Быстрый в имплементации и в работе мониторинг с использованием ELKEatDog
Доклад Ивана Мельничука на "Съесть собаку"#14: PHP, 20/09/2018
Тезисы:
Как начать кастомно логировать приложение при минимальных усилиях;
Как выглядит готовый стек логирования ELK;
Немного о наболевшем или как доказать заказчику в чем проблема сайта;
Google Analytics семплирует данные, а вы можете узнать больше.
Собираем по винтикам 2ГИС Web API — инструкция в картинкахDevDay
Алексей Салов
Руководитель подгруппы внешних сервисов 2ГИС Web API
Рассказ о том через какие огонь, воду и медные трубы в сервисах api.2gis.ru должен пройти запрос пользователя, чтобы стать привычным для нас json или xml.
Тема: "Собираем по винтикам 2ГИС Web API — инструкция в картинках"
Тезисы:
● Формула инфраструктуры:
○ Nginx + PHP + Yii = Основа
○ PostgreSQL + Redis = Данные * Скорость
○ Thrift * C + Sphinx = Полнотекстовый поиск
○ RabbitMQ = Статистика
○ Pinba + Graylog + Zabbix = Мониторинг
○ Основа + (Данные * Скорость) + Полнотекстовый поиск + Статистика + Мониторинг = Web API
● Служба доставки горячих плюшек или релизы на бою.
Быстрый в имплементации и в работе мониторинг с использованием ELKEatDog
Доклад Ивана Мельничука на "Съесть собаку"#14: PHP, 20/09/2018
Тезисы:
Как начать кастомно логировать приложение при минимальных усилиях;
Как выглядит готовый стек логирования ELK;
Немного о наболевшем или как доказать заказчику в чем проблема сайта;
Google Analytics семплирует данные, а вы можете узнать больше.
Собираем по винтикам 2ГИС Web API — инструкция в картинкахDevDay
Алексей Салов
Руководитель подгруппы внешних сервисов 2ГИС Web API
Рассказ о том через какие огонь, воду и медные трубы в сервисах api.2gis.ru должен пройти запрос пользователя, чтобы стать привычным для нас json или xml.
Тема: "Собираем по винтикам 2ГИС Web API — инструкция в картинках"
Тезисы:
● Формула инфраструктуры:
○ Nginx + PHP + Yii = Основа
○ PostgreSQL + Redis = Данные * Скорость
○ Thrift * C + Sphinx = Полнотекстовый поиск
○ RabbitMQ = Статистика
○ Pinba + Graylog + Zabbix = Мониторинг
○ Основа + (Данные * Скорость) + Полнотекстовый поиск + Статистика + Мониторинг = Web API
● Служба доставки горячих плюшек или релизы на бою.
This document discusses third party patches for MySQL that provide quick wins and new features. It summarizes five such patches: 1) Slow query filtering which helps identify expensive queries, 2) Index statistics which helps determine unused indexes, 3) An InnoDB dictionary limit which constrains memory usage, 4) A global long query time setting, and 5) A "fix" for InnoDB group commit performance regressions in MySQL 5.0. The document encourages using third party patches to gain features and improvements not yet available in the MySQL core.
The document discusses three common ways to improve performance of a MySQL database that is experiencing high load:
1. Upgrade hardware by adding more RAM, faster disks, or more powerful CPUs. This provides a temporary fix but can become exponentially more expensive and does not address underlying issues.
2. Change MySQL configuration settings like tmp_table_size or sort_buffer_size to optimize for specific bottlenecks shown in global status variables, but there are no "silver bullets" and misconfigurations must be addressed.
3. Improve indexing and tune queries by addressing issues like temporary tables on disk, full table scans, and lack of indexes causing full joins or sorting, which can have long term benefits over simply adding resources
This document discusses third party patches for MySQL that provide quick wins and new features. It summarizes five such patches: 1) Slow query filtering which helps identify expensive queries, 2) Index statistics which helps determine unused indexes, 3) An InnoDB dictionary limit which constrains memory usage, 4) A global long query time setting, and 5) A "fix" for InnoDB group commit performance regressions in MySQL 5.0. The document encourages using third party patches to gain features and improvements not yet available in the MySQL core.
The document discusses three common ways to improve performance of a MySQL database that is experiencing high load:
1. Upgrade hardware by adding more RAM, faster disks, or more powerful CPUs. This provides a temporary fix but can become exponentially more expensive and does not address underlying issues.
2. Change MySQL configuration settings like tmp_table_size or sort_buffer_size to optimize for specific bottlenecks shown in global status variables, but there are no "silver bullets" and misconfigurations must be addressed.
3. Improve indexing and tune queries by addressing issues like temporary tables on disk, full table scans, and lack of indexes causing full joins or sorting, which can have long term benefits over simply adding resources