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
Greenplum 数据库调优 目录 Greenplum 数据库调优 1 目录 1 1 Greenplum查询处理回顾 2 1.1 Master 把查询语句分发到segment 2 2 Greenplum...数据库调优 3 2.1 系统资源 3 2.2 硬件问题 4 2.3 资源管理 5 2.3.1 查看resource queue的参数 5 2.3.2 设置临时的内存大小 6 2.3.3 当发生数据溢出时添加内存的大小...working on the same slice of the query plan but on different segments 4、Master 收集结果并返回给客户端 2 Greenplum数据库调优...gp_segment_for_planner后，优化器会选择最优的一个来执行 2.8 多阶段聚集 2.8.1 多阶段聚集关闭的情况 以下是把gp_enable_multiphase_agg参数关闭的情况下，耗时13770.833ms,数据库默认的这个参数是打开的
慢查询 处理步骤 判断慢查询产生（CPU负载、IO读写、执行时间） 打开慢查询日志或使用分析工具（mysqldumpslow等） 选择调优方式 性能调优 应用程序优化 减少数据库连接次数，空间换时间 拆分复杂语句...> MOT IN NOT LIKE）和%开头的like（前导模糊查询）–会导致全表扫描 避免大表使用JOIN查询和子查询–会产生临时表，消耗较多CPU和内存，影响数据库性能 确定只有一条记录返回，可以加上...类型转换等会导致无法命中索引 表结构优化 字段类型优化，使用合适的类型（字段长度，避免 text，使用 not null） 合理使用索引，去除无用索引 读写分离和分库分表 避免使用触发器，存储过程、外键等 硬件和数据库配置优化
Greenplum数据库快速调优 目录 Greenplum数据库快速调优 1 目录 1 第一节 集群规划中影响性能的原因 2 1、 架构设计 2 2、服务器配置 3 3、Segment 实例数量...3 第二节 数据库性能优化内容 4 1、内存管理 4 2、资源队列的内存管理 4 3、 资源队列 5 4、资源组 5 5、资源组与资源队列的区别 6 6、表储存 6 7、储存模式及对比 7 8、数据加载...’::regclass); 5、膨胀处理 1）、HEAP 表 - vacuum vacuum 回收不了超过空闲映射空间的过期时 - vacuum 不能回收时，用一下方法： vacuum full 调优参数...2、数据库运行慢 1、问题案例 数据正常使用时，突然性能慢，用户体验很卡，正常的简单查询耗时长 2、原因分析 1）、内存不足，使用swap交换空间 2）、CPU负载高 3）、磁盘IO繁忙 3、快速定位...根据节点服务器占用系统资源最大的进程，回溯查询到数据库进程 3、两段事务锁 1、问题案例 1）、执行删除表命令时，一直在执行中，链接数据库查询并没有锁 2）、永久不处理后，wal文件堆积 drop table
遵循这一规则，所有的数据库系统都会将如下的表达式： 5 = column1 转换成： column1 = 5 但是当查询条件中包含算术表达式时，只有部分的数据库系统进行转换。 例如： ......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。...这样做的话，如果第一个表达式为假的话，那么数据库系统就不必再费力去解析第二个表达式了。例如，可以这样转换： ......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。
一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。...二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？...通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ?...Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。 RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。...比如在存数据的时候我们使用了foreach来将数据写入到内存，每条数据都会封装到一个对象中存入数据库中，那么有多少条数据就会在JVM中创建多少个对象。 Spark中如何内存调优？
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？
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。...因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。 2....5. shuffle相关参数调优 以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。...调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给 shuffle read 的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。
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。...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...Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。...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。
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。...理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 2.3 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。...参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。...时间序列/日志数据：对于单条记录较大的数据库/ nosql变更日志，可调整默认配置。另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。...GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。
本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。...异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。...性能调优 除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。
Spark 调优和 JVM 调优的关系 再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明： 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。...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 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值 资源参数的调优，没有一个固定的值，需要根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况）来灵活的调优 4.
理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ?...参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。...参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...参数调优建议： Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
所以这又是一个新的系列，关于MONGODB的优化和调优，下方是一个MONGODB的 内存与磁盘的一个大概的架构。...与传统的数据库一样，你也可以理解为他分为共享的内存，和每个SESSION 自有的内存。MONGODB 本身也有自己的事务多版本控制，这些都是需要耗费内存。...因为原理，MONGODB 的数据库的原理，希望MONGODB 能获得更大的内存，MONGODB的 写 读 SNAPSHOT 等等都离不开内存，所以如果你有 512G 的时候，不妨可以大胆的将60%...实际上针对CS 的配置有另外一个想法就是 CHR， cache hit ratio , 其实大多数的数据库也都有这样的一个指标，这个指标实际上可以用一个公式来代表。
Redis 群集配置实例： 一、关系型数据库与非关系型数据库的区别： Redis数据库是一个非关系型数据库，和oracle、mysql、sql server等关系型数据库不是同一类型。...NoSQL数据库凭借着其非关系型、分布式、开源和横向扩展等优势，被认为是下一代数据库产品。 NoSQL可以解决关系型数据库产生的三高问题： 对数据库高并发读写需求。 对海量数据高效存储与访问需求。...对数据库高可扩展性与高可用性需求。 关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景，两者精密结合将会给Web 2.0的数据库发展带来新的思路。...让关系型数据库关注在关系上，非关系型数据库关注在存储上。 ....key的数目 (integer) 5 多数据库常用的命令： Redis支持多数据库，Redis在没有任何改动的情况下默认包含16个数据库，数据库名使用数字0--15来依次命名。
本文是我12年在学习《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》时，做的一个 JVM 简单调优实战笔记，版本都有些过时，不过调优思路和过程还是可以分享给大家参考的。...Client VM (build 17.1-b03， mixed mode， sharing) Eclipse版本： Release 4.2.0 Last revised June 8th， 2012 调优前...分析及调优 升级JDK版本 获取免费的“性能提升”(这里暂时不做考虑)。 类加载和编译时间优化 类加载： 字节码验证优化。...1.5 -Dhelp.lucene.tokenizer=standard -Xverify:none -Xms512m -Xmx512m -Xmn170m -XX:PermSize=256m 第二次 调优后运行结果...总结 以上只是专门针对 Eclipse 的启动过程进行分析和调优，并未对 Eclipse 日常开发工作进行分析和调优。 参考资料 《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》
在driver节点，spark会打印出每个task序列化后的大小，所以你可以通过查看task的大小判断你的task是否过大，通常task的大小超过20KB就值得调优了。 ?...spark.locality.wait PROCESS_LOCAL等待超时时间 spark.locality.wait.rack spark.locality.wait RACK_LOCAL等待超时时间 五，总结 主要调优就是序列化和内存调优...Spark的技巧性调优点很多，很难在短篇幅文中讲解后面会结合spark源码进行彻底讲解。欢迎大家持续关注浪尖公众号。
写在前面 考试整理相关笔记 博文内容涉及Linux VM 常见管理操作以及部分调优配置 理解不足小伙伴帮忙指正 不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了...——村上春树 使用工具进行调优 可以直接使用 tuned 包里面的适用于虚拟化调优的参数，tuned 中对于虚拟化通过两个优化配置，一个适用虚拟机，一个适用虚拟机所在的宿主机。...┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 可以通过/sys/kerel/mm/ksm/目录下的参数，设置调优参数: ┌──[root@liruilongs.github.io...liruilongs.github.io]-[~] └─$cat /sys/kernel/mm/ksm/sleep_millisecs 30 ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 虚拟磁盘配置调优...xml | grep driver 虚拟机磁盘 IO 调优
partition数量由topic的并发决定，并发少则1个分区就可以，并发越高，分区数越多，可以提高吞吐量。
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