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【震惊】小伙在公司用了个insert into select 居然被开除了

血一般的教训,请慎用insert into select。同事应用之后,导致公司损失了近10w元,最终被公司开除。 事情的起因 公司的交易量比较大,使用的数据库是mysql,每天的增量差不多在百万左右,公司并没有分库分表,所以想维持这个表的性能只能考虑做数据迁移。 同事李某接到了这个任务,于是他想出了这两个方案 先通过程序查询出来,然后插入历史表,再删除原表 使用insert into select让数据库IO来完成所有操作 第一个方案使用的时候发现一次性全部加载,系统直接就OOM了,但是分批次做就过多io和时间长,于是选用了第二种方案,测试的时候没有任何问题,开开心心上线,然后被开除。 到底发生了啥,我们复盘一下 先来看第一个方案,先看伪代码 // 1、查询对应需要迁移的数据 List<Object> list = selectData(); // 2、将数据插入历史表 insertData(list); // 3、删除原表数据 deleteByIds(ids); 我们可以从这段代码中看到,OOM的原因很简单,我们直接将数据全部加载内存,内存不爆才怪。 再来看看第二个方案...

Prometheus时序数据库-内存中的存储结构

Prometheus时序数据库-内存中的存储结构 前言 笔者最近担起了公司监控的重任,而当前监控最流行的数据库即是Prometheus。按照笔者打破砂锅问到底的精神,自然要把这个开源组件源码搞明白才行。在经过一系列源码/资料的阅读以及各种Debug之后,对其内部机制有了一定的认识。今天,笔者就来介绍下Prometheus的存储结构。 由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇,主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。 Gorilla Prometheus的存储结构-TSDB是参考了Facebook的Gorilla之后,自行实现的。所以阅读 这篇文章《Gorilla: A Fast, Scalable, In-Memory Time Series Database》 ,可以对Prometheus为何采用这样的存储结构有着清晰的理解。 监控数据点 下面是一个非常典型的监控曲线。 可以观察到,监控数据都是由一个一个数据点组成,所以可以用下面的结构来保存最基本的存储单元 type sample struct { t int64 v fl...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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