最近很多小伙伴跟我说,自己学了不少JVM的调优知识,但是在实际工作中却不知道何时对JVM进行调优。今天,冰河就为大家介绍几种JVM调优的场景。 在阅读本文时,冰河假定大家已经了解了运行时的数据区域和常用的垃圾回收算法,也了解了Hotspot支持的垃圾回收器。 cpu占用过高 cpu占用过高要
一、前言 MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
码哥,String 还能优化啥?你是不是框我? 莫慌,今天给大家见识一下不一样的 String,从根上拿捏直达 G 点。 并且码哥分享一个例子:通过性能调优我们能实现百兆内存轻松存储几十 G 数据。 String对象是我们每天都「摸」的对象类型,但是她的性能问题我们却总是忽略。 爱她,不能只会简单一
一、top+jstack命令 top查看当前系统运行的情况,cpu占用率,内存使用率等等 [root@centos20 ~]# top #查看进程 top - 14:42:39 up 46 days, 21:19, 7 users, load average: 0.00, 0.04, 0.10 Tasks: 645 total, 1 running, 644 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s)
两年前,JVM会一些理论知识,比如垃圾回收算法的概念,优缺点,适用场景等都已经能达到及格水平。现在人多了,这个筛选难度也大了,现在都开始问,你有没有做过哪些JVM调优? 大家都知道,公司开发的人数比较多,就算有JVM问题,那么参与调优的人数也是有限的。公司不可能像大学一样,让每个人都能在
目录 Java中可以作为GC Roots的对象有哪些 JVM调优 JVM常用的基本配置参数有哪些 什么是GC Roots 因为确立垃圾的方法有引用记数法,但是会产生循环引用,所以引出了另一种方法叫可达性分析, 基本思想是通过一系列名为“GC Roots”的对象作为起始点,向下搜索,能被遍历到的就判定
Java组件总目录 Redis Cluster 集群与性能调优 Java组件总目录一 Redis-cluster 集群1.1 RedisCluster 集群创建1.2 工作原理节点说明 1.3 Redis-cluster 投票:容错节点失效判断集群失效判断 1.4 优缺点1.5 主从切换1.6 副本漂移1.7 扩展集群1 添加节点2 分配slot 1.8 添加
数据库方面: 1)SQL高级方面 group by having,左连接,子查询(带IN),行转列等 2)设计与建表方面 三范式,反范式 3)优化 执行计划查看sql语句改进点,改善sql性能的方式 4)Mysql集群,Mycat分库分表 性能优化: 1)理解性能优化 性能基准,性能优化含义,衡量维度 2)JVM调优 JVM运行时数据区,JVM
1、线上JVM性能调优,包括两种内存泄露情况排查已经JVM参数调优 两种内存泄漏:数据库大数据查询,监控对象(监控超时事件)一直被引用。
背景 平台目前大多数任务都是Spark任务,用户在提交Spark作业的时候都要进行的一步动作就是配置spark executor 个数、每个executor 的core 个数以及 executor 的内存大小等,这项配置目前基本靠用户个人经验,在这个过程中,有的用户就会设置非常不合理,比如配置的内存非常大,实际上任务运
elasticsearch 调优 1、 内存占比很高,硬盘占比较高,降低内存和硬盘占比情况 2、 在elastic search application.yml增加配置,关闭 Swap bootstrap.mlockall: true 3、数据压缩传输配置 http.compression: true http.compression_level: 1 4、Nlp 和Elasticsearch 中的http使用
大内存硬件上的程序部署策略 集群间同步导致的内存溢出 堆外内存导致的溢出错误(直接内存太小,NIO太多,注意关注直接内存,线程堆栈,Socket缓存区,JNI代码(本地库),虚拟机和垃圾收集器) 外部命令导致系统缓慢(Shell脚本与Java API) 服务器虚拟机进程崩溃 不恰当数据结构导致内存占用过大 由wi
1 HBase 表结构设计调优 1.1 Row Key 设计 HBase 中 row key 用来检索表中的记录,支持以下三种方式: 通过单个 row key 访问:即按照某个 row key 键值进行 get 操作; 通过 row key 的 range 进行 scan:即通过设置 startRowKey 和 endRowKey,在这个范围内进行扫描; 全表扫描:即直接扫
为了构建高并发、高可用的系统架构,压测、容量预估必不可少,在发现系统瓶颈后,需要有针对性地扩容、优化。结合楼主的经验和知识,本文做一个简单的总结,欢迎探讨。 1、QPS保障目标 一开始就要明确定义QPS保障目标,以此来推算所需的服务、存储资源。可根据历史同期QPS,或者平时峰值的2到
关于性能调优,我先来说说的我的感受。Java 性能调优不像是学一门编程语言,无法通过直线式的思维来掌握和应用,它对于工程师的技术广度和深度都有着较高的要求。 互联网时代,一个简单的系统就囊括了应用程序、数据库、容器、操作系统、网络等技术,线上一旦出现性能问题,就可能要你协调
3.DVM允许在有限的内存中同时运行多个进程 DVM经过优化,允许在优先的内存中同时运行多个进程。 在Android中的每一个应用都运行在一个DVM实例中,每一个DVM实例都运行在一个独立的进程控件中,独立的进程可以防止在虚拟机崩溃的时候所有的程序都被关闭。 而JVM中,一个进程就是一个J
性能测试的定义: 就是通过工具来模拟各种性能测试的方法来对实际被测项目进行性能测试 性能测试都需要测试哪些: (1)压力测试 (2)负载测试 (3)最大并发用户数 (4)响应时间 (5)tps(每秒事务处理数) 如何展开性能测试: 1)了解需求: 在实际工作中需要先进行了解需求分析、需求调研、业务测试
1、Explain查看执行计划 explain可以查看执行计划 -- 创建大表 create table bigtable(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string ) row format delimited fields terminated by '\t'; -- 创建小表 create table small
1)用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6,,默认Executor 60%的内存,可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘; 2)如果持久化操作比较多,可以提高spark.storage.memoryFraction参数,使得更
现象 jdk1.8下 java进程启动 内存会随着运行 并发不断缓慢增加, 但不会释放下来。 第一阶段,认为有些对象没有造成内存溢出,开始各种分析。 之间使用一些工具命令,常用记录下来 一顿操作猛如虎,结果发现还是没有太大问题,顶多jetty 一些对象生命周期较长WebSocketSession MappedByte
所以这 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》 【docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB】 完整内容开源分享 篇文章,我就给大家准备了一份546页调优笔记,共4个模块,共 21 篇内容,学习路径对应性能优化的完整流程,还奉送特别加餐。 不
索引的本质 定义 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构 1.二叉树 二叉树特性: 右边元素大于等于父元素,左边元素小于父元素 key存储的是表中索引的值,value存储的是索引所在行的整行的地址。 通过索引找到索引所在行的地址,拿到地址之后可以获取到索引所在行的
为了构建高并发、高可用的系统架构,压测、容量预估必不可少,在发现系统瓶颈后,需要有针对性地扩容、优化。结合楼主的经验和知识,本文做一个简单的总结,欢迎探讨。 1、QPS保障目标 一开始就要明确定义QPS保障目标,以此来推算所需的服务、存储资源。可根据历史同期QPS,或者平时峰值的2到3
开篇介绍 个人背景: 不说太多废话,但起码要让你先对我有一个基本的了解。本人毕业于浙江某二本院校,算是科班出身,毕业后就进了一家外包公司做开发,当然不是阿里的外包,具体什么公司就不透露了,在外包一呆就呆了整整2年多,直到现在才从外包离开,如今拿到阿里的offer准备入职了。 阐述原因
org.mapstruct mapstruct-processor ${org.mapstruct.version} 因为MapStruct需要在编译器生成转换代码,所以需要在maven-compiler-plugin插件中配置上对mapstruct-processor的引用。这部分在后文会再次介绍。 之后,我们需要定义一个做映射的接口,主要代码如下: @Mapper interfac