Twitter MySQL 5.5:为高性能数据库而生
2024-09-18 15:52:58作者:齐添朝
项目介绍
Twitter MySQL 5.5 是 Twitter 基于 Oracle 发布的 MySQL 5.5 版本进行开发的定制分支。该项目旨在分享代码和信息,虽然不建议在 Twitter 之外直接使用,但其丰富的功能和优化措施对于需要高性能数据库解决方案的用户来说,仍然具有极高的参考价值。
项目技术分析
1. 额外的状态变量
Twitter MySQL 5.5 增加了多个 InnoDB 内部状态变量,这些变量在原生 MySQL 中并未公开。新增的状态变量包括:
- InnoDB 文件和表空间文件的打开、关闭和当前打开的数量。
- 遇到的死锁数量。
- 当前日志序列号(LSN)以及已刷新和已检查点的 LSN。
这些状态变量的增加使得用户能够更有效地监控系统,深入了解生产负载下的数据库行为。
2. NUMA 架构下的内存分配优化
在多处理器系统中,NUMA(非统一内存访问)架构将系统内存分布在多个 NUMA 节点上。Twitter MySQL 5.5 针对 NUMA 系统中的内存分配问题进行了优化,具体措施包括:
- 增加了在启动时强制预分配整个缓冲池的选项,以确保系统决定页面分配和 NUMA 节点分配。
- 增加了
mysqld_safe选项,使用numactl --interleave=all在所有 NUMA 节点之间交错内存分配,确保内存使用均匀分布。 - 增加了在启动前刷新操作系统缓存的功能,确保 InnoDB 分配缓冲池时不会受到缓存数据的影响。
3. 服务器端查询超时
Twitter MySQL 5.5 改进了服务器端语句超时支持,允许服务器主动取消运行时间超过毫秒级超时的查询,从而减少不必要的工作。
4. 缓冲池导出和恢复
通过一种安全且轻量级的方法,Twitter MySQL 5.5 支持 InnoDB 缓冲池的导出和恢复,这为滚动重启服务提供了便利。
5. 固态硬盘(SSD)优化
针对 SSD 设备,Twitter MySQL 5.5 进行了优化,包括页面刷新行为和减少磁盘写入,以延长 SSD 的使用寿命。
项目及技术应用场景
Twitter MySQL 5.5 适用于以下场景:
- 高并发系统:通过增加的状态变量和优化措施,能够更好地监控和处理高并发负载。
- 多处理器环境:特别是在 NUMA 架构下,优化后的内存分配策略能够显著提升性能。
- SSD 存储环境:针对 SSD 的优化措施能够延长设备寿命,适用于需要高性能存储的场景。
- 需要滚动重启的服务:缓冲池的导出和恢复功能使得服务能够在不停机的情况下进行滚动重启。
项目特点
- 深度监控:通过增加的内部状态变量,提供更详细的系统监控信息。
- NUMA 优化:针对 NUMA 架构的内存分配问题进行了深入优化,确保内存使用均匀分布。
- 查询超时控制:改进了服务器端查询超时支持,减少不必要的工作。
- 缓冲池管理:支持缓冲池的导出和恢复,便于服务滚动重启。
- SSD 优化:针对 SSD 设备进行了专门优化,延长设备使用寿命。
Twitter MySQL 5.5 虽然是为 Twitter 内部使用而定制的,但其丰富的功能和优化措施对于需要高性能数据库解决方案的用户来说,仍然具有极高的参考价值。无论是高并发系统、多处理器环境,还是 SSD 存储环境,Twitter MySQL 5.5 都能提供卓越的性能和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218