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
当并发请求过多的时候，就会产生大量的TIME_WAIT状态的连接，无法及时断开的话，会占用大量的端口资源和服务器资源。...在经过这样的调整之后，除了会进一步提升服务器的负载能力之外，还能够防御小流量程度的DoS、CC和SYN攻击。...此外，如果你的连接数本身就很多，我们可以再优化一下TCP的可使用端口范围，进一步提升服务器的并发能力。...综上所述，在开发支持高并发TCP连接的Linux应用程序时，应尽量使用epoll或AIO技术来实现并发的TCP连接上的I/O控制，这将为提升程序对高并发TCP连接的支持提供有效的I/O保证。...经过这样的优化配置之后，服务器的TCP并发处理能力会显著提高。以上配置仅供参考，用于生产环境请根据自己的实际情况调整观察再调整。 - END -
数据库事务和多线程一样，为了提高数据库处理事务的吞吐量，数据库也支持并发事务，在并发处理数据的过程中，也存在着安全问题。...我们本文将从并发事务可能引发的问题、解决并发问题、MySQL的锁机制、锁的实现等方面逐渐深入，探讨高并发场景下的事务调优问题。 并发事务可能引发的问题 1.数据丢失 ? 2.脏读、 ? 3.幻读 ?...优化高并发事务 上边的讲解，都是为了对事务、锁和隔离级别更加深入了解，下边将聊聊高并发场景下的事务是如何调优的。...总结 MySQL 的并发事务调优和 Java 的多线程编程调优非常类似，都是可以通过减小锁粒度和减少锁的持有时间进行调优。...在 MySQL 的并发事务调优中，我们尽量在可以使用低事务隔离级别的业务场景中，避免使用高事务隔离级别。 在功能业务开发时，我们往往会为了追求开发速度，习惯使用默认的参数设置来实现业务功能。
这是上篇文章中遗留的几个问题 接着上篇文章《Nginx高并发调优中常被忽略的参数》中，最后部分，通过查看nginx源码发现nginx源码中定义backlog为511，其实在php-fpm配置文件中，同样默认...已经没有失败请求了，接着调大ab参数，再进行同样的测试 ? 手慢了，ab打的瞬间Recv-Q是512，队列打满了，接着查看结果，不出意外肯定会有失败请求 ?...从目前测试的结果来看，最直观的就是，backlog增大，对于能处理的并发请求来说也在增大，所以backlog优化是必须的，接着继续增加backlog进行测试 ? 还是用600并发 ?...没有问题，都能够正常处理，继续增加并发到1025 ? 查看结果 ? 接着想看下backlog太大会不会有什么影响，进行如下配置 ? 接着ab测试(测试服务器不一定能扛住，这里ab最大并发2w) ?...从结果来看，没有问题，backlog越大越好 但其实这里有个问题，就是我这里测试的只是单php脚本，并没有涉及到业务代码，也不查询数据库，所以php能够快速处理，服务器不会崩，那么为什么nginx、php-fpm
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。 ...文件系统调优。 ...调优块设备的READAHEAD，调大RA值。 ...Network性能调优方法： 1。调优网卡的参数。 ...调优Webserving。
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...把查询语句分发到segment 1、Master接受查询语句并生成查询计划 2、Master 把查询计划分发到Segment，分发模式有两种分别是Parallel和Targeted 3、Segment并发在各自本地的数据集上执行计划...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
一、数据库结构的设计 表的设计具体注意的问题： 1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。...二、查询的优化 保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数(可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理...first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数...如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
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...1、考虑因素 1）、CPU核数 2）、物理内存 3）、网络速度 4）、主备实例同时工作 5）、服务器有运行其他进程 6）、预期的并发数 第二节数据库性能优化内容 1、内存管理 1、操作系统参数设置 内核不允许分配超过所有物理内存和交换内存空间总和的内存...gp_autostats_on_change_threshold 定义的阈值时才触发统计信息收集，其默认是2147483647 none 禁用自动统计信息收集功能 3、数据膨胀 1）、膨胀原因 Greenplum 数据库使用多版本并发控制...’::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...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。
由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段，所以决定对该核心服务进行JVM调优。...二、优化目标 接口P99时延降低30% 减少Young GC和Full GC次数、停顿时长、单次停顿时长 由于GC的行为与并发有关，例如当并发比较高时，不管如何调优，Young GC总会很频繁，总会有不该晋升的对象晋升触发...到这里，可以看出，目标方案从各个维度均远优于原始方案，调优目标也基本达成。...除了技术手段，我们也在业务上做了一些优化，调优前实例的Young GC会出现明显的、不规律的（定时任务不一定分配到当前实例）毛刺，这里是业务上的一个定时任务，会加载大量数据，调优过程中将该任务进行分片，...本文结合视频服务的调优经验，着重介绍调优的思路和落地过程，同时总结出一些通用的调优流程，希望能给大家提供一些参考。
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？...后缀为_2的级别，必须将所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性能开销，除非是要求作业的高可用性，否则不建议使用。...通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ?...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。...一方面可能在一个服务器上却使用了单线程的回收算法，也可能应用对于响应要求很高，但却使用了一个吞吐量优先的算法，导致响应太慢。...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。
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。...输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。...我们建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie....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。
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。...而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。...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。
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。
1、调度器调优？？...读请求高于写请求 image.png 请求合并 image.png -Anticipatory参数 image.png image.png -CFQ参数 -NOOP参数 4、文件系统调优...image.png XFS文件系统调优 image.png image.png image.png image.png 5、网络调优 6、内核参数调整： socket缓冲区大小：/proc...image.png 9、消息队列相关参数： image.png msgmni推荐128B 10、共享内存相关参数： image.png 调整信号量参数例子： image.png 11、代码调优...： gcc -p //取得目标代码中的概要信息 -o1/2/3 //数字越高，调优越高
在并发编程中，锁是保护共享资源的重要机制。然而，不正确的锁使用可能会导致性能下降、死锁等问题。因此，对锁进行调优是提高并发程序性能和稳定性的关键之一。...本文将介绍一些常用的锁调优技巧，帮助您更好地优化并发程序性能。 1. 使用更小粒度的锁 锁的粒度越小，竞争的可能性就越小，从而提高并发性能。因此，尽量使用更小粒度的锁来保护共享资源。...使用适当的并发集合 Java提供了一系列高效的并发集合类（如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等），它们内部使用了复杂的锁机制来实现高并发性能。...因此，避免不必要的锁粗化，保持锁的范围尽可能小，是锁调优的重要策略之一。 6....通过以上锁调优技巧，可以有效地提高并发程序的性能和稳定性。选择合适的锁粒度、减少锁的持有时间、使用非阻塞锁等方法，都能帮助您优化并发程序，提升系统的吞吐量和响应速度，为用户提供更好的体验。
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