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Windows 10版本占比一览:5月更新成最流行

发布时间:2021-02-06 15:47:06 所属栏目:业界 来源:互联网
导读:近年来,伴随着城市化的快速发展,城市人口的不断增多,出行与运输需求的持续释放,不仅加快了城市交通的建设,同时也催生出不少的交通问题。包括交通拥堵、事故和污染在内,都给人们的生产与生活带去重大威胁,在此背景下,智慧交通概念开始被日益提出并践

近年来,伴随着城市化的快速发展,城市人口的不断增多,出行与运输需求的持续释放,不仅加快了城市交通的建设,同时也催生出不少的交通问题。包括交通拥堵、事故和污染在内,都给人们的生产与生活带去重大威胁,在此背景下,智慧交通概念开始被日益提出并践行。

所谓智慧交通,就是利用各种智能技术和装备,推动交通的数字化、网联化和智能化。这其中,网联化对于智慧交通的发展来说无疑至关重要。利用物联网,让交通各环节和各方面都成功联网,不仅能有效增强交通监管、升级交通服务,同时还能进一步完善现有交通业态。

增强交通监管

众所周知,当前各种交通问题的层出不穷,除了交通建设跟不上日益增长的出行需求外,根本原因还是交通监管的实际不足。一方面我国警力资源有限,无法实现对交通管理的全覆盖,另一方面我国交通基础设施也十分庞杂,给交通监管提出了高要求,这些使得监管较困难。

在此背景下,物联网技术带来的网联化发展,给交通监管带来了福音。通过让车辆、道路基础设施等联网,交管部门能够足不出户就对对整个交通运维情况实现全监控和全掌握,并通过远程调度动态解决各种交通问题,这不仅能够增强监管的力度和水平,同时也减少了成本。
 

从前文的简单分析可以看出来,查询效率不高的慢查询通常有以下几种情况:

  •  全表扫描:Handler_read_rnd_next 这个值会大幅度突增,且这一类查询在 slowlog 中 row_examined 的值也会非常高。
  •  索引效率不高,索引选错了:Handler_read_next 这个值会大幅度的突增,不过要注意这种情况也有可能是业务量突增引起的,需要结合 QPS/TPS 一起看。这一类查询在 slowlog 中找起来会比较麻烦,row_examined 的值一般在故障前后会有比较明显的不同,或者是不合理的偏高。
    •  比如数据倾斜的场景,一个小范围的 range 查询在某个特定的范围内 row_examined 非常高,而其他的范围时 row_examined 比较低,那么就可能是这个索引效率不高。
  •  排序比较多:order by,group by 这一类查询通常不太好从 Handler 的指标直接判断,如果没有索引或者索引不好,导致排序操作没有消除的话,那么在 processlist 和 slowlog 通常能看到这一类查询语句出现的比较多。

当然,不想详细的分析 MySQL 指标或者是情况比较紧急的话,可以直接在 slowlog 里面用 rows_sent 和 row_examined 做个简单的除法,比如 row_examined/rows_sent > 1000 的都可以拿出来作为“嫌疑人”处理。这类问题一般在索引方面做好优化就能解决。

PS:1000 只是个经验值,具体要根据实际业务情况来定。

计算量大

这一类问题通常是因为数据量比较大,即使索引没什么问题,执行计划也 OK,也会导致 CPU 100%,而且结合 MySQL one-thread-per-connection 的特性,并不需要太多的并发就能把 CPU 使用率跑满。这一类查询其实是是比较好查的,因为执行时间一般会比较久,在 processlist 里面就会非常显眼,反而是 slowlog 里面可能找不到,因为没有执行完的语句是不会记录的。

这一类问题一般来说有三种比较常规的解决方案:

  1.  读写分离,把这一类查询放到平时业务不怎么用的只读从库去。
  2.  在程序段拆分 SQL,把单个大查询拆分成多个小查询。
  3.  使用 HBASE,Spark 等 OLAP 的方案来支持。

高 QPS

这一类问题单纯的就是硬件资源的瓶颈,不论是 row_examined/rows_sent 的比值,还是 SQL 的索引、执行计划,或者是 SQL 的计算量都不会有什么明显问题,只是 QPS 指标会比较高,而且 processlist 里面可能什么内容都看不到,例如:

(编辑:淮安站长网)

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