磁盘性能对数据库的读写能力影响很大，如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要，当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢？...2、DB层面监控 1.数据库挂起监控 建议采集成趋势，当挂起状态值大于0且持续增加时做告警处理。...Innodb_buffer_pool_pages_dirty/Innodb_buffer_pool_pages_total,通过该比值可以看出脏页的占比情况，如果该系统脏页占比持续增高，说明该系统是以写为主，根据情况进行调优...二、写压力调优参数 1、刷新脏页的频率 mysql> show variables like '%innodb_lru_scan_depth%'; #默认1024，遍历lru list刷新脏页，值越大，...2：在每个提交，日志缓冲被写到文件系统缓存，但不做磁盘的刷新，数据库宕机而操作系统及服务器并没有宕机时，可以保证数据不丢失，但是文件系统崩溃会丢失数据。
常用性能调优参数 ?...---- 源码及原理分析 >> threads FixedThreadPool.java public Executor getExecutor(URL url) { String name
WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...针对专门操作符的调优 前面，讲的是关于查询条件的一般规则，在这一节中，将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...如果查询 2 总是比查询 1 执行的快的话，那么就可以建议总是将查询 1 转换成查询 2，但是有一种情况，这样做在一些数据库系统中可能会带来性能变差，这是由于两个优化缺陷所造成的。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结，这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高，但是它们一定不会对数据库的性能带来下降，所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面，SQL 调优还包括 Order by，Group by 以及 Index 等等。
基于此，希望能有工具来针对任务进行分析，帮助用户来监控和调优任务，并给出一些建议，使任务更加有效率，同时减少乱配资源影响其他用户任务运行的情况。 Dr....一旦获取到了任务的元数据，Dr.Elephant就基于这些元数据运行启发式算法，然后会产生一份该启发式算法对该任务性能的诊断报告。根据每个任务的执行情况，这份报告会为该任务标记一个待优化的严重性级别。...严重性级别一共分为五级，报告会对该任务产生一个级别的定位，并通过级别来表明该任务中存在的性能问题的严重程度。...启发式算法具体要做的事情就是： 获取数据 量化计算打分 将分值与不同诊断等级阈值进行比较 给出诊断等级 源码解析与改造 首先我们要知道Dr整体的运行流程是怎么样的？...Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议.
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。...对于 JVM 的调优，主要有两个方面考虑： 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然，确切的说，以上两点并不互相独立，内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器，具体到在 JVM 中的配置，是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓调优，就是一个不断调整和优化的过程，需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充！ 说到底，那上面的这些选项是要配置在哪里呢？
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。...但是也必须提醒大家的是，影响一个 Spark 作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...，建议参考后面的几个参数调优，通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。
6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。...二、哪些指标做为衡量系统的性能 1、RT响应时间，包括如下 1.1 数据库响应时间，即数据库操作的时间 1.2 服务端响应时间，服务端包括Nginx分发的请求所消耗的时间及服务端程序执行所消耗的时间。...五、优化性能问题的时候，可以使用自上而下的策略进行优化 整体的调优顺序，我们可以从业务调优到编程调优，最后再到系统调优 1、应用层调优 首先是优化代码，代码问题往往会因为消耗系统资源而暴漏出来，例如代码导致内存溢出...2、中间件调优 MySQL调优 1)、表结构与索引优化。...3、系统调优 首先是操作系统调优，Linux操作的内核参数设置可以进行调优，已达到提供高性能的目的。
这里记录一个转发效率性能调优的方法。 在写好程序后，发现 Ping 的延时很高，优化了一个参数后得到了极大的改善了。...我将其中的第四个参数，由之前的 1000 改为 1 ，性能得到极大改善。
概述 开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。...同时，它能自动选择更快更轻量级的技术尽量减少性能分析对应用程序造成的影响，提高性能分析的精度。 本文将对 VisualVM 的主要功能逐一介绍并探讨如何利用获得的数据进行性能分析及调优。...通常有 CPU 监视和 CPU 快照两种方式来显示 CPU 性能分析结果。 内存性能分析：内存性能分析的主要目的是通过统计内存使用情况检测可能存在的内存泄露问题及确定优化内存使用的方向。...当我们对一个多线程应用程序进行调试或者开发后期做性能调优的时候，往往需要了解当前程序中所有线程的运行状态，是否有死锁、热锁等情况的发生，从而分析系统可能存在的问题。...转储功能 线程转储的生成与分析 VisualVM 能够对正在运行的本地应用程序生成线程转储，把活动线程的堆栈踪迹打印出来，帮助我们有效了解线程运行的情况，诊断死锁、应用程序瘫痪等问题。 图 15.
同样的道理，如果flush加快，意味这compaction也要跟上，不然文件会越来越多，这样scan性能会下降，开销也会增大。
常用的SQL，用于诊断排查问题 注：下列SQL在执行时，可能还需要你开启MySQL相应的配置项，请根据提示进行配置 1....查看某条sql各阶段执行时间，可开启profiling功能 set global profiling=on; 其他的，大家可以去搜索下，更多的SQL性能分析、调优方面的常用语句 大家可以自己动手去试试上面的语句...大数据测试过程、策略及挑战 大数据测试之ETL测试入门 软件测试工程师又一大挑战：大数据测试 jmeter入门系列v1.0电子版 Python3接口测试pdf+源码免费领 快学Python3系列
活动简介 ClickHouse 是俄罗斯开源的OLAP数据库，以彪悍的性能著称。开源5年以来，以性能优异、简单易用的特点，吸引了大量的用户群体。...本次分享将通过对ClickHouse原理的解析，帮助大家理解ClickHouse 彪悍的性能是如何做到的。...在大数据OLAP数据库以及分布式存储系统领域，拥有丰富的丰富的开发经验。热爱开源技术，向开源社区的高性能NoSQL数据库ScyllaDB贡献代码。 内容纲要 1....ClickHouse 原理解析 & 性能调优 5. 腾讯云ClickHouse现状与规划
Springboot项目调优 配置文件调优 更改Tomcat的相关配置 设置Tomcat的最大连接数 设置请求头最大内存 设置post请求的最大内存 设置Tomcat最大线程数 设置Tomcat...的最小工作线程数 JVM调优 设置项目启动的参数 在vm option处添加配置内容 -XX:MetaspaceSize=128m #（元空间默认大小） -XX:MaxMetaspaceSize=128m...SpringBootApplication 和 @ComponentScan 两个注解来禁用组件自动扫描 使用@Configuration和@EnableAutoConfiguration代替 在需要使用到的实例上进行注入设置 数据库优化
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值，对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能，其中大量文件被快速连续地添加/创建。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存，默认是10mb，可以适当调大...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小，默认是1(1*128k)，默认是按照128K数据快修复，如果需要修复的数据很大，这个默认1太小，可以适当的调大
后端程序员在面试中，经常会被问到SQL调优的操作，于是我也是去补习了一下这方面的知识，感谢各方大佬提供的点子，这里总结如下。...3- 通常来说，把可以为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为NOT NULL。...选取适用的字段属性 一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。...例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。
尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳. 比如使用掩码操作. 十七. 尽早丢弃无关对象.
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑...I/O调优指选择NIO、NIO.2还是APR 线程池调优指的是给Tomcat的线程池设置合适的参数，使得Tomcat能够又快又好地处理请求 I/O模型 I/O调优实际上是连接器类型的选择，一般情况下默认都是...线程池调优 跟I/O模型紧密相关的是线程池，线程池的调优就是设置合理的线程池参数。...调优很多时候是在找系统瓶颈 假如有个状况：系统响应比较慢，但CPU的用率不高，内存有所增加，通过分析Heap Dump发现大量请求堆积在线程池的队列中，请问这种情况下应该怎么办呢？...应该怀疑大量线程被阻塞了，应该看看web应用是不是在访问外部数据库或者外部服务遇到了延迟。
acceptCount="700"//指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理 maxthread太多，导致切换过多，性能下降严重
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