403

超详细 Git创建仓库及上传项目至Github操作(Windows系统)

文章目录前言一、Git下载及安装二、创建代码仓库1.配置身份2.创建本地仓库3.提交本地代码三、使用Git上传代码至Github1.创建ssh keys2.在Github中新建仓库3.关联本地仓库与Github仓库4.推送代码至Github仓库总结 前言 本文对于Windows系统上git的安装及基本使用方法进行简单介绍,并介绍如何使用git将仓库中的项目上传至个人的Github中去。内容参考《第一行代码》以及一些博客。 本文适合新手阅读哦~ 一、Git下载及安装 打开网站 git下载 下载安装包(直接

lijianyi0219的博客 2万+

Linux上MySQL优化三板斧

转载自:http://www.woqutech.com/?p=1200 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有...

weixin_34061555的博客 111

AgentScope实战训练营-Java开发HITL人机协作AI应用完整指南

本文手把手带你从零搭建一个基于 Spring Boot WebFlux + AgentScope + 通义千问的人机协作(HITL)AI 聊天应用。项目涵盖流式对话、工具调用、高危操作确认、对话中断、动态 MCP 工具接入、中英文双语界面等完整功能。文章从环境准备、pom.xml 配置、DTO 数据模型、Hook 机制、AgentService 核心服务、ChatController 接口到前端 HTML/CSS/JS 实现,逐一讲解每行代码的设计意图,并附带 REST API 接口说明、测试场景、常见问题

program哲学 713

deepdive mysql_Linux上MySQL优化三板斧

Linux上MySQL优化三板斧现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。闲话少说,进入正题。一、CPU首先从CPU说起。你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象:你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样:#cat/p...

weixin_36240219的博客 115

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Linux上MYSQL优化的三板斧

现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的...

weixin_33825683的博客 122

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

马哥 mysql dba_LINUX上MYSQL优化三板斧

现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。闲话少说,进入正题。一、CPU首先从CPU说起。你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象:你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样:这个是Intel E5-2620的CPU,他是...

weixin_39612849的博客 155

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

PX4+MID360+FAST-LIO无GPS室内无人机悬停实战

激光雷达SLAM通过点云与IMU紧耦合实现不依赖GPS的位姿估计,为室内无人机提供稳定位置反馈。其核心原理是利用迭代卡尔曼滤波融合高频IMU先验与雷达观测,输出200Hz以上位姿,替代GPS成为位置环基准。技术价值在于低成本、高频率、抗干扰,适用于室内巡检、仓储物流、自主避障等场景。PX4飞控通过EKF2融合FAST-LIO输出的视觉位姿,配合MID360固态雷达,实现十厘米级定点悬停。本文围绕该链路,详解参数配置、外参标定与悬停调参。

weixin_34112181的博客 353
下一篇: 网易OpenStack部署运维实战
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值