mysql odbc-bench

很久没有更新了，每天七七八八的琐碎事情占据了所有时间，是不是该暂停一下了 1，安装好unixODBC，安装完之后通过odbcinst -j查看配置文件路径，如下实例

# odbcinst -j

unixODBC 2.3.7

DRIVERS............: /usr/local/etc/odbcinst.ini

SYSTEM DATA SOURCES: /usr/local/etc/odbc.ini

FILE DATA SOURCES..: /usr/local/etc/ODBCDataSources

USER DATA SOURCES..: /root/.odbc.ini

SQLULEN Size.......: 8

SQLLEN Size........: 8

SQLSETPOSIROW Size.: 8

# cat /usr/local/etc/odbcinst.ini

[MYSQL]

Description = ODBC for MySQL

Driver = /usr/lib/libmyodbc5w.so

Setup = /usr/lib/libodbcmyS.so

Driver64 = /usr/lib64/libmyodbc5w.so

Setup64 = /usr/lib64/libodbcmyS.so

FileUsage = 1

# cat /usr/local/etc/odbc.ini

[tpcc2]

Description = MySQL test database

Driver = MYSQL

SERVER = 10.21.12.235

USER = test1234

PASSWORD = test1234

PORT = 15051

DATABASE = tpcc2

TraceFile = /tmp/odbc.trace

Trace = ON

2，构建和使用odbc-bench git路径是这个https://github.com/openlink/odbc-bench [crayon-6869 […]

shell统计日志中的时间戳差值

比如这样的日志，需要统计后一条记录和前一条记录之间的时间差值 [2024-10-11 10:42:24 023047] DEBUG 478832,readermgn.cpp:17:run,tid:0x7f80697fa700,479378,reader mgn running [2024-10-11 10:42:30 329273] DEBUG 478832,readermgn.cpp:17:ru […]

python下的数据库连接池dbutils

最近在测试业务的时候，出现长时间并发线程跑sql的时候建立链接耗时的问题，于是搜罗了一下python下是否有链接池的功能，于是乎找到dbutils这个模块，官方路径是在这里 https://webwareforpython.github.io/DBUtils/ 基础使用相对不麻烦，使用pymysql作为连接器进行演示验证

#coding: utf-8

import pymysql

from dbutils.pooled_db import PooledDB

import threading

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = PooledDB(

creator=pymysql,

maxconnections=16, # 可同时创建的最大连接数，如果并发很快这里可能会出现超过最大链接数的报错

mincached=4,

maxcached=12,

maxshared=128,

blocking=False,

maxusage=None,

setsession=["set autocommit=0"], #用于设置session的前导语句

ping=1,

reset=True,

# mysql登陆参数

host="192.30.2.19",

port=3306,

user="test1234",

passwd="test1234",

database="mysql",

charset="utf8mb4",

cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor, # 这里设置返回cursor类型, DictCursor会返回字典类型，带有字段名

)

def run_test(num):

tid = threading.currentThread().ident

conn = pool.connection()

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("begin")

cursor.execute(f"insert into db1.t1(id,tid) values({num}, '{tid}')")

cursor.execute(f"select {num} as num, '{tid}' as tid from dual")

print(cursor.fetchall())

cursor.execute("commit")

conn.close()

for i in range(30):

# 每次最多创建16个线程

threadpool = ThreadPoolExecutor(16)

for j in range(16):

threadpool.submit(run_test, *(i*16 + j,))

threadpool.shutdown(wait=True)

&nbsp […]

docker部署elasticsearch和kibana

1、下载官网镜像因为要在外网隔离环境部署，所以需要将image下载后再搬迁过去 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.14.2 docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.14.2 docker image ls docker save da0e65225d10 -o […]

jconsole远程链接

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为了校验功能，从网上搜罗到的一组碰撞数据 crc32: b5a7b602ab754d7ab30fb42c4fb28d82 d19f2e9e82d14b96be4fa12b8a27ee9f md5: 0x0e306561559aa787d00bc6f70bbdfe3404cf03659e704f8534c00ffb659c4c8740cc942feb2da115a3f4155cbb860749738 […]

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