前沿: 这两天试着用golang做一些高性能的api,不想把压力到聚合在平台的接口上。平台因为要做很多耗时间的操作,uwsgi下会出现少许错误,找了一圈不知道如何解决该问题。 暂时先绕道而行,先拿简单的接口来做测试,慢慢的把复杂的操作也迁移到golang上。 话
前沿:
这两天试着用golang做一些高性能的api,不想把压力到聚合在平台的接口上。平台因为要做很多耗时间的操作,uwsgi下会出现少许错误,找了一圈不知道如何解决该问题。 暂时先绕道而行,先拿简单的接口来做测试,慢慢的把复杂的操作也迁移到golang上。
话说以前高性能的接口,我用的最多的方案还是nginx lua的组合,超强,大家可以看看我以前写的nginx lua的文章,各方面没得说。只是这段时间正在看golang 的,就试着用golang实现redis的api,先来个简单的试试手。
先搞下golang的redis模块
cd $GOPATH/src git clone git://github.com/alphazero/Go-Redis.git redis cd redis go install
简单说下golang操作redis的例子
//xiaorui.cc package main import ( "os"; "bufio"; "log"; "fmt"; "redis"; ) /* hello world, redis style. */ func main () { // create the client. Here we are using a synchronous client. // Using the default ConnectionSpec, we are specifying the client to connect // to db 13 (e.g. SELECT 13), and a password of go-redis (e.g. AUTH go-redis) spec := redis.DefaultSpec().Db(13).Password("go-redis"); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("failed to create the client", e); return } key := "examples/hello/user.name"; value, e := client.Get(key); if e!= nil { log.Println ("error on Get", e); return } if value == nil { fmt.Printf("\nHello, don't believe we've met before!\nYour name? "); reader:= bufio.NewReader(os.Stdin); user, _ := reader.ReadString(byte('\n')); if len(user) > 1 { user = user[0:len(user)-1]; value = []byte(user); client.Set(key, value); } else { fmt.Printf ("vafanculo!\n"); return; } } fmt.Printf ("Hey, ciao %s!\n", fmt.Sprintf("%s", value)); }
我写的实例,大家看懂了后,完全可以做更多的扩展。
其实golang自带的http很有mvc的感觉,三者做了一些分离,很像python里面的web.py tornado。。。
测试结果:
服务端的启动
客户端的测试
//xiaorui.cc package main import( "fmt" "net/http" "io/ioutil" "log" "time" "redis" ) //xiaorui.cc const AddForm = ` Name: Age: ` const setform = ` key: value: ` func Handler( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ path := r.URL.Path[1:] if path == "favicon.ico" { http.NotFound(w, r) return } if path == ""{ path = "index.html" } contents,err:= ioutil.ReadFile( path ) if err !=nil{ fmt.Fprintf( w,"404" ) return } fmt.Fprintf( w,"%s\n",contents ) } func Add( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ name := r.FormValue("name") age := r.FormValue("age") if name == "" || age == "" { fmt.Fprint(w, AddForm) return } fmt.Fprintf(w, "Save : Your name is %s , You age is %s",name,age) } func redisset( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ key := r.FormValue("key") value := r.FormValue("value") if key == "" || value == "" { fmt.Fprint(w, setform) return } spec := redis.DefaultSpec().Db(0).Password(""); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("服务器连接有异常", e); return } inva := []byte(value) client.Set(key, inva); fmt.Fprintf(w, "哥们,你输入的key %s 和value %s 已经插入到redis里面了",key,key) } func redisget( w http.ResponseWriter,r *http.Request ){ key := r.FormValue("key") if key == "" { fmt.Fprint(w, setform) return } spec := redis.DefaultSpec().Db(0).Password(""); client, e := redis.NewSynchClientWithSpec (spec); if e != nil { log.Println ("服务器连接有异常", e); return } value, e := client.Get(key); fmt.Fprintf(w, "哥们,你要查询的key %s 和value %s ",key,value) } func valueget(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { params := r.URL.Query() user := params.Get("user") fmt.Fprintf(w, "you are get user %s", user) } func main(){ http.HandleFunc( "/",Handler) http.HandleFunc( "/add",Add) http.HandleFunc( "/redisset",redisset) http.HandleFunc( "/redisget",redisget) http.HandleFunc( "/valueget",valueget) s := &http.Server{ Addr: ":80", ReadTimeout: 30 * time.Second, WriteTimeout: 30 * time.Second, MaxHeaderBytes: 1 <p> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span> </p> <p style="color:#555555;font-family:宋体, 'Arial Narrow', arial, serif;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> <span style="font-family:微软雅黑, 'microsoft yahei';font-size:20px;"><br> </span></p> <p class="copyright"> 原文地址:golang利用http模块构建redis读写查api, 感谢原作者分享。 </p>

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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