如何快速定位线上Doris FE内存使用过高问题

Doris集群中，FE（前端）和BE（后端）分别承担存储元数据、处理查询请求及规划计划的角色。尽管大部分资源集中在BE，但线上FE偶尔出现内存过高问题。此类问题难以在线下复现，因此需要使用JVM内存分析工具，如jmap和arthas，来深入分析FE进程。

MySQL是一种广泛应用的关系数据库管理系统，在各行业中发挥着重要作用。然而，当MySQL占用CPU接近100%时，会严重影响服务器性能。解决这一问题的关键在于分析其原因并采取相应的优化措施。首先，可以通过执行show full processlist;查看MySQL服务器的状态，分析最近执行的SQL语句，以发现性能瓶颈。其次，优化表结构和查询语句，如添加适当的索引和优化字段类型，有助于提升查询效率。最后，通过优化查询语句的执行计划，进一步降低CPU占用率。通过这些方法，可以有效改善MySQL的性能，避免CPU过载问题的发生。

获取 Apache Doris 1.1.2 FE 安装包，推荐参考 Apache Doris 安装部署指南以获取更详细的步骤说明。

Kafka 线上问题排查指南 在使用 Kafka 过程中，可能会遇到各种线上问题，以下是一些常见问题和排查思路： 1. 消费延迟 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，可能由于消费者处理消息耗时过长、消费者数量不足、分区分配不均等原因。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、调整分区分配策略等。 2. 消息积压 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，或消费者出现故障导致无法消费消息。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、修复消费者故障等。 3. 消息丢失 原因分析: 生产者发送消息失败、消费者消费消息后未及时提交位移、Kafka 服务器故障等。 解决方案: 配置生产者重试机制、确保消费者及时提交位移、配置 Kafka 数据持久化等。 4. Leader 选举异常 原因分析: Zookeeper 故障、Kafka 节点故障、网络问题等。 解决方案: 检查 Zookeeper 和 Kafka 节点状态、排查网络问题等。 5. 磁盘空间不足 原因分析: Kafka 消息堆积过多、日志清理策略配置不合理等。 解决方案: 清理过期消息、调整日志清理策略等。 6. 网络异常 原因分析: 网络配置错误、网络设备故障等。 解决方案: 检查网络配置、排查网络设备故障等。 排查工具: Kafka 自带命令行工具 Kafka Manager 等监控工具 预防措施: 合理配置 Kafka 集群参数 做好监控和告警 定期进行故障演练 希望以上内容能帮助您更好地排查 Kafka 线上问题。

Oracle数据库在运行时可能面临内存过度消耗的潜在风险，这可能影响其性能和稳定性。

MongoDB Docker 镜像快速定位指南 想要快速找到 MongoDB 的 Docker 镜像？试试以下方法： 1. Docker Hub 搜索： 直接访问 Docker Hub 并搜索 “mongo”。 官方 MongoDB 镜像通常位于搜索结果的顶部。 2. 命令行搜索： 使用 docker search mongo 命令列出所有 MongoDB 相关的镜像。 3. 使用特定标签： 通过标签指定版本，例如：mongo:latest 或 mongo:4.4。 4. 使用 Dockerfile： 在 Dockerfile 中使用 FROM mongo:tag 指令指定所需的 MongoDB 镜像和版本。 希望以上信息能帮助您快速找到并使用 MongoDB Docker 镜像！

建立网站的过程非常简单，只需利用个人电脑即可完成，这不仅可以提升技术水平，还能有效地展示个人创造力。

第四章定位问题一、如何看AWR报告

Apache Doris是一款高速、实时的分析型数据库，响应时间仅为亚秒级，可满足报表分析、即时查询、数仓构建等场景。它支持高并发点查询和高吞吐复杂分析，可用于构建用户行为分析、日志检索分析、订单分析等应用。