1、SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，...这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark...作业参数（不建议改）涉及内存调优就1个参数：-executor-cores1、发生GC，GC时间过长为了提高运行速度，盲目的将-executor-cores的数量调大，增加CPU核数，但是executor...memory的大小不变，每个core的内存也就变小，导致内存不够产生GC，可以也将executor memory也调大些，或者将executor-cores数量调小2、临时视图或者串行跑任务，任务速度调优很多时候我们的...因为在做一些调优，这个花费的时间比较长，join也是不可去避免的，只能去进行一个拆分并行计算的方法。
它的目的是为了在多核系统中跨 CPU 分配硬件中断，以提高性能。但是，它可能/将会导致运行 vpp 虚拟机的 cpu 停滞，从而导致 Rx 数据包丢失。...KSM仅在Ubuntu 14.04服务器的主机操作系统上启用。Ubuntu 14.04服务器在虚拟机中运行时关闭。...在主机操作系统的“/sys/kernel/mm/ KSM /run”中写入“0”关闭KSM。...一般来说，当启用超线程时，数据平面性能会受到影响，因此建议禁用它。...如果启用了HT，仍然可以获得与禁用HT时相同的性能。为此，隔离额外的逻辑内核(请参阅CPU隔离)，并且不要为它们分配任何线程。
而透明大页的分配和管理机制则可以更好地支持多线程环境下的性能优化。 综上所述，透明大页和传统大页各有优缺点，对DPDK转发性能的影响也因具体场景而异。...如果启用交换，在系统内存不足的情况下，可以将数据段换出到磁盘上的交换区域。这通常发生在系统供应过剩时。这是服务器上的典型设置，但在嵌入式系统上并不常见。...如果多个虚拟机运行的是相同的操作系统或应用程序，则客户机之间的相同内存页的数量就可能比较大，这种情况下KSM的作用就更加显著。...至于KSM对DPDK转发性能的影响，由于KSM主要作用于内核内存管理，对DPDK的转发性能影响不是直接作用在DPDK本身，而是间接通过减少内存消耗和增加内存管理开销来影响整体性能。...KSM 在尝试优化内存利用率时会消耗主机系统上大量的 CPU 资源。
最优资源配置 Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。...RDD 优化 1....常规性能调优四：广播大变量 默认情况下，task 中的算子中如果使用了外部的变量，每个 task 都会获取一份变量的复本，这就造成了内存的极大消耗。...GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。...这样就能够改善Spark作业的整体性能。
写在前面 考试整理相关笔记 博文内容涉及，文件系统常见调优手段 不同文件系统格式适用场景分析，格式化选项，挂载日志策略调整 文件系统日志和数据分离配置 fstrim 空间回收 理解不足小伙伴帮忙指正...ext4 (第四扩展文件系统)： ext4 是Linux上最常用的文件系统之一，是对ext3文件系统的改进。它支持大文件和大容量分区，并提供更好的性能和可靠性。...XFS： XFS是一个高性能的日志文件系统，最初由SGI开发设计用于支持大型文件系统和大容量存储，被广泛用于大型服务器和高性能计算环境。它也同时支持大容量文件系统和文件，具有高性能和可扩展性。...文件系统场景推荐： XFS 适用场景： 没有特定业务场景：XFS是一个通用的高性能文件系统，适用于各种不同类型的应用和工作负载。 大型服务器：XFS在处理大型服务器和高负载环境中表现出色。...大文件：XFS对于处理大文件（例如视频文件、数据库文件等）非常有效，它可以支持非常大的单个文件大小。 多线程 I/O：XFS在处理多线程I/O时表现良好，可以同时处理多个并发的读写操作。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。...但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询...想要对存在性能问题的查询进行优化，需要能够找到这些查询，下面先看下如何获取有性能问题的 SQL。...最方便的一种方法就是利用 MySQL information_schema 数据库下的 PROCESSLIST 表来实现实时的发现性能问题 SQL。...查询缓存对 SQL 性能的影响： 如果查询缓存，一旦数据更新，都要对缓存中数据进行刷新，影响性能； 每次在查询缓存中检查 SQL 是否被命中，都要对缓存加锁，影响性能； 对于一个读写频繁的系统来说，查询缓存很可能会降低查询处理的效率
对于 JVM 调优，首先应该明确，full gc/minor gc，都会导致JVM的工作线程停止工作，即stop the world。 1....Storage 主要用于缓存 RDD数据和 broadcast 数据，Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据，Storage占系统内存的60%，Execution占系统内存的...但是如果在某些情况下cache操作内存不是很紧张，而task的算子中创建的对象很多，Execution内存又相对较小，这回导致频繁的minor gc，甚至于频繁的full gc，进而导致Spark频繁的停止工作，性能影响会很大...find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲...spark-submit脚本里配置， --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 以上参数配置完成后，会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时，可以提升整体 Spark 作业的性能
二、oracle服务器，所谓oracle服务器指的是一个数据库管理系统，它包括一个oracle实例（动态）和一个oracle数据库（静态）。...连接到oracle实例有三种途径: 1、如果用户登陆到运行oracle实例的操作系统上，则通过进程间通信进行访问 2、C/S结构访问 3、三层结构 oracle数据库是一个被统一处理的数据的集合，...(DBWn)负责将更改的buffer 从db buffer cache中写到datafile中去，通过一个dbwn进程（dbw0）就足够了，但是也可以配置更多额外的dbwr进程，它可以提升频繁更改的数据库系统的性能...因为分离了更改数据库buffer的任务：dbwn散列写buffer到disk中，执行快速的顺序写到redo，所以数据库提升了性能。 1.用户提交了一个事务。...18:Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。
二. foreachPartition 优化数据库操作 在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能...如果使用foreach算子完成数据库的操作，由于foreach算子是遍历RDD的每条数据，因此，每条数据都会建立一个数据库连接，这是对资源的极大浪费，因此，对于写数据库操作，我们应当使用foreachPartition...: image.png 使用了foreachPartition算子后，可以获得以下的性能提升： 对于我们写的function函数，一次处理一整个分区的数据； 对于一个分区内的数据，创建唯一的数据库连接...注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。...四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark
map端缓冲区大小 在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下...，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘 IO 操作，进而提升 Spark 任务的整体性能。...SortShuffle排序操作阈值 对于SortShuffleManager，如果shuffle reduce task的数量小于某一阈值则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的...当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销...，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
: 应用程序稳定性 SQL语句性能 串行访问资源 性能欠佳会话管理 这个应用适不适合用MySQL 数据库优化方面: 内存 数据库结构(物理&逻辑) 实例配置 说明：不管是在，设计系统，定位问题还是优化，...优化选择 优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引 优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引 1.4 优化工具有啥？...Schema mysql性能状态统计的数据workbench 管理、备份、监控、分析、优化工具（比较费资源） 1.4.2 数据库层面问题解决思路 一般应急调优的思路： 针对突然的业务办理卡顿，无法进行正常的业务处理...通过执行计划判断，索引问题（有没有、合不合理）或者语句本身问题 4、show status like '%lock%'; # 查询锁状态 kill SESSION_ID; # 杀掉有问题的session 常规调优思路...www.jianshu.com/p/d7665192aaaf 总结：以上就是我要说的写的内容，希望上面的内容可以帮助到正在默默艰辛，遇到瓶疾且不知道怎么办的Java程序员们，我能帮你的只有这么多了，关于MySQL性能调优的知识点已经总结完了
大家在写代码的时候是不是都只考虑了实现，没有考虑性能呢？如果说你只是做业务系统的增删改查并且业务量不大的话。这是毋庸置疑的。但是如果你在较大吞吐量和较小的资源的时候。你的程序想保持正常运行吗？...在讨论特定于Java的性能调优技巧之前，先谈谈其中的一些通用准则。 1不要在没有必要的时候做性能调优化 这可能是最重要的性能调优的准则之一。只要你根据最佳实践或者推荐的方法实现了你的程序就行了。...没有必要在任何时候开始讨论如何优化到最佳的性能。 在大多数情况下，过早进行性能优化会占用大量时间，并使代码难以阅读和维护。...2使用分析器来查找真正的瓶颈 在遵循第一个准则并确定了应用程序需要进行性能调优的部分后要怎么开始下手呢？...这些额外的测试运行将帮助您确定更改的功能和性能副作用，并确保不会导致造成更多损害的更新。 如果您处理由应用程序的多个不同部分使用的组件，如数据库或缓存，这一点尤其重要。
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。...如果 column1 = 5 有索引的话，仍然需要二次扫描，但是只有在某些数据库系统存在一个不常见的优化缺陷却将第一个优化缺陷给弥补了。...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。
当你接手一个老项目，可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕，与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构，能够挽狂澜于既倒。...系统参数调整 Linux系统有很多网络参数例如默认最大连接数，以及其他配置例如最大打开的文件句柄数。如果你的服务在响应大量的请求，但是有用户报告经常连接超时，那么需要注意排查下内核参数设置了。...数据库未必和服务部署在同一个城市，会导致访问延迟加大。...如果服务依赖直接读取数据库，可以考虑在服务器所在的地域部署只读从库。如果同时需要读写，但没有强一致的要求，则可以考虑异地双活部署。...其他 以上几点如果都仔细推敲，正确设置，在不修改代码的情况下，也能实现一定程度的性能提升。除此之外，还有其他的方法例如添加缓存等，但可能需要修改代码编译发布，这里就不做展开了。
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。...2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。...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...数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
下面主要讲解操作系统方面的性能调优思路，应用程序方面需要具体问题具体对待。...以下从影响Linux性能的因素、分析性能涉及的人员、系统性能优化工具、系统性能评价标准四个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。...在64位操作系统下，可以满足所有应用程序对内存的使用需求 ，几乎没有限制。 可能出现内存性能瓶颈的应用有NOSQL服务器、数据库服务器、缓存服务器等，对于这类应用要把内存大小放在主要位置。...例如，如果系统部署的是Oracle数据库应用，那么就需要对系统共享内存段（kernel.shmmax、kernel.shmmni、kernel.shmall）、系统信号量（kernel.sem）、文件句柄...这样就完成了一个系统性能优化的过程。 四、调优总结 系统性能优化是个涉及面广、繁琐、长久的工作，寻找出现性能问题的根源往往是最难的部分，一旦找到出现问题的原因，性能问题也就迎刃而解。
", : "path":"/tmall/login/doLogin" } 看错误信息是因为jdbc连接池异常中断导致的，检查一下连接池的配置 考虑到系统使用的人很少，几乎不会有多少jdbc...下面把索引补上 再次运行，tps稳定不抖动，后端无任何错误信息 应用和数据库分离 原先那个mysql应用和项目应用是在同一台服务器上面。
本文从以下三个方面讲述，我在性能调优过程一些经验和心得 什么时候不应该做性能调优 性能调优过程 性能调优总结 什么时候不应该做性能调优 在算法安全方面经常有句话，证明一个算法安全比不安全要难得多； 性能也一样...，证明一个系统性能好比 不好也要难得多，因为性能指标本身就是个无底洞； 做性能调优也一样，流量在增长，产品在迭代，就需要持续调优，但是什么时候不应该在进行性能调优了，我总结了下，主要以下三个方面： 清楚你的系统消耗点在什么地方...有其它更重要的事情做 做其它事情带来的收益远远超过性能调优，如果你是专职性能优化工程师，这个时候可以分析除该服务之外的优化项目。...性能调优过程 技术上来说通常遵循以下方式，首先工具查看是否是外界因素导致；排除后跟踪软件内部性能消耗点；最后进行服务调优。 工具法 主要是用查看系统性能瓶颈是否是操作系统及硬件导致。...性能调优总结 性能调优是人来做的，人在做的过程中就要摆正心态，要有客观数据，不要凭借主观臆测给系统性能下定论，性能调优本身就是反反复复，非常考察人的耐心和综合技术能力；自己改了几个参数，期待性能巨大提升
一、Spark 性能优化 1.1 常规性能优化 生产环境 Spark submit 脚本 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.WordCount...foreachPartition 优化数据库操作 在生产环境中，通常使用 foreachPartition 算子来完成数据库的写入，通过 foreachPartition 算子的特性，可以优化写数据库的性能...1.3 JVM 调优 对于 JVM 调优，首先应该明确，full gc/minor gc，都会导致 JVM 的工作线程停止工作，即 stop the world。...在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。...使用 checkpoint 的优点在于提高了 Spark 作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于， checkpoint 时需要将数据写入 HDFS 等文件系统，对性能的消耗较大。
最近几年做了很多性能优化的事情，但是一直没有形成一套理论，也没有很好的形成一个好的排查问题的流程，每次做优化，大多是经验式的查找，最近看了一下这本书《linux system and performance...1.性能优化 性能优化的过程就是打到系统的瓶颈，并且消除这处瓶颈的过程。对于操作系统来说，就是在4个子系统（CPU，Memory，IO，Network）之间达到平衡和取舍。...比如数据库。 2）CPU密集型 需要CPU进行批处理和数学计算。...比如：web servers,mail servers,rendering server 3.找系统性能瓶颈的方法： 最好的找性能瓶颈的方法，是先对在正常满足性能要求的情况下，统计系统的各个参数，做为baseline...然后在高压力下，当系统性能满足不了需求时，与baseline进行对比，找到性能问题。 4.常用的性能监控工具： ? 来源链接：http://www.trueeyu.com/?
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