本文讨论了在使用NUMA时MySQL、PG、Oracle数据库遇到的性能问题，特别是围绕流传广泛的MySQL-The MySQL swap insanity problem and the effects of the NUMA architecture进行了详细分析。文章指出了原文章将性能问题归因于关闭NUMA，实际上问题根源在于2014年修复的kernel低级bug。即使修复多年后，错误认识仍然存在，作者希望能够正本清源。
作者在性能测试中发现一个有趣的现象：在一个拥有128个核心的物理机上运行三个MySQL实例，每个实例绑定32个物理核心，实际结果显示了巨大的性能差异。尽管高CPU使用率的实例达到2500%，而低CPU使用率的实例只有488%，但是QPS却保持一致。作者提出了为什么在相同机器和流量下CPU使用率会有如此大的差异这个问题，进而探讨了高CPU使用率是否一定代表高效率的观点。
通过展示物理机的CPU信息以及Perf数据来解释CPU高但未产生输出的原因，即CPU流水线长期stall导致低IPC，从而性能无法提升。作者指出了文章中提到的第二个RDSIPC只有第三个的30%多点，解释了为何高CPU使用率与QPS相对稳定。
如何防止SQL注入 归纳一下，主要有以下几点： 1.永远不要信任用户的输入。 对用户的输入进行校验，可以通过正则表达式，或限制长度；对单引号和 双-进行转换等。 2.永远不要使用动态拼装sql，可以使用参数化的sql或者直接使用存储过程进行数据查询存取。 3.永远不要使用管理员权限的数据库连接，为每个应用使用单独的权限有限的数据库连接。 4.不要把机密信息直接存放，加密或者hash掉密码和敏感的信息。 5.应用的异常信息应该给出尽可能少的提示，最好使用自定义的错误信息对原始错误信息进行包装 注入的检测方法一般采取辅助软件或网站平台来检测，软件一般采用sql注入检测工具jsky,网站平台就有亿思网站安全平台检测工具。
数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。 数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表数据仓库就是把不同数据库的数据收集到一起，加以整理，主要用于做长期趋势分析跟数据库的区别是，数据库的数据是不断变化的，而它则是只追加不删除的 数据库（data base）是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。 这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。 从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。 (1)物理数据层。 它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。 这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。 (2)概念数据层。 它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。 指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。 它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。 (3)逻辑数据层。 它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
SQL注入，一般由 request 提交而来，所以过滤 request参数即可。 比如，正常获取 id 为 request(id) ，获取后，对其进行强制转为int型，如id = cint((id))同理，凡是数字型的，一律进行判断是否数字或强制转换。 如果是字符型的，要写入SQL语句的，一律对单引号进行转义，如SQLserver和Access中，替换成两个单引号。 MYSQL中替换成 \ 等。 可以写成一个固定的函数来代替request，可以达到防止注入的目的。 网上也有一些通用的过滤程序，可以解决大部分问题，但更多的时候，也并不能防止注入的发生，同时，也会给正常提交带来一些麻烦。
标签： Linux、 设计、 数据库、 CPU、本文地址： https://yihaiquanyi.com/article/98473ff2047a23cbf139.html
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