MySQL利用多核处理器 innodb_read_io_threads

在工作中可能遇到这样的情况,随着业务的增长,用户量也在逐渐增长,终究有一天,一到高峰期,数据库服务器CPU利用率直飚100%。

最简单的做法就是直接提升硬件性能,简单粗暴,直接有效。

假如我们最开始的服务器CPU核数是4,然后我们觉得4个有点扛不住,那就直接给他搞16个核。这下应该没啥问题了吧,用户访问站点貌似也比以前快了。但是不要高兴太早,当你打开任务管理器,你会发现利用率高的还是以前那几个核,或者说只有4个用的比较多,其它12位大爷感觉不接茬。

如果你去查一下innodb_read_io_threads和innodb_write_io_threads这两个变量的时候,你就回发现,它们的默认值是4。可以用以下语句查看这两个变量的值:

show variables like '%_io_threads'


那就往大放呗。如果你直接用set命令去修改,你就回发现,人家会告你这俩命令是只读变量。那好吧,只能在初始化文件中添加这两个变量了。找到mysql的安装目录,用管理员身份打开mysql.ini文件,在最后添加这么两句:

innodb_read_io_threads=16
innodb_read_write_threads=16


重启MySQL服务,再去观察一下任务管理器,你就会发现,这次任务分配到每个处理器的任务量就均匀了些。

 

LeetCode 题目 491 - 递增子序列 (Incremental Subsequence) 是一道关于算法设计的中等难度题目。这道题要求你在给定整数数组 nums 中找出所有长度大于等于 1 的递增子序列。递增子序列是指数组中的一串连续元素,它们按照顺序严格增大。 解决这个问题的一个常见策略是使用动态规划(Dynamic Programming),特别是哈希表或者单调栈(Monotonic Stack)。你可以维护一个栈,每当遍历到一个比栈顶元素大的数字时,就将它推入栈,并更新当最长递增子序列的长度。同时,如果遇到一个不大于栈顶元素的数字,就从栈顶开始检查是否存在更长的递增子序列。 以下是 C++ 解决此问题的一种简单实现: ```cpp class Solution { public: vector<int> lengthOfLIS(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); if (n == 0) return {}; // 使用单调栈存储当已知的最大子序列 stack<pair<int, int>> stk; stk.push({nums[0], 1}); for (int i = 1; i < n; ++i) { while (!stk.empty() && nums[i] > stk.top().first) { // 如果新数大于栈顶元素,找到一个更长的递增子序列 int len = stk.top().second + 1; ans.push_back(len); stk.pop(); } // 如果新数不大于栈顶元素,尝试从当位置开始寻找更长子序列 if (!stk.empty()) { stk.top().second = max(stk.top().second, 1); } else { stk.push({nums[i], 1}); } } return ans; } private: vector<int> ans; }; ``` 在这个解决方案中,`ans` 存储所有的递增子序列长度,最后返回这个结果向量即可。
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