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· 十一月 12, 2023 阅读大约需 3 分钟
关于Cache中查看关键锁的几种方式

在日常Cache运维过程中可能会由于数据或者程序等原因造成锁的异常增长,导致数据库性能受到影响会出现程序报错或卡顿无法正常运行的问题。遇到此类问题需查看数据库当前锁列表情况,找到出现次数最多关键锁,根据关键锁对应的进程来判断处理。总结有以下三种方式查看关键锁。

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 6 分钟
InterSystems IRIS医疗版2020.1 HL7基准测试

简介

最近完成了针对IRIS医疗版2020.1版本的性能及可扩展性基准测试,重点关注HL7v2的互操作性。本文介绍了在各种工作负载下观察到的吞吐量,并提供了IRIS医疗版用作HL7v2消息传输互操作性引擎时的系统常规配置和调整准则。

基准测试模拟了与实际环境接近的工作负载(详细信息请参见“工作负载说明和方法”部分)。本次测试的工作负载包括HL7v2患者管理(ADT)和生命体征结果(ORU)数据,并包含数据内容转换和路由。

IRIS医疗版2020.1版本可以表明,采用第二代Intel®Xeon®可扩展处理器和Intel®Optane™SSD DC P4800X系列SSD存储的商用服务器,每天的持续消息吞吐量超过23亿条(入站和出站总量),与此前的Ensemble 2017.1 HL7v2吞吐量基准测试相比,扩展性提高了一倍多。

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 11 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 篇 使用 SNMP 进行监控

InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中,我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例(Ensemble、Caché、...)一起安装。 不过,还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标,以进行简单的监视,或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP(简单网络管理协议)。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作,但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始,并且在 InterSystems 其他同事的帮助下,才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话,所以我写了这篇帖子,希望您可以避免同样的痛苦。

在本帖中,我将介绍如何为 Red Hat Linux 上的 Caché 设置和配置 SNMP,您应该能够对其他 *nix 版本使用相同步骤。 我使用 Red Hat 写这篇文章是因为在 Linux 上进行设置更棘手一些;在 Windows 上,Caché 会自动安装一个 DLL 来与标准 Windows SNMP 服务连接,所以应该更容易配置。

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去年,AWS推出了基于ARM架构的AWS Graviton处理器第一代Amazon EC2 A1实例。在2019年AWS re:Invent 大会上,亚马逊宣布了第二代AWS Graviton2处理器和相关的Amazon EC2 M6g实例。相比前一代基于Intel Xeon的M5实例,Amazon EC2 M6g实例的性价比提升幅度高达40%。

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本地库 在打开studio、studio编译类、关闭studio等操作系统卡死,关闭后连接超时。

打开cconsole.log报错日志,提示***严重的磁盘读写错误,I/O错误***,对数据库做了一致性检查,也未发现错误,必须重启电脑或者force库后恢复使用。

请问是什么问题造成的。。。

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· 六月 27, 2022 阅读大约需 6 分钟
Globals 是管理数据的魔剑 : 第一部分

Globals,这些存储数据的魔剑,已经存在了一段时间,但是没有多少人能够有效地使用它们,也没有多少人知道这个超级武器。

如果你把Globals的东西用在它们真正能发挥作用的地方,其结果可能是惊人的,要么是性能的提高,要么是整体解决方案的大幅简化 (1, 2).

Globals提供了一种特殊的存储和处理数据的方式,它与SQL表完全不同。它们在1966年首次出现在 M(UMPS)编程语言中, 该语言最初用于医学数据库。现在它仍然以同样的方式被使用,但也被其他一些以可靠性和高性能为首要任务的行业所采用:金融、交易等。

后来M(UMPS)演变为 Caché ObjectScript (COS). COS是由InterSystems公司开发的,作为M的一个超集. 其原始语言仍然被开发者社区所接受,并在一些实现中保持活力。在网络上有几个活跃的网址,比如:MUMPS Google group, Mumps User's group), effective ISO Standard等等

现代基于Globals的数据库支持交易、日志、复制、分区等。这意味着它们可以被用来构建现代的、可靠的、快速的分布式系统。

Gloabls并不将你限制于关系模型的范围内。它们让你可以自由地创建为特定任务优化的数据结构。对于许多应用来说,合理地使用好的Globals就如一颗真正的银子弹头,它所提供的速度是传统关系型应用的开发者所梦寐以求的。

作为一种存储数据的方法,globals可以在许多现代编程语言中使用,包括高级和低级语言。因此,本文将特别关注Globals本身,而不是它们曾经来自的语言。

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我本人和其他技术架构师经常需要向客户和供应商说明 Caché IO 要求以及 Caché 应用程序使用存储系统的方式。 在向客户和供应商说明典型的 Caché IO 配置文件和事务性数据库应用程序的要求时,下面的表格很有用。 原始表格由 Mark Bolinsky 创建。

在以后的帖子中,我将讨论更多关于存储 IO 的内容,所以现在贴上这些表格也作为将来文章的参考。

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本文介绍了 InterSystems 客户围绕 SDDC 和 HCI 解决方案的注意事项。

采用软件定义数据中心 (SDDC) 和超融合基础架构 (HCI) 解决方案的 InterSystems 客户需要重点关注的事项

越来越多的 IT 组织正在探究使用SDDC 和 HCI 解决方案的可行性。 这些解决方案看上去很有吸引力,其市场定位为跨异构数据中心和云基础设施可以使得 IT 管理更容易、投入的成本花费更少。 对于 IT 组织来说,潜在的好处是巨大的,许多 InterSystems 客户正在拥抱 SDDC、HCI 或两者兼有。

如果您正在考虑 SDDC 或 HCI 解决方案,请联系您的销售客户经理或销售工程师,安排与技术架构师的通话。 这对于确保成功非常重要。

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· 五月 24, 2021 阅读大约需 3 分钟
将 pButtons 数据提取到 csv 文件以便绘制图表

本帖的目的是回答一个问题。 在本系列的第二篇帖子中,我包括了从 pButtons 提取的性能数据的图表。 有人在线下问我,有没有比剪切/粘贴更快的方法从 pButtons .html文件中提取 mgstat 等指标,以便在 Excel 中绘图。

参见:- 第 2 部分 - 研究收集的指标

pButtons 将其收集的数据编译成一个 html 文件,以便发送给 WRC 和查看整理的数据。 不过,尤其是对于长时间(如 24 小时)进行收集的 pButtons 来说,一些基于时间的数据(如 mgstat、vmstat 等)以图形方式查看更容易查找趋势或模式。

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近日,InterSystems宣布 InterSystems IRIS® Cloud SQL 和 InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® 服务全面上市。 这些全面托管的云原生智能数据服务使开发人员能够轻松地在SQL环境中构建云原生数据库和机器学习(ML)应用程序。

通过 Cloud SQLCloud IntegratedML,开发人员可以访问下一代关系数据库即服务(DBaaS),DBaaS快速且易于配置和使用。 嵌入式AutoML功能支持开发人员在全面托管的、弹性的云原生环境中,仅仅通过几条类似SQL的命令即可轻松开发并执行机器学习模型。

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· 六月 23, 2021 阅读大约需 3 分钟
Yape - 另一个 pButtons 提取程序(自动创建图表)

注(2019 年 6 月):许多内容发生了变化,最新的详细信息请参见此处
注(2018 年 9 月):自本帖首次发布以来,内容已经有了很大改动,我建议使用 Docker 容器版本,以容器形式运行的项目以及详细信息仍然在 GitHub 的同一个地址发布,您可以下载、运行并根据需要进行修改。

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· 一月 10, 2021 阅读大约需 7 分钟
完整性检查_ 加速还是减速

虽然 Caché 和 InterSystems IRIS 数据库的完整性完全不会受到系统故障的影响,但物理存储设备故障确实会损坏其存储的数据。 因此,许多站点选择运行定期数据库完整性检查,尤其要与备份配合,以验证在发生灾难时是否可以依赖给定的备份。 系统管理员在应对涉及存储损坏的灾难时,也可能强烈需要完整性检查。 完整性检查必须读取所检查的 global 的每个块(如果尚未在缓冲区中),并且按照 global 结构指示的顺序读取。 这会花费大量时间,但完整性检查能够以存储子系统可以承受的最快速度进行读取。 在某些情况下,需要以这种方式运行以尽快获得结果。 在其他情况下,完整性检查需要更加保守,以避免消耗过多的存储子系统带宽。

行动计划

以下概述适合大多数情况。 本文其余部分中的详细讨论提供了采取其中任一行动或得出其他行动方案所需的信息。

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下载网址:

https://hub.docker.com/r/yape/yape/

$ docker container run --rm -v "$(pwd)":/data yape/yape --version
yape 2.2.6
 

在以下网址查看自述文件:

https://github.com/murrayo/yape

更改包括:

  • 恢复配置文件,进行了更多更改使 x 和 y 轴更智能。
  • 更新了配置文件中的线条样式选择。
  • 解决了 yyyy 日期和 yy 日期或退出的问题。 使窗口标题的日期字符串一致(去掉小数位),在标题中添加短日期。
  • 提高了 y 轴上小于 10 的值的小数精度,例如 Windows 每次读取时间为秒,而不是 linux 中的毫秒
  • 更新 Python 库后的一些小错误修复。

现在,GitHub 和容器保持同步。

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· 一月 10, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems 最佳实践系列---APM – 监控 SQL 查询性能

自 Caché 2017 以后,SQL 引擎包含了一些新的统计信息。 这些统计信息记录了执行查询的次数以及运行查询所花费的时间。

对于想要对包含许多 SQL 语句的应用程序的性能进行监控和尝试优化的人来说,这是一座宝库,但访问数据并不像一些人希望的那么容易。

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· 七月 6, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 Yape 解包 pButtons - 更新说明和快速指南

如果一张图片胜过千言万语,那么一段视频又价值几何? 当然胜过敲一个帖子。

请在 InterSystems Developers YouTube 观看我的“Coding talks”:

1. 使用 Yape 分析 InterSystems IRIS 系统性能。 第 1 部分:安装 Yape

在容器中运行 Yape。

2. Yape 容器 SQLite iostat InterSystems

提取和绘制 pButtons 数据,包括时间范围和 iostat。

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems IRIS数据平台:数据接收速度测试

跨行业用例大多要求具备每秒接收数千或数百万条记录的能力,同时能够支持实时同步查询,例如:股票交易处理、欺诈检测、物联网应用(包括异常检测和实时OEE监控)等。Gartner将这种能力称为“HTAP”(混合事务分析处理)。Forrester等其他公司将其称为Translytics。InterSystems IRIS是功能强大、可扩展、高性能、资源高效的事务分析型数据平台,同时具备内存数据库的高性能以及传统数据库的一致性、可用性、可靠性以及低成本的特性。

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以下步骤展示如何显示 /api/monitor 服务提供的指标列表示例。

在上个帖子中,我概述了以 Prometheus 格式显示 IRIS 指标的服务。 该贴介绍了如何在容器中设置和运行 IRIS 预览版 2019.4,然后列出了指标。


本帖假定您已安装 Docker。 如果未安装,现在就为您的平台安装吧 :)


步骤 1. 下载并运行 docker 形式的 IRIS 预览版

按照预览发行版的下载说明下载预览版许可证密钥IRIS Docker 映像。 例如,我选择了 InterSystems IRIS for Health 2019.4

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· 八月 26, 2021 阅读大约需 9 分钟
SAM - 设置和添加非 IRIS 目标指标的技巧和提示

SAM - 设置和添加非 IRIS 目标指标的技巧和提示

SAM(系统警报和监视)以“功能齐全”的 docker-compose 容器集的形式提供,只要启动就可以开始以默认的仪表板监视 IRIS 实例。 使用初始配置就可以很好地了解 SAM 功能并开始对 IRIS 系统进行基本监视。 但是,当开始监视多个系统并收集大量指标数据时,需要更改一些默认设置。 为了从 SAM 获取更多价值,您还会想要添加来自其他数据源(目标)的指标。 以下技巧将帮助您在生产环境中部署 SAM,从多个目标收集指标并将这些指标组合到您自己的仪表板和图表中。 此外,您还将看到一些可能有助于探索 SAM 容器和应用程序的命令。

注意:我应该指出,其中一些技巧和提示可能不是最佳做法;这更像是一个日志,记录了我第一次如何配置 SAM 来监视相同系统上的多个服务器和非 IRIS 目标的基准。 如果您有建议,请在评论中指教 ;) 所以,记住本帖可能会随着时间的推移而有所变化,让我们开始吧;


在下面的技巧中,有重启 docker 以及启动和停止 SAM 的操作。 请通读这些技巧,确定哪些适合您,然后按照下面的相同顺序执行。

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大家好!

不久前,我将SQL Runtime 统计中的配置更改为“Turn on Stats code generation to gather stats at the Open and Close of a query 。进行此更改后, CACHE的基础( cache / mgr / cache / )增长了很多,达到198GB

昨天,我将SQL运行时统计信息的配置恢复为默认值“关闭统计信息代码生成” ,并且缓存基数不再增长。

我的问题是?

如何删除在CACHE基础(cache / mgr / cache /)中创建的此数据,以及可以删除哪些数据而不影响系统。

谢谢,
法比奥(FábioLouly)。

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· 一月 30, 2022 阅读大约需 2 分钟
FAQ 常见问题系列 -- 系统管理篇 Linux OOM Killer问题

Linux内核机制OOM Killer,也即Out of Memory Killer, 顾名思义,该机制的主要职能就是当内存不足时,选择并杀掉一些进程,以使系统继续运行。

Caché/Ensemble/IRIS的多个客户曾经遇到过与此相关的系统宕机,宕机的直接原因是数据库核心写进程Write Daemon被OOM Killer选中并杀掉了,在我们的日志文件中可以看到如下信息,

06/15/21-10:50:31:035 (13579) 3 Daemon WRTDMN (pid 13588) died. Freezing system
06/15/21-10:52:25:940 (13601) 2 System Process 'WRTDMN' terminated abnormally (pid 13588)

与之对应,在操作系统的日志文件中可以看到如下记录,

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems 数据平台和性能 - 第 4 篇 - 关注内存

本帖将展示为 InterSystems 数据平台上运行的数据库应用调整共享内存需求(包括 global 和例程缓冲区、gmheap 以及 locksize)的方法,以及在配置服务器和虚拟化 Caché 应用程序时应考虑的一些性能提示。 和以往一样,当我谈到 Caché 时,我指的是所有数据平台(Ensemble、HealthShare、iKnow 和 Caché)。


本系列其他帖子的列表


当我最初开始使用 Caché 时,大多数客户的操作系统是 32 位的,Caché 应用程序的内存有限且昂贵。 通常部署的英特尔服务器只有几个核心,唯一的扩展方式是选择大型服务器,或者使用 ECP 横向扩展。 现在,即使是基本的生产级服务器也具有多个处理器、几十个核心,并且最小内存为 128 或 256 GB,可能达到 TB。 对于大多数数据库安装,ECP 已被遗忘,我们现在可以在单台服务器上大幅提高应用事务处理速率。

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各位开发者们好,

欢迎在我们的 Bilibili 频道观看新视频:

//player.bilibili.com/player.html?aid=425518605&bvid=BV1h3411J7hC&cid=573953217&page=1
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· 五月 12, 2021 阅读大约需 13 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 3 篇:聚焦 CPU

本周,我将关注 CPU - 主要硬件食物群之一 :) 一位客户请我就以下情况提供建议:他们的生产服务器已接近使用寿命终止,是时候更新硬件了。 他们还考虑通过虚拟化来整合服务器,并希望适当调整裸机或虚拟机的容量规模。 今天我们将关注 CPU,在后面的帖子中,我将介绍适当调整其他主要食物群(内存和 IO)规模的方法。

所以问题是:

  • 如何将五年多以前对处理器的应用要求转换成针对当今的处理器?
  • 目前的处理器有哪些是合适的?
  • 虚拟化如何影响 CPU 容量计划?
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在检查我们的^pButtons(在IRIS中改名为^SystemPerformance)性能监控工具的文档时,一位客户告诉我。"我理解所有内容,但我希望它能更简单......更容易定义配置文件,管理它们等等"。

在这次会议之后,我认为尝试为其提供一些更简单的人机界面是一个不错的试验。

这方面的第一步是在现有的pButtons例程上包裹一个基于类的API。

我还能够添加一些更多的 "功能",比如显示当前正在运行的配置文件,它们剩余的运行时间,以前运行的进程等等。

下一步是在这个API的基础上添加一个REST API类。

有了这个工件(pButtons REST API),人们就可以在上面建立一个比较时髦的用户界面。

举个🌰: -

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· 五月 12, 2021 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 数据平台和性能 – 第 2篇

部分 在上个帖子中,我们安排了使用 pButtons 进行 24 小时的性能指标收集。 在本帖中,我们将研究几个收集到的关键指标,以及它们与底层系统硬件的关系。 我们还将开始探索 Caché(或任一 InterSystems 数据平台)指标与系统指标之间的关系。 以及如何使用这些指标来了解系统的每日节拍率并诊断性能问题。

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