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。...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？...0.2）,task的运行（0.2）那么如何调优呢？
理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。...由于 Driver 的内存管理相对来说较为简单，本文主要对 Executor 的内存管理进行分析，下文中的 Spark 内存均特指 Executor 的内存。...虽然不能精准控制堆内内存的申请和释放，但 Spark 通过对存储内存和执行内存各自独立的规划管理，可以决定是否要在存储内存里缓存新的 RDD，以及是否为新的任务分配执行内存，在一定程度上可以提升内存的利用率...除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。...三、内存空间分配 3.1 静态内存管理 在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如图所示
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。...MONGODB的性能与内存的关系可以用三条线来描述 1 FREE MEMORY 2 Response time 3 swap 用语言来描述，如果你的MONGODB所在的服务器上开始使用了SWAP，...所以当你看到你的MONGODB 的服务器的 USED SWAP 开始逐步上升，并且你的MONGODB 的相应时间在逐渐的变慢，那么性能问题就已经爆发了。...，超过5% 说明你的服务器的压力过大，脏页的驻留时间过长，所以你就需要注意你的系统压力的情况了。
一，基本概述 调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。...具体来说，我们将描述如何确定对象的内存使用情况，以及如何改进数据结构，或通过以序列化的格式存储数据。然后我们将介绍调优Spark的缓存大小和Java垃圾回收器。...四，调优数据结构 减少内存消耗的第一种方法是避免使用增加负担的java特性，例如基于指针的数据结构和包装对象。下面几种方法可以来避免这个。...由于任务的运行内存和RDD的缓存内存的干扰，GC也会是一个问题。 2，测量GC的影响 GC调优的第一步是收集关于垃圾收集发生频率和GC花费的时间的统计信息。...3，高级GC调优 为了进一步调整垃圾收集，我们首先需要了解一些关于JVM内存管理的基本信息： 1),java的堆内存分为两个区域新生代和老年代。
内存子系统 虚拟内存 swap 内存页(page) page in , page out <--- paging(内存分页) # free -...116 54912 7288 1612464 0 0 116 54912 7288 1612468 0 0 si 从swap分区读取到内存...so 把内存中的数据写到swap bi 从块设备读取数据到内存 bo 把内存上数据写回硬盘 slabtop 查看主页面故障，次页面故障 # /usr/bin/time -...: 0 Signals delivered: 0 Page size (bytes): 4096 Exit status: 0 主页面故障： 当程序执行的时候，如果需要数据在内存中没有...，就会产生主页面故障 次页面故障： 当程序执行的时候，需要的数据直接在内存中得到，就会产生页面故障 内核调度和自身调优：就是不断减少主页面故障，增加次页面故障 查看内存分页情况 # yum install
1.统计gc次数 jstat -gc pid S0 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比 S1 — Heap上...
在队列堆积的情况下，rabbitmq的大部分内存占用是队列中的消息，这些消息占用的内存大概由这么几块组成： 1、生产者发送的消息在真正写入文件前会在内存中缓存，这个缓存的最大数量是根据配置queue_index_max_journal_entries...： (4096+400+200+16384+50)*64*4KB = 5282.5MB 当然除了缓存消息占用的内存，内存的占用还包括进程的堆、ets表等等，但这些相比消息在内存中占用的大小要小很多很多。...这种情况下，允许的缓存最大大小为 128MB*30*12 = 45GB，这样可以满足所有队列堆积时缓存消息所需的内存，那么从系统中申请释放内存的次数自然也就少了，整体的吞吐量自然也就上去了。...【总结】 通过调整erlang运行时系统中内存分配的相关参数，特定场景的性能会有一定的提升。另外，erlang运行时系统中内存分配可调整的参数还有很多，比如内存分配算法，比如mbc池的策略等等。...有兴趣的朋友也可以研究并实测调优下。
【前言】 在《RabbitMQ——调优参数》一文中提到了rabbitmq相关的参数，对相关参数进行调整后测试发现在队列无堆积的情况下， 生产消费速度有明显提升；而在队列消息堆积的情况下，生产消费速度还是没有明显变化...runntime system）内部的线程锁，发现其内存分配的效率比较低，又进一步挖掘了下erlang的内存分配管理相关知识，并通过相关参数调优后，其性能有了显著的提升，因此对相关知识进行总结以便后续回顾...内存的调优分两部分：本文主要总结erlang内存相关的概念知识，下一篇文章总结rabbitmq内存相关知识与调优。...这些不同的策略，有的是为了减少内存碎片，提高内存分配的效率；有的是为了加快分配速度，但可能会存在一定的内存浪费。...整体构架如下图所示 【erlang内存分配相关参数】 erlang内存分配提供了一些设置参数，而这也是调优最多的地方，一些常用的参数有： 分配器的启用禁用 +Me true|false 其中S是一个变量
内存情况查看 1.1 Redis 内存查看 Redis可以使用 info命令查看节点内存信息占用情况. 127.0.0.1:6379> info memory # Memory# Redis 保存数据申请的内存空间..., 查询缓冲区, AOF重写缓 used_memory_overhead:836278 # Redis服务器启动时消耗的内存 used_memory_startup:786488 # 数据占用的内存大小...:0 1.2 内存碎片 通过上述命令可以发现, Redis的内存实际使用量和申请空间是不相同的, 这也就是内存碎片....值>1 表示有内存碎片, 越大表明越多; ratio值<1 表示正在使用虚拟内存, 虚拟内存其实就是硬盘, 性能比使用内存低很多, 最好增加内存提高性能; 一般来说, ratio值在1 - 1.5之间是比较健康的...内存回收会使Redis集群的响应变慢, 因为内存碎片整理是在主线程中执行的, 通过源码发现, 内存碎片整理操作会scan迭代整个 redis 节点, 并进行内存复制, 转移等操作. 3.
代理服务第一版速度挺猛，但是满载的时候内存消耗到无法忍受，最高的时候吃了我1.8G内存，后经过一系列调优操作，目前满载内存消耗约为100MB。...首先，Netty本身的零拷贝技术理论上内存消耗不大，但是经过对jvm堆分析发现netty的ByteBuf占用了大量的空间，查阅文档后发现Netty默认会开启缓存策略，将对象复用来提高性能，我的需求是性能差不多得了...，内存消耗低才是王道，所以关了。...fullGc，而且cms管理小内存貌似不错，我把临界值设置为70%。...做完这些后把jvm堆大小上限设置为100M，测试后发现我的500M带宽能跑满，内存占用不到100M，收工！
项目的开发，涉及到了服务器的运维，先来介绍下JVM相关的知识，也方便后期的使用。今天主要是说一说内存溢出和内存泄漏两件事。 内存溢出 ---- 从字面上来说，溢出，什么是溢出？...用专业点的语言来说内存溢出，就是你申请内存容量的时候，系统无法给到你足够的内存容量大小，你申请了一个Integer类型的大小空间，但是你却往里面放long类型才能存的下的数据，这个时候就会内存溢出（Out...专业点的话就是说你向系统申请到了你想要的内存空间（new），但是使用完了之后却不归还（delete），结果你申请到的内存空间你自己也访问不到（也许你把地址搞丢了），系统也无法分配该空间给其他的程序。...内存泄漏没有什么明显的特征。本身不会有多么严重的伤害，也基本感觉不到内存泄漏。...但是可怕的是内存泄漏的堆积，时间长了，你的内存空间会一点点的变小，Memory leak最终会导致Out Of Memory,因为你的可用的内存空间会越来越小，可分配给其他程序的容量也越来越小，很容易就会造成
个核，会对年轻代选择并行算法，关于选择细节请参考JVM调优文档。...A:因为年轻代的内存无法被回收，越来越多地被Copy到年老代 ---- 三、性能调优 除了上述内存泄漏外，我们还发现CPU长期不足3%，系统吞吐量不够，针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说...这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。...一切都是为了这一步，调优，在调优之前，我们需要记住下面的原则： 1、多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化； 2、多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题； 3...真正熟练的使用GC调优，是建立在多次进行GC监控和调优的实战经验上的，进行监控和调优的一般步骤为： 1，监控GC的状态 使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和
cache_size指定WT存储引擎内部cache的内存用量上限。cache_size相对于物理内存总量不要设置的太满，需要留有一定内存为操作系统所用，否则有OOM潜在风险。...默认情况下，cache_used超过80%将触发淘汰，如果物理内存充足，建议设置足够大的cache_size，以加载全部数据。...查看当前cache_size命令： db.serverStatus().wiredTiger.cache image.png 查看当前实际内存的大小： db.serverStatus().mem
CPU性能调优 当一个系统的CPU空闲时间或者等待时间小于5%时，我们就可以认为系统的CPU资源耗尽，我们应该对CPU进行性能调优。 ... 当一个应用系统的内存资源出现下面的情况时，我们认为需要进行Memory性能调优： 页面频繁换进换出; 缺少非活动页。 ...例如在使用vmstat命令时发现，memory的cache使用率非常低，而swap的si或者so则有比较高的数据值时，应该警惕内存的性能问题。 Memory性能调优方法： 1。...文件系统调优。 ...Network性能调优方法： 1。调优网卡的参数。
一、前提 JVM性能调优牵扯到各方面的取舍与平衡，往往是牵一发而动全身，需要全盘考虑各方面的影响。在优化时候，切勿凭感觉或经验主义进行调整，而是需要通过系统运行的客观数据指标，不断找到最优解。...同时，在进行性能调优前，您需要理解并掌握以下的相关基础理论知识: 1、JVM垃圾收集器和垃圾回收算法 2、JVM性能监控常用工具和命令 3、JVM运行时数据区域 4、能够读懂gc日志 5、内存分配与回收策略...二、JVM内存结构 从上图可以看出，整个JVM内存是由栈内存、堆内存和永久代构成。...因此JVM内存 = 栈内存 + 堆内存 1、栈内存 栈内存归属于单个线程，也就是每创建一个线程都会分配一块栈内存，而栈中存储的东西只有本线程可见，属于线程私有。...可以很方便的监视本地及远程服务器的java进程的内存使用情况。
写在前面 整理一些Linux内存调优的笔记，分享给小伙伴 博文没有涉及的Demo,理论方法偏多，可以用作内存调优入门 博文内容涉及: Linux内存管理的基本理论 寻找内存泄露的进程 内存交换空间调优...，一般调优首先需要分析系统性能，然后执行系统变更测试应用。...vm_swappiness 值来自sysctl vm.swappiness即位于内核参数中的一个值,交换分区的采用频率 「关于 vm.swappiness 调优。交换空间会严重影响系统。」...第一个图显示了在内存压力下更倾向于交换的系统 第二个图显示了更倾向于收缩页缓存的系统 交换分区和文件调优 交换分区性能在很大程度上受到交换分区的位置和数量的影响。...设置为0将完全禁周期性回写 大多数调优配置文件至少修改上述设置之一。
Presto内存调优参数 presto把每个worker节点可分配内存（jvm Xmx）分成三份，分别是系统内存池(SystemMemoryPool)，保留内存池(ReservedMemoryPool)...而查询内存又分为最大查询内存+其他查询内存。 系统预留内存：worker节点初始化和执行任务必要的内存，包括preto发现服务的定时上报、每个query中task管理数据结构等。...其他查询内存：worker节点堆中除了系统预留的内存和最大查询的内存就是其他查询内存。...可以查看下一篇文章presto调优中级篇。...Presto内存调优原理 看完上一部分可以直观的在emr配置下发控制台操作实践起来了，对于想了解其中原理和排查更深层原因可以继续往下看（开始从源码角度讲原理，因为源码才能了解一切细节）： presto把每个
通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间，以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后，比如一天或者两天触发一次FGC。...其他查看汇总信息的常用选项如下： -gc，类似gcutil，gcutil以百分比形式显示内存的使用情况，gc显示的是内存占用的字节数，以KB的形式输出堆内存的使用情况。...还有一种是被动获取方式，当虚拟机出现内存溢出的时候，会主动“dump”内存文件。...JMC Java Mission Control简称JMC，是JDK自带的工具，是一个高性能的对象监视、管理、产生时间分析和诊断的工具套件，笔者主要用来追踪热点代码与热点线程，是主要的内存优化调优工具。...需要注意的是，执行飞行记录功能时会对当前JVM进程有一定的性能影响（大约为5%～10%），所以建议JMC连接隔离环境中的服务器并执行飞行记录功能。
Presto内存调优参数 presto把每个worker节点可分配内存（jvm Xmx）分成三份，分别是系统内存池(SystemMemoryPool)，保留内存池(ReservedMemoryPool...而查询内存又分为最大查询内存+其他查询内存。 系统预留内存：worker节点初始化和执行任务必要的内存，包括preto发现服务的定时上报、每个query中task管理数据结构等。...其他查询内存：worker节点堆中除了系统预留的内存和最大查询的内存就是其他查询内存。...可以查看下一篇文章presto调优中级篇。...Presto内存调优原理 看完上一部分可以直观的在emr配置下发控制台操作实践起来了，对于想了解其中原理和排查更深层原因可以继续往下看（开始从源码角度讲原理，因为源码才能了解一切细节）：
eviction blocked']*100 / wtt['cache']['eviction server evicting pages'] 上面的公式主要的含义为，我从我驱逐的页面再次获得我要的信息，与我从内存中驱逐的页面之比...其实徒劳的原因和下一个我们说的操作 CHECKPOINT 有关， 大量的数据写入到内存中，必须要找时间释放到磁盘上，将脏页刷新到磁盘，默认的刷新时间为60秒， 那么一个不好的checkpoint 会产生什么影响...这里有两个参数我们上面使用过了 eviction_dirty_trigger eviction_dirty_target_settings 这里会牵扯几个问题，1 多少信息保留在cache中 2 什么情况下会触发将内存的数据刷到我们的磁盘上...}) 下面是查看你刚刚配置的MOGNODB 的配置信息 db.adminCommand({getParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: 1}) 与内存有关的性能问题还有一个地方就是我们的读写中的...来查看系统的性能的情况下，qw会持续的走高，这说明写入在进行排队的操作，WiredTiger无法满足数据插入的情况，此时如果CPU 负载不高情况下，可以调整上面的参数看看是否有改善，但带来的问题就是内存会使用率上升
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