InnoDB缓存相关
InnoDB存储引擎是基于磁盘存储的,并将其中的记录按照页的方式进行管理。在数据库系统中,由于CPU速度和磁盘速度之前的鸿沟,通常使用缓冲池技术来提高数据库的整体性能。
1. Innodb_buffer_pool
缓冲池(buffer pool)简单来说就是一块内存区域。缓冲池中缓存的数据页类型有:索引页、数据页、undo页、插入缓冲、自适应哈希索引、InnoDB存储的锁信息、数据字典信息等。不能简单认为,缓冲池只是缓存索引页和数据页,它们只是占缓冲池很大的一部分而已。
在数据库中进行读取页的操作,首先将从磁盘读到的页存放在缓冲池中,下一次再读相同的页时,首先判断该页是否在缓冲池中。若在,称该页在缓冲池中被命中,直接读取该页。否则,读取磁盘中的页。
root@rac3 mysql> show global status like 'Innodb_buffer_pool_%';+---------------------------------------+--------+| Variable_name | Value |+---------------------------------------+--------+| Innodb_buffer_pool_pages_data | 1118 || Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 || Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 1950 || Innodb_buffer_pool_pages_free | 129951 || Innodb_buffer_pool_pages_misc | 3 || Innodb_buffer_pool_pages_total | 131072 || Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 || Innodb_buffer_pool_read_ahead | 311 || Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted | 0 || Innodb_buffer_pool_read_requests | 202858 || Innodb_buffer_pool_reads | 756 || Innodb_buffer_pool_wait_free | 0 || Innodb_buffer_pool_write_requests | 43825 |+---------------------------------------+--------+13 rows in set (0.00 sec)
从上面的值我们可以看出总共 131072 pages,还有 129951 是 Free 状态的,仅仅只有 1118 个 page 有数据, read 请求 202858 次,其中有 756 次所请求的数据在 buffer pool 中没有,也就是说有 756 次是通过读取物理磁盘来读取数据的,所以很容易也就得出了 Innodb Buffer Pool 的 Read 命中率大概在为:(202858 - 756)/ 202858 * 100% 。
Innodb 在修改数据的时候同样也只是修改 buffer pool中的数据,并不是在一个事务提交的时候就将buffer pool中被修改的数据同步到磁盘,而是通过另外一种支持事务的数据库系统常用的手段,将修改信息记录到相应的事务日志中。
我们的应用所修改的buffer pool中的数据都很随机,每次所做的修改都是一个或者少数几个数据页,多次修改的数据页也很少会连续。如果我们每次修改之后都将buffer pool的数据同步到磁盘, 那么磁盘就只能一直忙于频繁的随即读写操作。而事务日志在创建之初就是申请的连续的物理空间,而且每次写入都是紧接着之前的日志数据顺序的往后写入,基本上都是一个顺序的写入过程。所以,日志的写入操作远比同步buffer pool中被修改的数据要更快。
2. redo log_buffer
事务日志本身也有 buffer,也就是redo log_buffer,每次事务日志的写入并不是直接写入到文件,也都是暂时先写入到 redo log_buffer中,然后再在一定的事件触发下才会同步到文
事务日志文件的大小与 Innodb 的整体 IO 性能有非常大的关系。理论上来讲,日志文件越大,则 Buffer Pool 所需要做的刷新动作也就越少,性能也越高。但是,我们也不能忽略另外一个事情,那就是 当系统 Crash 之后的恢复。
Innodb中记录了每一次对数据库中的数据及索引所做的修改,以及与修改相关的事务信息。同时还记录了系统每次 checkpoint 与 log sequence number(日志序列号)。假设在某一时刻,MySQL Crash了,那么很显然,所有buffer pool中的数据都会丢失,也包括已经修改且没有来得及刷新到数据文件中的数据。难道我们就让这些数据丢失么?当然不会,当MySQL从Crash之后再次启动,Innodb 会通过比较事务日志中所记录的checkpoint信息和各个数据文件中的checkpoint信息,找到最后一次checkpoint所对应的log sequence number,然后通过事务日志中所记录的变更记录,将从 Crash 之前最后一次checkpoint往后的所有变更重新应用一次,同步所有的数据文件到一致状态,这样就找回了因为系统 Crash 而造成的所有数据丢失。当然,对于 log buffer中未来得及同步到日志文件的变更数据就无法再找回了。系统 Crash 的时间离最后一次 checkpoint 的时间越长,所需要的恢复时间也就越长。而日志文件越大,Innodb 所做的 checkpoint 频率也越低,自然遇到长时间恢复的可能性也就越大了。
2.1 checkpoint
在InnoDB存储引擎中,可能发生如下几种情况的Fuzzy Checkpoint:
(1)Master Thread Checkpoint
对于Master Thread中发生的checkpoint,差不多以每秒或每十秒的速度从缓冲池的脏页列表中刷新一定比例的页回磁盘。这个过程是异步的,即此时InnoDB存储引擎可以进行其他的操作,用户查询线程不会阻塞。
(2)FLUSH_LRU_LIST Checkpoint
InnoDB存储引擎需要保证LRU列表中需要有差不多100个空闲页可供使用。若没有100个空闲页,那么InnoDB存储引擎会将LRU列表尾端的页移除。如果这些页中有脏页,那么需要进行checkpoint。这些页是来自LRU列表的,因此称为FLUSH_LRU_LIST Checkpoint。
(3)Async/Sync Flush Checkpoint
Async/Sync Flush Checkpoint是为了保证redo log的循环使用可用性。
(4)Dirty Page too much Checkpoint
脏页的数量太多,导致InnoDB存储引擎强制进行Checkpoint。可由参数innodb_max_dirty_pages_pct控制。
root@rac3 mysql> show variables like 'innodb_max_dirty_pages_pct'/G*************************** 1. row ***************************Variable_name: innodb_max_dirty_pages_pctValue: 851 row in set (0.00 sec)
innodb_max_dirty_pages_pct的值为85,表示当缓冲池中脏页的数量占据85%时,强制进行checkpoint,刷新一部分的脏页到磁盘。
2.2 innodb_flush_log_at_trx_commit
参数innodb_flush_log_at_trx_commit用来控制事务日志刷新到磁盘的策略。
默认innodb_flush_log_at_trx_commit=1,表示在每次事务提交的时候,都把log buffer刷到文件系统中去,并且调用文件系统的“flush”操作将缓存刷新到磁盘上去。这样的话,数据库对IO的要求就非常高了,如果底层的硬件提供的IOPS比较差,那么MySQL数据库的并发很快就会由于硬件IO的问题而无法提升。为了提高效率,保证并发,牺牲一定的数据一致性。innodb_flush_log_at_trx_commit还可以设置为0和2。
innodb_flush_log_at_trx_commit=0时,提交事务时并不将log buffer写入磁盘,而是等待主线程每秒的刷新。
innodb_flush_log_at_trx_commit=2时,事务提交时将事务日志写入redo log file,但仅写入文件系统的缓存,不进行fsync操作。在这个设置下,当MySQL数据库发生宕机而操作系统不发生宕机,并不会导致事务的丢失。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Pinduoduo ソフトウェアは多くの優れた製品を提供し、いつでもどこでも購入でき、各製品の品質は厳しく管理され、すべての製品は正規品であり、多くの優遇ショッピング割引があり、誰もがオンラインで買い物をすることができます。携帯電話番号を入力してオンラインにログインし、オンラインで複数の配送先住所や連絡先情報を追加し、最新の物流動向をいつでも確認できます さまざまなカテゴリの商品セクションが開き、検索して上下にスワイプして購入および注文することができます家から出ることなく利便性を体験することができます.オンライン ショッピング サービスでは、購入した商品を含むすべての購入記録を確認することもでき、数十のショッピング赤い封筒とクーポンを無料で受け取ることもできます.今回、編集者は Pinduoduo ユーザーに詳細なオンライン サービスを提供しました購入した製品の記録を表示する方法。 1. 携帯電話を開き、Pinduoduo アイコンをクリックします。

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

著者の個人的な考えの一部 自動運転の分野では、BEV ベースのサブタスク/エンドツーエンド ソリューションの開発に伴い、高品質のマルチビュー トレーニング データとそれに対応するシミュレーション シーンの構築がますます重要になってきています。現在のタスクの問題点に対応して、「高品質」は 3 つの側面に分離できます。 さまざまな次元のロングテール シナリオ: 障害物データ内の近距離車両、車両切断中の正確な進行角、車線などラインデータ 曲率の異なるカーブやランプ・合流・合流などの撮影が難しいシーン。これらは多くの場合、大量のデータ収集と複雑なデータ マイニング戦略に依存しており、コストがかかります。 3D 真の値 - 一貫性の高い画像: 現在の BEV データ取得は、センサーの設置/校正、高精度マップ、再構成アルゴリズム自体のエラーの影響を受けることがよくあります。これが私を導いた

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機能を提供するだけでなく、研究者が独自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

iPhone では、ヘルスケア App に薬を追加して、毎日摂取する薬、ビタミン、サプリメントを追跡および管理できます。デバイスで通知を受信したときに、服用した薬またはスキップした薬を記録できます。薬を記録すると、どれくらいの頻度で薬を服用したか、または服用しなかったかを確認できるので、健康状態を追跡するのに役立ちます。この記事では、iPhone のヘルスケア アプリで選択した薬のログ履歴を表示する方法を説明します。ヘルスケア アプリで薬の記録履歴を表示する方法に関する短いガイド: ヘルスケア アプリ > 参照 > 薬 > 薬 > 薬の選択 > オプション&a に移動します。
