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SQL优化技巧 SQL优化是一个大家都比较关注的热门问题，无论在面试，还是工作中，都很有可能会遇到。1、避免使用 select *很多时候，我们写sql语句时，为了方便，喜欢直接使用 select * ，一次性查处所有列的数据。反例：select * from user where id=1;在实际业务场景中，可能我们需要的只是那么几个指定列的数据，并不需要全部。查了所有的数据，但是不用，就会白白浪费数据库资源，比如内存或者CPU。另外，多查出来的数据，通过网络 I/O 传输的过程中，也会增加数据传输的时间。还有一个问题就是，select * 不会走 覆盖索引 ，会出现大量的 回表 操作，从而导致查询sql的性能降低。应该如何优化，正例：select name,age from user where id=1;优化思路就是只查出需要用到的列，多余的列根本无需查出来。2、用union all 代替 unionSQL语句使用 union 关键字以后，可以获取重排后的数据。而如果使用 union all 关键字，可以获取所有数据，包含重复的数据。反例：(select * from user where id=1) union (select * from user where id=1);重排的过程是需要遍历，排序和比较的，它更加耗时，更消耗CPU资源。所以如果可以使用 union all 就尽量不使用 union。(select * from user where id=1) union all (select * from user where id=1);除非有一些特殊场景，比如话 union all 之后结果集中出现了重复数据，而业务场景中是不允许产生重复数据的，这是可以使用 union。3、小表驱动大表小表驱动大表的意思就是说，用小表的数据集驱动大表的数据集。具体怎么操作呢？假如现在有 order 和 user 两张表，其中 order 表有10000条数据，而 user 表只有100 条数据。这时如果想查看一下，所有有效用户成功下单的订单列表。可以使用 in 关键字实现：select * from order where user_id in (select id from user where status=1);或者使用 exists 关键字实现：select * from order where exists (select 1 from user where order.user_id = user.id and status=1);上面提到的这个场景其实使用 in 关键字去实现业务的话会更合适。为什么呢？因为如果 sql 语句中包含了 in 关键字，则它会优先执行in里面的 子查询语句，然后再执行in外面的语句。如果说in里面的数据量少，作为查询条件速度就会更快。而如果sql语句中包含了 exists 关键字，它会优先执行exists左边的语句（也就是主查询语句）。然后把它作为条件，去跟右边的语句匹配，如果匹配上了，就可以查询出数据，如果没有匹配上，数据就会被过滤掉。而在这个需求中 order表有10000条数据，user表只有100条数据。order表是大表，user表是小表。如果order表在左边，则用in关键字性能更好。总结：in 适合左边大表，右边小表exists 适合左边小表，右边大表无论是用 in 还是 exists 关键字，核心思想都是 小表驱动大表。4、批量操作如果你有一批数据经过业务处理之后，需要插入数据，该怎么办？反例：for(Order order : list){ orderMapper.insert(order); }在循环中逐条插入数据。insert into order(id,code,user_id) values(123,'001',100);该操作需要多次请求数据库，才能完成这批数据的插入。但是总所周知，在代码中每次远程请求数据库，都会有一定的性能消耗。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成本次业务功能，势必会消耗更多的性能。那该如何优化？正例：orderMapper.insertBatch(list);提供一个批量插入数据的方法：insert into order(id,code,user_id) values(123,'001',100),(124,'002',100),(125,'001',101);这样做的话只会远程请求数据库一次，sql性能会有提升，数据量越多，性能提升越明显。但是需要注意的是，不建议一次批量操作太多的数据，如果数据太多数据库响应也会很慢。批量操作需要把握一个度，建议每批数据尽量控制在500以内。如果数据多于500，则分多批次处理。5、多用 limit有时需要查询某些数据中的第一条，比如：某个用户下的第一个订单，想看看他首单时间。反例：select id,create_date from order where user_id=123 order by create_date asc;根据用户id查询订单，按照下单时间排序，先查出该用户所有的订单数据，得到一个订单集合，然后在代码中获取第一个元素的数据，即首单的数据，然后就可以获取到首单时间。List<Order> list = orderMapper.getOrderList(); Order order = list.get(0);当你不知道怎么实现的时候，用这种方法为了现实功能是可以的，但是它效率不高，需要先查询出所有的数据，有点浪费资源。那么应该怎么优化？下面是正例：select id,create_date from order where user_id=123 order by create_date asc limit 1;使用 limit 1 ， 只返回该用户下单时间最小的一条数据即可。另外，在删除或者修改数据时，为了防止误操作，导致删除或修改了不想干的数据，也可以在sql语句后面加上limit。例如：update order set status=0,edit_time=now(3) where id>=100 and id<200 limit 100;这样即使误操作，比如把id搞错了，也不会对太多的数据造成影响。6、in中值太多对于批量查询接口，我们通常会用 in 关键字过滤数据。比如：想通过指定的一些id批量查询出用户信息。sql语句如下：select id,name from category where id in (1,2,3...100000000);如果不做任何限制，该查询语句一次性可能会查出非常多的数据，很容易导致接口超时。这个时候该怎么呢？select id,name from category where id in (1,2,3...100000000) limit 500;也就是说可以在sql中对数据使用limit进行限制。不过我们更多的是要在业务代码中加限制，伪代码如下：public List<Category> getCategory(List<long> ids){ if((CollectionUtils.isEmpty(ids)){ return null; } if(ids.size() > 500){ throw new BusinessException("一次最多查询500条记录"); } return mapper.getCategoryList(ids); }还有一个方案就是：如果ids超过500条记录，可以分批用多线程去查询数据。每批只查询500条记录，最后把查询到的数据汇总到一起返回。不过这只是一个临时方案，不适合ids是在太多的场景。因为ids太多，即使能够快速查询出数据，但结果返回的数据量太大了，网络传输也是非常消耗性能的，接口性能始终好不到哪里。7、增量查询有时候，我们需要通过远程接口查询数据，然后同步到另外一个数据库。反例：select * from user;如果直接获取所有的数据，然后同步过去。这样虽说非常方便，但是带来了一个非常大的问题，那就是如果数据很多的话，查询性能会非常差。这时该怎么办？正例：select * from user where id > #{lastId} and create_time >= #{lastCreateTime} limit 100;按id和时间升序，每次只同步一批数据，这一批数据只有100条记录。每次同步完成之后，保存这100条数据中最大的id和时间，给同步下一批数据的时候用。最后通过这种增量查询的方式，能够提升单次查询的效率。8、高效分页有时候，列表页在查询数据时，为了避免一次性返回过多的数据影响接口性能，我们一般会对查询接口做分页处理。在mysql中分页一般用的 limit 关键字：select id,name,age from user limit 10,20;如果表中数据量少，用limit关键字做分页，没啥问题。但是如果表中数据量多，用它就会出现性能问题。比如现在分页参数变成了：select id,name,age from user limit 1000000,20;mysql会查到1000020条数据，然后丢弃前面的1000000条，只查后面的20条数据，这个是非常浪费资源的。那么，这种海量数据该怎么分页呢？优化sql：select id,name,age from user where id > 1000000 limit 20;先找到上次分页的最大id，然后利用id上的索引查询。不过该方案，要求uid是连续并且有序的。还能使用 betwwen 优化分页。select id,name,age from user where id between 1000000 and 1000020;需要注意的是between需要在唯一索引上分页，不然会出现每页大小不一致的问题。9、用连接查询代替子查询mysql中如果要从两张以上的表中查询出数据的话，一般有两种实现方式：子查询 和 连接查询子查询例子：select * from order where user_id in (select id from user where status=1);子查询语句可以通过 in 关键字实现，一个查询语句的条件落在另一个select语句的查询结果中。程序先运行在嵌套在最内层的语句，再运行外层的语句。（第3点小表驱动大表中有讲）子查询语句的优点是简单，结构化，如果涉及的表数量不多的话。但缺点是mysql执行子查询时，需要创建临时表，查询完毕后，需要再删除这些临时表，有一些额外的性能消耗。这时可以改成连接查询。具体例子如下：select o.* from order o inner join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;10、join的表不宜过多根据阿里巴巴开发者手册的规定，join表的数量不应该超过3个。反例：select a.name,b.name.c.name,d.name from a inner join b on a.id = b.a_id inner join c on c.b_id = b.id inner join d on d.c_id = c.id inner join e on e.d_id = d.id inner join f on f.e_id = e.id inner join g on g.f_id = f.id如果join太多，mysql在选择索引的时候会非常复杂，很容易选错索引。并且如果没有命中中，nested loop join 就是分别从两个表读一行数据进行两两对比，复杂度是 n^2。所以我们应该尽量控制join表的数量。正例：select a.name,b.name.c.name,a.d_name from a inner join b on a.id = b.a_id inner join c on c.b_id = b.id如果实现业务场景中需要查询出另外几张表中的数据，可以在a、b、c表中冗余专门的字段，比如：在表a中冗余d_name字段，保存需要查询出的数据。不过有些ERP系统，并发量不大，但业务比较复杂，需要join十几张表才能查询出数据。所以join表的数量要根据系统的实际情况决定，不能一概而论，尽量越少越好。11、join时要注意我们在涉及到多张表联合查询的时候，一般会使用join关键字。而join使用最多的是left join和inner join。left join ： 求两个表的交集外加左表剩下的数据。inner join：求两个表交集的数据。使用 inner join 示例：select o.id,o.code,u.name from order o left join user u on o.user_id = u.id where u.status=1;如果两张表使用left join关联，mysql会默认用left join关键字左边的表，去驱动它右边的表。如果左边的表数据很多时，就会出现性能问题。要特别注意的是在用 left join 关联查询时，左边要用小表，右边可以用大表。如果能用inner join的地方，尽量少用left join。12、控制索引的数量众所周知，索引能够显著的提升查询sql的性能，但索引数量并非越多越好。因为表中新增数据时，需要同时为它创建索引，而索引是需要额外的存储空间的，而且还会有一定的性能消耗。阿里巴巴的开发者手册中规定，单表的索引数量应该尽量控制在5个以内，并且单个索引中的字段数不超过5个。mysql使用的B+树的结构来保存索引的，在insert、update和delete操作时，需要更新B+树索引。如果索引过多，会消耗很多额外的性能。那么，问题来了，如果表中的索引太多，超过了5个该怎么办？这个问题要辩证的看，如果你的系统并发量不高，表中的数据量也不多，其实超过5个也可以，只要不要超过太多就行。但对于一些高并发的系统，请务必遵守单表索引数量不要超过5的限制。那么，高并发系统如何优化索引数量？能够建联合索引，就别建单个索引，可以删除无用的单个索引。将部分查询功能迁移到其他类型的数据库中，比如：Elastic Seach、HBase等，在业务表中只需要建几个关键索引即可。13、选择合理的字段类型char 表示固定字符串类型，该类型的字段存储空间是固定的，会浪费存储空间。alter table order add column code char(20) NOT NULL;varchar 表示变长字符串类型，该类型的字段存储空间会根据实际数据的长度调整，不会浪费存储空间。alter table order add column code varchar(20) NOT NULL;如果是长度固定的字段，比如用户手机号，一般都是11位的，可以定义成char类型，长度是11字节。但如果是企业名称字段，假如定义成char类型，就有问题了。如果长度定义得太长，比如定义成了200字节，而实际企业长度只有50字节，则会浪费150字节的存储空间。如果长度定义得太短，比如定义成了50字节，但实际企业名称有100字节，就会存储不下，而抛出异常。所以建议将企业名称改成varchar类型，变长字段存储空间小，可以节省存储空间，而且对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。我们在选择字段类型时，应该遵循这样的原则：能用数字类型，就不用字符串，因为字符的处理往往比数字要慢尽可能使用小的类型，比如：用bit存布尔值，用tinyint存枚举值等长度固定的字符串字段，用char类型长度可变的字符串字段，用varchar类型金额字段用decimal，避免精度丢失问题。还有很多原则，这里不一一列举。14、提升group by的效率我们有很多业务场景需要使用 group by 关键字，它主要的功能是去重和分组。通常它会跟 having 一起配合使用，表示分组后再根据一定的条件过滤数据。反例：select user_id,user_name from order group by user_id having user_id <= 200;这种写法性能不好，它先把所有的订单根据用户id分组之后，再去过滤用户id大于等于200的用户。分组是一个相对耗时的操作，为什么我们不先缩小数据的范围之后，再分组呢？select user_id,user_name from order where user_id <= 200 group by user_id;使用where条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。其实这是一种思路，不仅限于group by的优化。我们的sql语句在做一些耗时的操作之前，应尽可能缩小数据范围，这样能提升sql整体的性能。15、索引优化sql优化当中，有一个非常重要的内容就是：索引优化。很多时候sql语句，走了索引，和没有走索引，执行效率差别很大。所以索引优化被作为sql优化的首选。索引优化的第一步是：检查sql语句有没有走索引。那么，如何查看sql走了索引没？可以使用 explain 命令，查看mysql的执行计划。例如：explain select * from 'order' where code='002';结果：通过这几列可以判断索引使用情况，执行计划包含列的含义如下图所示：说实话，sql语句没有走索引，排除没有建索引之外，最大的可能性是索引失效了。下面说说索引失效的常见原因：如果不是上面的这些原因，则需要再进一步排查一下其他原因。 -
Mysql设置时区的多种解决方法 问题是这样来的，William导入一个项目后，连接局域网内另一台电脑的Mysql，死活连不上。控制台报错信息提示将Mysql连接驱动改为新的 com.mysql.cj.driver，但是改了之后没啥用，然后使用IDEA自带的连接Mysql试一下，就是页面右侧的Database，也是连接不上，有个提示说是返回的时区有问题，那就是因为mysql数据库时区问题导致无法连接呗。没改之前的报错信息：Loading class `com.mysql.jdbc.Driver'. This is deprecated. The new driver class is `com.mysql.cj.jdbc.Driver'. The driver is automatically registered via the SPI and manual loading of the driver class is generally unnecessary. 2021-10-12 08:50:25.884 ERROR 43878 --- [ restartedMain] o.a.t.j.p.ConnectionPool : Unable to create initial connections of pool. java.sql.SQLNonTransientConnectionException: Could not create connection to database server. Attempted reconnect 3 times. Giving up.解决Mysql时区问题有好几个方法，William选择的是修改JDBC的连接，加了个时区设置 serverTimezone=Asia/Shanghai ，最后设置为：jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名?serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true&useSSL=false查Mysql的时区执行下面的代码可以进行查询select timediff(now(),convert_tz(now(),@@session.time_zone,'+00:00'));或者SELECT TIMEDIFF(NOW(), UTC_TIMESTAMP);或者show variables like '%time_zone%';如果是中国标准时间, 会输出 08:00动态修改时区set global time_zone = '+8:00'; ##修改mysql全局时区为北京时间，即我们所在的东8区 set time_zone = '+8:00'; ##修改当前会话时区 flush privileges; #立即生效在jdbc url指定默认时区还有一种是在jdbc连接的url后面加上 serverTimezone=UTC 或 GMT 即可，如果指定使用 gmt+8 时区，需要写成 GMT%2B8，否则可能报解析为空的错误。示例如下：jdbc:mysql://localhost:3306/demo?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/demo?serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=utf-8jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/demo?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf-8 就是增加了 serverTimezone=UTC serverTimezone=GMT%2B8更推荐使用 serverTimezone=Asia/Shanghai多余的话如果 pom.xml 中 mysql connector的版本没有切换到高版本，比如 8.0.16，就算在application.xml中修改了mysql的驱动为 com.mysql.cj.driver，控制台还是会有红色提示的，也是提示你Loading class 'com.mysql.jdbc.Driver'. This is deprecated. The new driver class is 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'但这时候是不影响运行跟数据库连接的，有代码洁癖的可以修改一下。
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Mysql5.7解决only_full_group_by错误 原因mysql5.7.x 版本，默认是开启了 only_full_group_by 模式的,而 only_full_group_by 模式下 SELECT 后面接的列必须被 GROUP BY 后面接的列所包含。也就是SQL语句应该是下面这样：SELECT id,name from table group by id,name,sex解决办法修改 mysql 配置文件，CentOS7 的 mysql 配置文件位置 /etc/my.cnf在 datadir = /data/mysql 下面添加一行:sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES保存退出，重启 mysqlsystemctl restart mysqld
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CentOS 7 部署环境安装 JDK+Nginx+MySQL+Redis+Tomcat+Docker 安装JDK下面两种方式都可以安装，第一个是安装JRE，另一个是安装JDK。JRE 和 JDK 有什么区别？JRE（Java Runtime Environment， Java运行环境）是提供给 Java 程序运行的最小环境，换句话说，没有 JRE，JDK 程序就无法运行。JDK（Java Development Kit，Java开发工具包）是提供给 Java 程序员的开发工具包，是整个 Java 开发的核心。换句话说，没有 JDK，Java 程序员就无法使用 Java 语言编写 Java 程序。也就是说，JDK 是用于开发 Java 程序的最小环境。JVM（Java Virtual Machine， Java虚拟机）是JRE的一部分。JVM主要工作是解释自己的指令集（即字节码）并映射到本地的CPU指令集和OS的系统调用。Java语言是跨平台运行的，不同的操作系统会有不同的JVM映射规则，使之与操作系统无关，完成跨平台性。1、安装 OpenJDK 8 JREsudo yum install java-1.8.0-openjdk2、安装 OpenJDK 8 JDKsudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel验证是否安装成功java -version // 或 javac -version查看Java路径update-alternatives --config java把 Java 添加到环境变量中编辑 .bash_profile 文件vim .bash_profile将光标移到文件最后，按 a 输入，填写路径:export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar填写完，让修改生效source .bash_profile查看修改结果:echo $JAVA_HOME // 输出结果 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk另一种方式，下载JDK手动安装下载JDK，上传到服务器或者服务器直接下载 jdk：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html mkdir /usr/local/java/ tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64-demos.tar.gz -C /usr/local/java/ vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk-8u291 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin source /etc/profile安装 MySQL使用yum安装mysql5.7wget http://repo.mysql.com/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm # mysql8 # wget http://repo.mysql.com/mysql80-community-release-el8-1.noarch.rpm rpm -ivh mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm #如果直接安装可能会报错，所以这一步看需要 yum module disable mysql # 安装mysql server yum -y install mysql-community-server # 启动mysql systemctl start mysqld.service # 查看mysql状态 systemctl status mysqld.service # 查看mysql初始密码 grep "password" /var/log/mysqld.log # 登录mysql mysql -u root -p # 更改密码，有字符要求 ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '新密码'; # 开启远程连接（通常不建议，因为不安全） GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '密码' WITH GRANT OPTION; # 刷新权限 flush privileges;安装Nginx安装编译环境sudo yum install -y gcc-c++ sudo yum install -y pcre pcre-devel sudo yum install -y zlib zlib-devel sudo yum install -y openssl openssl-devel添加Nginx仓库sudo yum install epel-release执行安装sudo yum install nginx启动Nginxsudo systemctl start nginx设置开机自启动sudo systemctl enable nginx安装Redis安装前更新软件源yum update -y下载Redis源码wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.5.tar.gz安装C++编译环境# 安装c++ yum install gcc-c++ -y # 查看版本 gcc -v编译安装tar -zxvf redis-6.2.5.tar.gz cd redis-6.2.5 make # 默认安装，通常这个就够了，安装在 /usr/local/bin make install # 自定义安装，PREFIX 是你想要安装的路径 # make install PREFIX=/usr/local/redis设置开机自启动# 进入到刚开始解压的redis-6.2.5目录中，把配置文件复制到安装目录中 cp redis.conf /usr/local/bin/ cd usr/local/bin # 编辑配置文件，把 daemonized 的值从 no 改为 yes，并保存，退出 vim redis.conf cd /etc/systemd/system # 创建自启动服务空白文件 touch redis.service编辑 redis.service，写入以下代码[Unit] #服务描述 Description=Redis Server Manager #服务类别 After=syslog.target network.target [Service] #后台运行的形式 Type=forking #服务命令。 路径根据自己实际情况填写，默认安装的话是下面这个路径 ExecStart=/usr/local/bin/redis-server /usr/local/bin/redis.conf #给服务分配独立的临时空间 PrivateTmp=true [Install] #运行级别下服务安装的相关设置，可设置为多用户，即系统运行级别为3 WantedBy=multi-user.target常用命令#启动redis服务 systemctl start redis.service #设置redis开机自启动 systemctl enable redis.service #停止redis开机自启动 systemctl disable redis.service #查看redis服务当前状态 systemctl status redis.service #重新启动redis服务 systemctl restart redis.service #查看所有已启动的服务 systemctl list-units --type=service（可选）开启远程连接firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent firewall-cmd --reload修改 redis.conf 配置文件关闭 protected-mode 模式，即将其值设置成 no, 此时外部网络可以直接访问将 bind 127.0.0.1 修改成 bind * -::* 。 或者直接将bind这一行注释掉设置密码，在 protected-mode yes 下面添加一行 requirepass password使用redis-cli连接其他服务器redis进入到 /usr/local/bin 目录，执行以下代码./redis-cli -h 你服务器的ip -p 6379 -a 你的密码安装Tomcat下载Tomcat安装包官方Tomcat8下载：https://tomcat.apache.org/download-80.cgi# 进入到你想安装的目录，比如 /usr/local/tomcat wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-8/v8.5.66/bin/apache-tomcat-8.5.66.tar.gz安装tar -zxvf apache-tomcat-8.5.47.tar.gz启动进入到tomcat目录，比如上面说的目录cd /usr/local/tomcat/apache-tomcat-8.5.47/bin ./startup.sh查看是否启动成功ps -ef | grep tomcat设置Tomcat开机自启动进入到 tomcat 的 bin 目录，就是启动那一步的 bin 目录，创建一个脚本 setenv.sh# 设置Tomcat的PID文件 CATALINA_PID="$CATALINA_BASE/tomcat.pid" # 添加JVM选项 JAVA_OPTS="-server -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=1024m -Xms512M -Xmx1024M -XX:MaxNewSize=256m"在/usr/local/tomcat/apache-tomcat-8.5.47/bin/catalina.sh文件开头添加JAVA_HOME和JRE_HOME，其中 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk 为 jdk 的安装目录export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk export JRE_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk/jre如果在catalina.sh不配置JAVA_HOME和JRE_HOME就会报错误在 /usr/lib/systemd/system 路径下添加 tomcat.service 文件，内容如下：[Unit] Description=Tomcat After=network.target remote-fs.target nss-lookup.target [Service] Type=forking TimeoutSec=0 PIDFile=/usr/local/tomcat/apache-tomcat-8.5.47/tomcat.pid ExecStart=/usr/local/tomcat/apache-tomcat-8.5.47/bin/startup.sh ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID ExecStop=/bin/kill -s QUIT $MAINPID PrivateTmp=true [Install] WantedBy=multi-user.targetservice 文件修改后需要调用systemctl daemon-reload命令重新加载配置TimeoutSec=0的目的是让开机启动不处理tomcat启动超时，保证tomcat耗时过长时不会被系统terminating，如果不配置可能出现错误把Tomcat加入自启动列表systemctl enable tomcat.service安装Dockeryum install -y yum-utils device-mapper-persistent-dat yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum install docker-ce
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解决Mysql主键自动增长删除后新增数据不连续 问题mysql表中删除自增id数据后，再添加数据时，id不会连续自增。比如原来有id：1 2 3 4 5 6，然后我们删除了5 和 6，下次新增是从7开始而不是5开始解决办法执行一下SQL语句：ALTER TABLE 表名 AUTO_INCREMENT =1;再一个，如果是从序号中间删除，那么即使是使用了上面的语句，一样是不能够连续的这时候需要先删除id列，然后重新添加先删除id列：alter table 表名 drop 列名;然后重新添加：alter table 表名 add 列名 int not null primary key auto increment first;
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Docker实现容器数据持久化的两种方法 Bind volume 和 Volume Docker中的数据，比如Mysql，Redis这些，在容器重启或被删除以后，数据是不会保留的，也就是说数据没有持久化。在Docker中实现数据持久化有两种方式：Bind Mount:Bind mount 方式是 docker 早期使用的容器与宿主机数据共享的方式，可以实现将宿主机上的文件或目录挂载（mount）到 docker 容器中使用。相对于 volume 方式，bind mount 方式存在不少的局限。例如，bind mount 在 Linux 和 Windows 操作系统下不可移植。因此 docker 官方推荐使用 volume 方式。William在这里以Mysql镜像为例子，将/home/mysql目录挂载到容器的/var/lib/mysql目录中docker run --name mysql -it -p 3306:3306 -v /home/mysql:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql对于bind mount，有几点需要注意。-v 宿主机目录路径必须以 / 或 ~/ 开头，否则 docker 会将其当成是 volume 而不是 bind mount如果宿主机上的目录不存在，docker 会自动创建该目录如果容器中的目录不存在，docker 会自动创建该目录如果容器中的目录已有内容，那么 docker 会使用宿主机上目录的内容覆盖容器目录的内容Volume：与 bind mount 不同，volume 由 docker 创建和管理，docker 所有的 volume 都保存在宿主机文件系统的 /var/lib/docker/volumes 目录下（但是macOS 是以虚拟机形式运行 docker的，因此并不存在该目录，可以参考 stackoverflow）。Docker 引入 volume 的原因有：删除容器时，volume 不会被删除在不同的容器之间共享 volume （存储 / 数据）容器与存储分离将 volume 存储在远程主机或云上可以使用 docker run -v 参数为启动容器加载一个 volume，例如（最新版本镜像默认不用加tag，特定版本要加）：docker run --name mysql_test -d -p 3306:3306 -v /data -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:tag这时候就启动了一个名为mysql_test的mysql容器，使用docker exec -it mysql_test bash进入到mysql_test容器中的data目录创建一个文件 touch test.txt 然后退出容器，使用inspect命令查看刚才容器启动时做了什么：docker inspect mysql_test可以看到一大串 JSON 格式的输出，我们重点关注 Mounts 字段的输出:"Mounts": [ { "Type": "volume", "Name": "57be41568e142560aaf333beb9a4dd7b79a37c78a45a4d930a31455f24fe7d13", "Source": "/var/lib/docker/volumes/57be41568e142560aaf333beb9a4dd7b79a37c78a45a4d930a31455f24fe7d13/_data", "Destination": "/data", "Driver": "local", "Mode": "", "RW": true, "Propagation": "" }, { "Type": "volume", "Name": "6d826d6b7b2c00d4f78cedadf997d393b51cb79b5a65b531372274c806efc3ce", "Source": "/var/lib/docker/volumes/6d826d6b7b2c00d4f78cedadf997d393b51cb79b5a65b531372274c806efc3ce/_data", "Destination": "/var/lib/mysql", "Driver": "local", "Mode": "", "RW": true, "Propagation": "" } ]可以看到，当容器 mysql_test 加载一个 volume （/data）时，docker 在目录 /var/lib/docker/volumes/ 创建一个新的目录，用来存储容器中产生的文件。同时，我们注意到 /data 的 RW 属性为 true，即可读可写。重新启动 container1 容器，再进入容器会发现刚才创建的test.txt还在，说明即使容器关闭，之前在 volume 存储的文件仍然会保留下来，即数据持久化没问题！先停掉容器docker stop mysql_test，再删掉容器 docker rm mysql_test，使用命令 docker volume ls可以看到，刚才的两个volume57be41568e142560aaf333beb9a4dd7b79a37c78a45a4d930a31455f24fe7d13 6d826d6b7b2c00d4f78cedadf997d393b51cb79b5a65b531372274c806efc3ce仍然存在。也就是说，即使容器不存在了，volume 仍可在宿主机上保存下来。如果需要在其他容器也使用这个 volume，可以使用以下命令加载指定的 volume：docker run -it -v 57be41568e142560aaf333beb9a4dd7b79a37c78a45a4d930a31455f24fe7d13:/data container_name挂载指定的 volume上面的 docker run -v 命令中，我们并没有指定 volume 的名称，这样 docker 会默认给我们创建一个匿名的 volume，就是很长的那字符串。我们也可以挂载指定名称的 volume：docker run -it -v my-volume:/data --name 自定义容器名 镜像名:tag这样，我们在启动容器该容器时，将挂载一个名为 my-volume 的 volume，并挂载到容器的 /data 目录。对于 docker 来说，如果 my-volume 不存在，那么 docker 就会自动创建该 volume，并挂载到 /data 目录。比如运行的是Reids：docker run -d -it -v redis_volume:/data --name myRedis redis执行 docker volume inspect redis_volume 查看redis挂载的volume信息可以看到 my-volume 的 JSON 输出信息：[ { "CreatedAt": "2020-08-24T09:33:30-04:00", "Driver": "local", "Labels": null, "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/redis_volume/_data", "Name": "redis_volume", "Options": null, "Scope": "local" } ]可以看到redis_volume的宿主机目录位置是：/var/lib/docker/volumes/redis_volume/_data除了让 docker 帮我们自动创建 volume，我们也可以自行创建 volume：docker volume create my-volume删除volume命令是：docker volume rm volume-name然后将这个手工创建的 volume 挂载到容器：docker run -d -v redis_volume2:/data --name myRedis001 redis
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解决连接Docker中的Mysql速度慢问题 问题描述：由于MySQL是使用Docker容器搭建起来的，William在数据库连接中，发现比平时的连接速度变慢了不少，每次连接大概延迟了10秒左右。排查过程1、 服务器资源查看系统的CPU、网络等负载，无异常。2、数据库连接池检查是否连接数过多导致，登入MySQL后kill掉一部分连接，发现还是连接缓慢。3.、网络问题在ping服务器的时候并没有出现数据包延迟、丢包现象。网络问题排除。4、DNS解析问题修改MySQL配置文件，添加skip-name-resolve：先进入到Mysql容器中：docker exec -it container-name bash编辑Mysql配置文件: vim /etc/mysql/my.cnf 在文件的[mysqld]这一部分的最后添加skip-name-resolve如下所示：[mysqld] pid-file = /var/run/mysqld/mysqld.pid socket = /var/run/mysqld/mysqld.sock datadir = /var/lib/mysql secure-file-priv= NULL skip-name-resolve5、推出容器，重启mysql容器：docker restart container-id
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MySQL 8使用grant进行用户授权报错1064 MySQL 8使用grant进行用户授权报错，提示{message type="error" content="error 1064 near 'identified by 'password' at line 1"/}原因是mysql8已经将创建账户和赋予权限的方式分开了。解决方法分两步，首先，创建账户:create user 'user'@'ip' identified by 'password';然后，赋予权限:grant 权限列表 on 数据库 to '用户名'@'访问主机' ; // (修改权限时在后面加with grant option)例子：授权 test用户对 test_db数据库的所有权，不限制ip访问：grant all privileges on test_db.* to 'test'@'%' with grant option;允许root用户远程操作所有数据库grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '密码' with grant option;刷新权限flush privileges;
