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https://help.aliyun.com/zh/mongodb/user-guide/configure-automatic-backup-for-an-instance  https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/billable-items-and-pricing-for-the-backup-storage-of-an-apsaradb-rds-for-mysql-instance?spm=a2c4g.11186623.0.0.bfc82edbXexazp 
数据库监控指标的QPS（Queries Per Second）是指数据库每秒钟处理的查询请求数量。它是衡量数据库性能的重要指标之一，可以帮助我们了解数据库的负载情况和性能瓶颈。 理解数据库监控指标的QPS可以从以下几个方面考虑： 1. 总体趋势：观察数据库的QPS随时间的变化趋势，可以了解数据库的负载情况和使用模式。如果QPS持续增长，可能意味着数据库需要进行优化或者升级硬件资源。 2. 峰值和谷值：观察数据库的QPS的峰值和谷值，可以了解数据库的高峰和低谷时段。这可以帮助我们调整数据库的资源分配，以满足高负载时段的需求。 3. 查询类型：分析不同类型查询的QPS，可以了解数据库在不同查询类型下的性能表现。比如，读操作的QPS可能会高于写操作，因为读操作通常比较快速。 4. 平均响应时间：结合QPS和平均响应时间，可以计算数据库的并发数。并发数越高，数据库的负载越重，可能需要进行性能优化。 5. 异常情况：观察QPS是否突然下降或者异常波动，可以帮助我们发现数据库的性能问题或者故障。异常的QPS波动可能意味着数据库出现了性能瓶颈、死锁、阻塞等问题。 通过监控数据库的QPS，我们可以及时了解数据库的负载情况、性能瓶颈和异常情况，从而采取相应的措施进行性能优化和故障处理。
数据库监控指标中的TPS（Transactions Per Second）表示每秒钟处理的事务数量。事务是数据库中的一组操作，通常是一组相关的数据库操作，例如插入、更新或删除数据。 通过监控数据库的TPS，可以了解数据库系统的性能和负载情况。较高的TPS值通常表示数据库系统正处于高负载状态，可能需要更多的资源来处理事务。而较低的TPS值可能表示数据库系统处于空闲状态，可以更好地利用资源。 TPS是一个重要的性能指标，可以帮助你评估数据库的性能和效率。通过监控TPS，你可以及时发现数据库的性能问题，并采取相应的措施来解决问题，例如优化查询、增加硬件资源或进行数据库调优。 此外，TPS还可以用于监控数据库的负载均衡和容量规划。通过监控TPS，你可以了解数据库系统当前的负载情况，并预测未来的负载趋势，以便及时调整资源配置和规划数据库的扩展。 需要注意的是，TPS并不是唯一的性能指标，还有其他指标如QPS（Queries Per Second，每秒查询数）、并发连接数、平均响应时间等也是很重要的监控指标。综合考虑这些指标可以更全面地评估数据库的性能和健康状况。
服务降级是指在系统负载过高或者出现故障的情况下，为了保证核心功能的可用性和稳定性，暂时关闭或者降低非核心功能的服务。通过服务降级，可以减轻系统的压力，提高系统的可用性和稳定性。 服务降级的理解可以从以下几个方面来考虑： 1. 关闭非核心功能：在系统负载过高或者出现故障时，可以先关闭一些非核心功能的服务，只保留核心功能的服务。这样可以减少系统的压力，提高核心功能的可用性。 2. 降低服务质量：在系统负载过高或者出现故障时，可以将非核心功能的服务降低服务质量，例如减少响应时间、降低并发量等。这样可以保证核心功能的稳定性，但是用户可能会感受到服务质量的下降。 3. 返回缓存数据：在系统负载过高或者出现故障时，可以返回一些缓存的数据，而不是实时查询数据库或者其他服务。这样可以减少对其他服务的依赖，提高系统的可用性。 4. 限流熔断：在系统负载过高或者出现故障时，可以对请求进行限流或者熔断处理，例如拒绝一部分请求或者返回错误信息。这样可以控制系统的压力，保证核心功能的可用性。 总之，服务降级是为了保证核心功能的可用性和稳定性而采取的一种策略，通过关闭或者降低非核心功能的服务，减轻系统的压力，提高系统的可用性和稳定性。
如果你的key有点大，那么你可能想要考虑使用Redis的哈希数据结构。哈希在Redis中是一个string类型的字段和值的映射表，它的添加、删除操作都是O(1)（即常量时间）。哈希特别适合用于存储对象，相较于将对象的每个字段存储为单独的string类型的key，将一个对象的所有字段存储在一个哈希结构中会占用更少的内存，且效率更高。 例如，假设你有一个用户对象，你可以使用用户的ID作为key，然后将用户的所有属性存储在一个哈希中，如下所示： ``` HMSET user:1000 username "antirez" password "P1pp0" birthyear 1977 verified 1 ``` 这样，你就可以通过用户的ID来获取或者更新用户的所有信息，而不是为每个用户属性创建一个新的key。这将大大减少key的数量和大小。 此外，Redis还支持对哈希进行压缩，当哈希的元素数量小于hash-max-zipmap-entries配置项，且所有字段值字符串的长度小于hash-max-zipmap-value配置项时，Redis会采用一种叫做ziplist的紧凑数据结构来存储哈希，这种数据结构可以有效地减小内存占用。
https://access.redhat.com/solutions/977393 https://access.redhat.com/solutions/6231531 https://www.kernel.org/doc/html/v4.20/networking/i40e.html https://dl.dell.com/manuals/all-products/esuprt_data_center_infra_int/esuprt_data_center_infra_network_adapters/intel-pro-adapters_users-guide_en-us.pdf https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/stable/linux.git/commit/?id=ee02865e4a45a https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/stable/linux.git/diff/drivers/net/ethernet/intel/i40e/i40e_main.c?id=ee02865e4a45a
https://www.intel.com/content/www/us/en/download/18026/intel-network-adapter-driver-for-pcie-40-gigabit-ethernet-network-connections-under-linux.html https://ixnfo.com/en/intel-i40e-driver-update.html https://gist.github.com/ilyaevseev/defbb0846b18aa9500a650f9ac2dcff1 https://www.intel.com/content/www/us/en/download-center/home.html https://opendev.org/starlingx/kernel/commit/fcec7cba9b6c7fc2160da1eee56145abb80d4f51
在Linux环境下模拟小包流量，可以使用"hping3"工具进行压测。hping3是一款强大的网络工具，可以用来发送ICMP/TCP/UDP等包，也可以模拟小包流量。 以下是一个简单的示例： 1. 安装hping3: 在Debian或Ubuntu上，你可以使用以下命令安装hping3: ``` sudo apt-get install hping3 ``` 在CentOS或RHEL上，你可以使用以下命令安装hping3: ``` yum install hping3 ``` 2. 使用hping3进行小包流量压测: 以下是一个发送小TCP包到目标主机的例子： ``` hping3 --flood -p TARGET_PORT TARGET_IP ``` 在上述命令中，--flood选项会发送大量的包，-p选项用于指定目标端口，TARGET_IP是你要压测的目标主机的IP地址。 如果你想要指定包的大小，可以使用-d选项，例如： ```...
上述输出显示了每个CPU核心的使用情况。其中，有些CPU核心的软中断(si)使用率为100%，这可能意味着这些CPU核心正在处理大量的软件中断。 软中断主要由硬件中断处理程序在中断处理的最后阶段触发，用于完成一些不能在硬件中断处理程序中直接完成的工作。典型的软中断包括网络和硬盘I/O等。 在这种情况下，你可能需要进一步调查是什么类型的软件中断导致了这种情况，以及这些软中断是否导致了系统的性能问题。 另外，你的系统的负载平均值也相当高（54.85, 55.91, 53.04），这可能意味着你的系统正面临着相当大的压力。你可能需要考虑优化你的系统配置，例如增加硬件资源，优化软件配置，或者优化你的应用程序的性能。 软中断（Softirq）是Linux内核中的一种中断机制，用于处理一些比较紧急的任务。它的优先级低于硬中断，但是高于进程。它的主要任务是处理硬中断的一些后续工作，以减轻硬中断的工作负担。 CPU的软中断使用率为100%可能有以下几种原因： 1. 网络流量过大：在处理网络包时，硬中断会将网络包从网卡读取到内存，然后软中断将这些网络包送到各个进程。如果网络流量过大，会导致软中断使用率飙升。 2. 设备驱动程序问题：设备驱动程序可能会在硬中断处理完毕后，产生大量的软中断。 3. 内核调度问题：如果内核在进行进程调度时，频繁地触发软中断，也可能导致软中断使用率飙升。 解决这种问题的方法有： 1. 优化网络设置：比如增大网络缓冲区的大小，减少网络包的数量。 2. 更新设备驱动程序：如果设备驱动程序有问题，可以尝试更新设备驱动程序。 3. 调整内核参数：可以尝试调整内核参数，比如调整进程调度策略，减少软中断的触发。 4. 升级硬件：如果硬件性能不足，可以考虑升级硬件，比如增加CPU核心数，提高CPU频率等。 需要注意的是，软中断使用率为100%并不一定意味着系统性能出现问题。因为在多核CPU系统中，内核会尽量将软中断分散到各个CPU核心上，所以有可能某个CPU核心的软中断使用率为100%，但是其他核心的使用率较低。只有当多个CPU核心的软中断使用率都很高时，才可能影响到系统性能。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1978050 滑动窗口协议是一种数据传输协议，主要用于控制网络数据包的发送和接收，以确保数据的完整性和准确性。该协议的名称来源于其工作机制，即发送方和接收方都维护了一个窗口，这个窗口可以滑动，用来控制数据的传输和接收。 滑动窗口协议有以下几个关键点： 1. 发送方和接收方都维护一个窗口，窗口的大小表示可以发送或接收的数据包的数量。 2. 发送方将窗口内的所有数据包发送出去，然后滑动窗口，将新的数据包放入窗口中。 3. 接收方接收到数据包后，会发送一个确认信息（ACK）给发送方，表示已经接收到数据包。 4. 发送方在接收到确认信息后，会将已经被接收的数据包从窗口中移除，然后滑动窗口，继续发送新的数据包。 通过滑动窗口协议，可以有效地控制数据的发送和接收，避免因为网络延迟或丢包等问题导致的数据错误。同时，滑动窗口协议也可以根据网络状况动态调整窗口的大小，以优化数据传输的效率。