openFile –launcher.defaultAction openFile –launcher.appendVmargs -vmargs -Dosgi.requiredJavaVersion=1.8 -Dosgi.instance.area.default=@user.home/eclipse-workspace -XX:+UseG1GC -XX:+UseStringDeduplication –add-modules=ALL-SYSTEM -Dosgi.requiredJavaVersi
选择合适的存储引擎: InnoDB 保证从内存中读取数据。讲数据保存在内存中 每次重新启动数据库，或者整库备份前须要预热的时候运行： 定期优化重建数据库 降低磁盘写入操作 提高磁盘读写速度 充分使用索引 分析查询日志和慢查询日志 激进的方法。使用内存磁盘 用 N
JVM调优 1.调优背景2.调优依据3.调优步骤4.调优指标 1.调优背景 生产中的问题 生产环境发生了内存溢出该如何处理？生产环境应该给服务器分配多少内存合适？如何对垃圾回收器的性能进行调优？生产环境CPU负载过高时该如何处理？生产环境应该给应用分配多少线程合适？如何确定请求
目标： Jmap、Jstack、Jinfo详解 JvisualVm调优工具实战 JVM内存或CPU飙高如何定位 JState命令预估JVM运行情况 系统频繁Full GC导致系统卡顿实战调优 内存泄漏到底是怎么回事？ 一、前言 因为我的是mac电脑，所以运行程序都是在mac上，有时一些工具在mac上不是很好用。如果有不好用的
目录 1. arthas工具下载 2. Arthas调试程序 3. 查看GC日志 1. arthas工具下载 arthas是阿里提供的一种命令行工具专门用于JVM调优，线上无法打开jvisualvm工具等，可以使用arthas快速定位JVM问题原因。 arthas官网传送门！！！ wget -help #测试是否安装wget yum -y install wget #安
GC调优 做GC调优，首先确定垃圾回收器，是选择低延迟的还是高吞吐量的回收器。 低延时的 CMS，G1，ZGC 高吞吐量的 ParallelGC 最快的 GC，是不发生 GC： 首先要考虑自己的代码，避免频繁发生GC。 考虑以下几点： 数据是不是太多？数据表示是否太臃肿？是否存在内存泄漏？ 然后再考虑GC调优问题。
通用性能调优（一） 一、应用开发三原则 原则一：使用spark自身的调优机制 充分利用 Spark 为我们提供的“性能红利”，如钨丝计划、AQE、SQL functions 等等。 钨丝计划的优势？ 1）数据结构：采用紧凑的自定义二进制格式，存储效率高，避免的序列化反序列化。 2）开辟堆外内存来管理对象，对内存
性能优化 作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管你是刚入行的小白还是已经入坑了很久的小秃头都会经历很多不同层次的性能优化——小到代码审查大到整个系统设计的优化！大势所趋之下，如何让自己的优化方向精准到性能瓶颈的那个点以及尽可能的提高优化的性价比已经慢慢成为每一个
一、前言 什么是性能调优？ 性能调优其实很好理解，就是优化硬件、操作系统、应用之间的一个充分的协作，最大化的发挥出硬件的极致性能，来应对高负载的业务需求。 为什么需要性能优化？ 其实说到底就是两个原因： ①：为了获得更好的系统性能 ②：通过性能调优来满足不断增加的业务需求 性能调优
JVM是一个应用程序，他提供了启动参数给用户，用以个性化的设置自己应用的参数，我们可以根据自己的硬件特点已经应用特点来设置个性化参数，发挥最佳性能。 一、JVM内存区域 jvm规范规定的内存区域为： 1、堆，存储类实例，静态变量，常量池 2、方法区，实现为metaspace，存储类型的元信息 3、虚拟
为你建立两个标准。-个是性能调优标准，告诉你可以通过哪些参数去衡量系统性能;另-一个是调优过程标准，带你了解通过哪些严格的调优策略，我们可以排查性能问题，从而解决问题。 模块二 Java 编程性能调优 JDK是Java语言的基础库，熟悉JDK中各个包中的工具类，可以帮助你编写出高性能
最近在学习PID控制算法参数的调节，根据看的matlab的视频做了一些记录。 PID算法 是将 偏差 的 比例（ P roportion）、积分（ I ntegral） 和 微分（ D ifferential） 通过线性组合构成控制量，用这一控制量对被控对象进行控制，这样的控制器称PID控制器。 1. 系统是否是良性系统 系统是否高
Nginx调优 前言： 最近相对比较闲，整理下以前工作中学到的东西，将接触到生产环境中的内容都深入学习一下，nginx与tomcat的优化是在山西ott项目上接触到的，直接操作配置文件很容易，但更多的配置参数与优化方式还是需要了解的，先得知道问题在哪里，然后再做。 Nginx调优
来源：https://zhenbianshu.github.io 前言 工具的进化一直是人类生产力进步的标志，合理使用工具能大大提高我们的工作效率，遇到问题时，合理使用工具更能加快问题排查的进度。这也是我为什么非常喜欢 shell 的原因，它丰富的命令行工具集加管道特性处理起文本数据集来真的精准而优雅，让人
Hive SQL调优 使用分区裁剪、列裁剪少用count（distinct）多对多的关联合理使用MapJoin合理使用Union ALL并行执行job使用本地MR避免数据倾斜控制Map数和Reduce数 Hive sql 的调优在我们日常的工作生活中经常用到,因此,这里做一下细致的总结和归纳。 使用分区裁剪、列裁剪
spark是用来进行分布式计算的，那分布式计算要解决那些问题呢？ 得知道数据在哪吧多个节点，如何把任何分发到各个节点：任务划分调度多个节点，一个节点出错，总不能全部重算，需要容错，容错又有横、纵2个维度。所以需要血缘 + 缓存调优要求HA、可监控 为了解决以上问题，spark推出了rdd。
什么是向量模式 hive.vectorized.execution.enabled表示是否开启向量模式，默认为false,熟悉MapReduce编程的都知道Mapper类，在run()方法中map()方法逐行处理数据，这样操作容易产生更多的Cpu指令和Cpu上下文切换，这样会导致系统性能处理不高。那么有没有方式优化这个操作呢？答案当然有
前段时间有一位粉丝问了我这么一个问题，我没有高并发项目经验，但是面试的时候经常被问到高并发、性能调优方面的问题，有什么办法可以解决吗？ 这题我必须回答一下！之前小编看了两份《高并发系统设计》和《Java性能调优》的资料，当时面试BAT，都被面试官说答得很好，思路非常正确。 这两份的
作者：Grey 原文地址：单机百万连接调优和Netty应用级别调优 说明 本文为深度解析Netty源码的学习笔记。 单机百万连接调优 准备两台Linux服务器，一个充当服务端，一个充当客户端。 服务端 操作系统：CentOS 7 配置：4核8G IP:192.168.118.138 客户端 操作系统：CentOS 7 配置：4核8G
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化。但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了，此时就需要从 SQL 自身角度来进行优化，这也是我们这篇文章所讨论的。 1 SQ
进行jvm调优的目的就是为了降低full gc的频次和每次full gc的时间，从而提高吞吐率（处理请求的时间/(处理请求的时间+垃圾回收的处理时间)）或者缩短响应时间。 1.虚拟机参数 -Xmx //最大堆空间 -Xms //初始堆空间大小；如果初始堆空间耗尽，jvm会对堆空间扩容，其扩展上限为最大堆空间。
类型 书名 主要内容 读书笔记 技术 软件性能测试、分析与调优实践之路 主要讲的是性能分析与调优的实操经验，实操性比较强的一本书
1.1何为Webpack webpack是开源的JS模块打包工具 核心功能是解决模块之间的依赖，吧哥哥模块按照特定的规则和顺序组织在一起，最终合并为一个JS文件。这个过程叫模块打包 1.2为何需要Webpack 1.2.1何为模块 在设计程序结构时，更好的组织方式是按照特定的功能将其拆分为多个代码段，每个
如何优化SQL呢？ SQL优化的一般步骤是什么，怎么看执行计划（explain），如何理解其中各个字段的含义？ 慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量 如何能够使用组合索引的SQL？ 慢SQL，如何优化，从哪些方面入手？ 最左前缀原则是什么？ 影响mysql
HIve调优 1、Fetch抓取机制 我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。但是Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees,在这种情况下，Hive可以简单地
