概述 如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？ 通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。...这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。...通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是区域缓解。如果1分钟平均负载很 高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。...如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。 如果大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。...如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。 avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername...查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认check-token...HttpHeaders(); headers.set("Authorization", getAuthorizationHeader(clientId, clientSecret)); // 调用认证服务器的...check-token 返回的全部信息 资源服务器在根据返回信息组装用户信息的时候，只是用了username 如果设置了 userDetailsService 的实现则去调用 loadUserByUsername...增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响 解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
从监听到的服务器指标来看，cpu利用率一直处于低迷的状态，大约只有40%左右。 ? 问题定位 执行 vmstat 1 10 ?
afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu资源 在编码中也可以优化 HashMap 的性能...，例如，重写 key 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。...扩容优化 这个点 忘了 应该 注意 这个是重点 1.7采用数组+单链表，1.8在单链表超过一定长度后改成红黑树存储 1.7扩容时需要重新计算哈希值和索引位置，1.8并不重新计算哈希值，巧妙地采用和扩容后容量进行...1.7插入元素到单链表中采用头插入法，1.8采用的是尾插入法。 循环链表问题 HashMap在jdk1.7中采用头插入法，在扩容时会改变链表中元素原本的顺序，以至于在并发场景下导致链表成环的问题。
[20190317234215_SWBWuI_%E6%9C%AA%E5%91%BD%E5%90%8D%E6%96%87%E4%BB%B6.jpeg] 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器...携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername...查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认...HttpHeaders(); headers.set("Authorization", getAuthorizationHeader(clientId, clientSecret)); // 调用认证服务器的...增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后于时代。为什么会这样？本文带你进行深入的剖析。...性能神器还是弃之可惜的鸡肋？ 在一次面试中，我问一个候选人图片优化有哪些方法，他说，可以用 base64（data URI）。...其实这只是“不要重复你自己原则”（DRY原则）的一个应用，谈不上性能优化。可能他觉得 base64 是一个较少见的技术，所以说出来肯定比较厉害。...其实不然，下面就来深挖一下 data URI 的性能优劣。 误区一：节省请求等于优化性能？...在CSS文件中过多使用Base64时，会让首次渲染时间（First Paint）增加2倍以上，在移动端，由于网络和手机性能的缘故，这一时间可能会增加10倍以上。
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。...在一些大厂都有专门的性能测试团队去定位分析系统性能瓶颈，并进行调优。 但是，这并不意味着对于那些不想进大厂或者限于学历暂时无法进入大厂的人学习性能测试就没有意义了。...那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈，并调优呢？首先，说一下相对专业一些的性能测试在压测之前一般是怎么做的？...为什么讲性能瓶颈分析之前要先讲监控呢？ 原因很简单，监控就像是人的眼睛一样，或者说就像是做手工测试时定位分析bug需要先去看日志报什么错一样，那么一通百通，性能测试问题瓶颈定位分析也是如此。...一般响应时间过长有下面几个原因： 服务器硬件资源cpu，内存，磁盘达到瓶颈，可以使用监控命令排查 网络问题导致，比如丢包，带宽不够等等 线程出现死锁，阻塞等问题可以用jstack查看 中间件比如mq消息队列拥堵排队等
什么是AOF AOF是redis防止数据丢失的日志备份策略，总共有三种方式 Always 同步写回：每个写命令执行完同步地将日志写回磁盘；可靠性高，数据基本不会丢失，但同时每次命令都需要写到磁盘，性能影响比较大...相当于是性能和数据丢失之间做了一个折衷，这个也是默认策略。 No 操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。...由操作系统控制何时写会，性能非常好；如果发生宕机，也会造成大量数据丢失。 说到AOF，其实很多人都会拿它跟Rdb去做比较，Rdb是以二进制的方式存储到磁盘上。...另外一点，RDB和AOF对客户端的写入性能影响，一般情况下，AOF的写入性能是比不上RDB的，因为AOF多了一个写入操作，但是随着写入数据量越来越大，这个差距会越来越小。...如何避免 调整 AOF 触发条件，比如从原来的 64 M，根据实际情况调大，降低 AOF 发生； 减少单redis实例大小，尽可能降低到10G以内，越小相应fork速度越快； 使用主从节点，AOF发生在从节点
这种结构化的方法论确保了在面对复杂系统性能挑战时，能够有条不紊地推进优化工作。 二、日志分析：洞察系统异常与性能瓶颈 日志作为系统运行状况的直接反映，是诊断性能瓶颈和功能问题的宝贵资源。...应用服务器考量：尽管存储技术进步，成本考虑使得高速存储多用于数据库和文件服务器，应用服务器的磁盘使用需细致监控，防止成为性能短板。...四、软件性能分析重点：数据库监控与优化 在Web系统性能瓶颈排查中，数据库子系统往往是问题频发之地，据统计，超过70%的性能瓶颈与数据库相关。...五、 服务器监控与代码深度剖析：发现程序的隐秘角落 当硬件与数据库层面的排查未能明确性能瓶颈时，深入到应用服务器及其承载的软件逻辑中寻找答案变得至关重要。...5.2 应用中间件监控实践 Weblogic监控：内置控制台提供了丰富的计数器，如“Execute Threads”，直观展示请求处理线程的状态，为性能评估提供数据支持。
如果调度时，每台包含worker的服务器都有对应一个ps，那么训练性能会更高?如果有，性能提升多少呢？ K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？...测试用例 用例ID 服务器数 worker数 ps数 说明 1 1 10 1 一台服务器部署了10个worker和1个ps 2 5 50 5 5台服务器分别部署了10个worker和1个p 3 10 100...10 10台服务器分别部署了10个worker和1个p 4 20 200 20 20台服务器分别部署了10个worker和1个p TensorFlow tasks调度设计图 ?...测试用例 用例ID 服务器数 worker数 ps数 说明 1 2 10 1 一台服务器部署10个worker，另外一台部署1个ps 2 10 20 5 5台服务器分别部署10个worker，5台服务器分别部署...1个ps 3 20 50 10 10台服务器分别部署10个worker，10台服务器分别部署1个ps 4 40 200 20 20台服务器分别部署10个worker，20台服务器分别部署1个ps TensorFlow
性能测试中如何定位性能瓶颈： 性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深...，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的...系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。...Throughput（吞吐率）可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。...利用性能监控工具，比如：JAVA开发B/S结构的项目，可以通过JDK自带的Jconsole，或者JProfiler，来监控服务器性能，Jconsole可以远程监控服务器的CPU，内存，线程等状态，并绘制变化曲线图
看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合...，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu...net.ipv4.tcp_fin_timeout = 5 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 300 net.ipv4.tcp_sack = 1 当服务器需要在大量TCP连接之间切换时
1、内存分析法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。...该计数器的值体现服务器整体处理器利用率，对多处理器的系统而言，该计数器提醒所有CPU的平均利用率。...如果该值持续超过90％，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。 注：多处理器系统中，该数据本身不大，但PUT直接负载状况极不均衡，也应该视作系统产生处理器方面瓶颈。...如果该服务器是数据库服务器， Processor\%User Time 值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间，此时可以考虑对数据库系统进行优化。...3、磁盘I/O分析法 （1）计算梅磁盘的I/O数 梅磁盘的I/O数可用来与磁盘的I/O能力进行对比，如果经过计算得到的每磁盘I/O数超过了磁盘标称的I/O能力，则说明确实存在磁盘的性能瓶颈。
前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。...对于这种存在多次请求问题的分布式系统，请求泛洪所导致的性能恶化几乎是随流量呈指数关系增长的。那么可以想像，随着流量高峰的到来，其需要临时增加的服务器数量也是指数级的。...在服务端，数据应当由尽可能少的服务器来提供，且常在一起被消费的数据应尽可能放在同一服务器上，如上图所示。...此时，我们遇到的就是单次请求时延变长导致的系统性能恶化甚至崩溃的情况，即请求拥塞： 用户想参与福利活动薅点羊毛，但是众多参与者的加入却造成了其中某个环节的响应时间变长，在这个系统下，该服务的响应时间上升势必造成系统整体的响应时间上升...自然地，可能很多人就会想到增加服务器的解决方案，既然用户激增且这样的状态并不长久，那么临时增加服务器分流并进行负载均衡不就行了？
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...他分析了当时排名前 500 的机器，并剖析了它们的核心性能、内存带宽、内存延迟、互连带宽和互连延迟。...在考虑系统性能时，要么受计算限制，要么受内存限制，要么受 I/O 限制。随着计算速度的加快，需要更加重视内存是否能够跟上计算速度，并且还需要更高的带宽接口来将传输数据。 但业界对处理性能非常着迷。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...处理器性能的提高如此之快，主要是通过核心数量的快速增加。然而，cache性能一直在下降，这是导致延迟增加的主要原因之一。即使 HBM 的引入也未能扭转这一趋势。
获取到就会推出(一台Broker会包含所有的元数据)。...异步策略支持批量发送和超时发送，提升了性能。...并不是分区数越多就越好，磁盘竞争也很影响性能的。 4，尽量使数据均匀分布 重要等级高，可以使我们后端处理线程负载均匀。...6，高级优化策略 自己使用kafka client的api实现自己的生产者，减少中间环节，尤其针对生产者跟kafka集群在同一台主机的时候，我们可以只发送数据到当前的主机的分区，减少了流量跨主机传输，节省带宽
可以发现，很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题，需要打印nginix日志查看
最近处理了几个项目中的性能问题，来跟大家唠唠。 这几个问题是非常常见的。 性能瓶颈就有这么个特点，大部分瓶颈分析到最后，都给人有一种猛拍大腿突然醒悟的感觉。...这就是性能瓶颈的魅力所在了。 问题一：单队列网卡导致软中断高 这个问题在我的专栏也好，公众号文章也好，都不止一次描述过。但是看到过的同学们似乎还是没办法在项目中非常快速地定位出来。...在上图的第二个代理服务器上，看到如下图所示，可以看到有一个SI CPU高达58.3。 其实看到这里，如果是对我们以前输出的文章都有看过的人来说，应该已经知道是什么原因了。...如果你不知道的话，分析过程可以去看一下这个文章《性能分析之单队列网卡导致sys CPU高》。...从这些事情可以看出来，性能问题不止是技术问题，还会涉及到沟通、协作甚至合同、商务的问题。 问题2：通过网络队列判断瓶颈点 这是一个生产上的问题。架构简单画一下。 架构逻辑是非常简单的。
今天朋友遇到这样一个问题，周期性的CPU占比飙升，尽管已经使用了线程池，CPU占比仍旧很高，并且是周期性的。
重点还是在于“过早”这个词，之所以Knuth告诫我们不要过早进行性能优化，原因在于： 判断性能是否存在问题，不能太早 太早做性能优化，有可能并没有弄清楚性能瓶颈在哪里 ⚜ 2016年8月，我有机会在斯坦福大学小住...一种立竿见影的手段是增加更多的资源，但我们还是想在没有更多资源支持下，看看能否竭尽所能提升性能。——这时，我们才想到去探索性能瓶颈到底在哪里？...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...当上游采集的数据量非常多，且采用流式方式传入时，下游ElasticSearch的逐条写入与即刻刷新机制就成为了性能瓶颈。...3倍多，实现了不通过横向添加资源就完成了流式任务的性能优化，归根结底，在于我们发现了性能瓶颈，然后再对症下药，方可取得疗效。
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