如果进行转化的话，会得到如下的语句： SELECT * FROM Table1 WHERE column1 = 5 AND column3 7 AND column2 5 进行这样变化后的语句会比第一个执行的更快...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。...第一个优化缺陷就是很多优化器只优化一个 SELECT 语句中一个 WHERE 语句，所以查询 1 的两个 SELECT 语句都被执行。...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。
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。...那我们前面一直在说根据不同的应用，观察分析设置堆的大小，堆的各个代的大小，那具体观察什么呢？...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？
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...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。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。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。
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。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。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。...所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...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。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...，建议参考后面的几个参数调优，通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。...基本概念和原则 首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台 host 上面可以并行 N 个 worker，每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor...有的配置在不同的 MR 框架/工具下是不一样的，比如 YARN 下有的参数的默认取值就不同，这点需要注意。 明确这些基础的事情以后，再来一项一项看性能调优的要点。...根据我的测试，独占模式的性能要略好与共享模式。 GC 调优。打印 GC 信息：-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps。...可供参考的文档：官方调优文档 Tuning Spark，Spark 配置的官方文档，Spark Programming Guide，Running Spark on YARN，JVMGC 调优文档，JVM
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。 ?...基本概念和原则 首先，要搞清楚Spark的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台host上面可以并行N个worker，每一个worker下面可以并行M个executor，task们会被分配到...其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在Spark里面有三种常见的配置方式，虽然有些参数的配置是可以互相替代，但是作为最佳实践，还是需要遵循不同的情形下使用不同的配置： 设置环境变量，这种方式主要用于和环境...有的配置在不同的MR框架/工具下是不一样的，比如YARN下有的参数的默认取值就不同，这点需要注意。 明确这些基础的事情以后，再来一项一项看性能调优的要点。...根据我的测试，独占模式的性能要略好与共享模式。 GC调优。打印GC信息：-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps。
=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个 socket 使用的内存,第一个值是为 socket 的发送缓冲区分配的最少字节数。...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...50000 // cluster.lookup-optimize 选项，在处理查找卷中不存在的条目时会有性能损失。...目录预读的优化 gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存，默认是...10mb，可以适当调大，比如设置为128MB gluster volume set monitoring_vol performance.rda-cache-limit 60mb // 目录预读优化
后端程序员在面试中，经常会被问到SQL调优的操作，于是我也是去补习了一下这方面的知识，感谢各方大佬提供的点子，这里总结如下。...3- 通常来说，把可以为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为NOT NULL。...选取适用的字段属性 一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。...LIKE语句操作 一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like "%aaa%" 不会使用索引而like "aaa%"可以使用索引。...一个常见的问题是当偏移量非常大的时候，比如：LIMIT 10000,20这样的查询，MySQL需要查询10020条记录然后只返回20条记录，前面的10000条都将被抛弃，这样的代价非常高。
在同一个job内完成尽可能多的计算任务, 主要是设计key和自定义OutputFormat, 将能合并的计算任务合并....避免不必要的reduce任务. (1). 假定要处理的数据是排序且已经分区的. 或者对于一份数据, 需要多次处理, 可以先排序分区. (2)....利用-1 和 1的关联性, 减少内存使用量, 或携带更多的信息. 比如java.util.Arrays.binarySearch方法的返回值. 十五....这是因为java中多位数组实际上使用 "数组的数组" 实现的. 十六. 尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳....使reduce的中的values按照顺序迭代. 2). 见 "使用hadoop/mapred的典型计数问题". 十九.
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑...I/O调优指选择NIO、NIO.2还是APR 线程池调优指的是给Tomcat的线程池设置合适的参数，使得Tomcat能够又快又好地处理请求 I/O模型 I/O调优实际上是连接器类型的选择，一般情况下默认都是...APR 除非你的Web应用用到了TLS加密传输，而且对性能要求极高，这个时候可以考虑APR，因为APR通过OpenSSL来处理TLS握手和加/解密。...线程池调优 跟I/O模型紧密相关的是线程池，线程池的调优就是设置合理的线程池参数。...调优很多时候是在找系统瓶颈 假如有个状况：系统响应比较慢，但CPU的用率不高，内存有所增加，通过分析Heap Dump发现大量请求堆积在线程池的队列中，请问这种情况下应该怎么办呢？
注意引号要带上,红色的为新添加的. # OS specific support. $var _must_ be set to either true or false.... maxSpareThreads="500"///一旦创建的线程超过这个值，Tomcat就会关闭不再需要的socket线程。 ...acceptCount="700"//指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理 maxthread太多，导致切换过多，性能下降严重...这个数量应该是你单个机器的承载能力， 压力测试下得出的结果。 不可任意加大。....Http11Protocol"是一样的，但是不知道为什么前者会出错而后者就是对的，而且HTTP部分的Connector用的也是"HTTP/1.1"。
一定要在action操作之后； 2、Spark项目开发流程： 数据调研 --> 需求分析 --> 技术方案设计 --> 数据库设计 --> 编码实现 --> 单元测试 --> 本地测试 --> 性能调优...--> Troubshoting --> 数据倾斜解决 3、常规性能调优： 3.1、分配更多资源 性能和速度的提升在一定范围内和运算资源成正比 (1)分配哪些资源？...，从而避免文件拉取失败： --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout = 300 ; 5、Shuffle调优： Spark的一些算子会触发shuffle...，也可能会导致频繁的spill； (3)查看Spark UI,如果每个task的shuffle write和shuffle read很大，则可以考虑进行相应调优； spark.shuffle.file.buffer...，可以避免一些OOM、GC等内存相关的异常； (4)SortShuffle可以通过开启Bypass机制限制排序机制，即当输出文件个数小于某个设定值时不会触发排序机制； 6、算子调优 6.1、使用mapPartitions
调优步骤：衡量系统现状、设定调优目标、寻找性能瓶颈、性能调优、衡量是否到达目标(如果未到达目标，需重新寻找性能瓶颈）、性能调优结束。...调优方案：增加Thread.sleep，以释放CPU 的执行权，降低CPU 的消耗。以损失单次执行性能为代价的，但由于其降低了CPU 的消耗，对于多线程的应用而言，反而提高了总体的平均性能。...对于GC频繁，则需要通过JVM调优或程序调优，降低GC的执行次数。 CPU sy高的解决方法 CPU sy 高的原因主要是线程的运行状态要经常切换，对于这种情况，常见的一种优化方法是减少线程数。...调优方案：将线程数降低 这种调优过后有可能会造成CPU us过高，所以合理设置线程数非常关键。...总结 好的调优策略是收益比（调优后提升的效果/调优改动所需付出的代价）最高的，通常来说简单的系统调优比较好做，因此尽量保持单机上应用的纯粹性， 这是大型系统的基本架构原则。
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...在CPU负载不足的同时，偶尔会有用户反映请求的时间过长，我们意识到必须对程序及JVM进行调优。...3.JVM参数 在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。...这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。...4.程序算法调优：本次不作为重点 参考资料
原文地址：http://nginx.com/blog/tuning-nginx/ Tuning NGINX for Performance Nginx 性能调优 NGINX is well known...一个很好的原则是调优时每次只修改一个配置，如果对配置的修改不能提高性能的话，改回默认值。...我们将从Linux调优开始因为有些值会影响到你调优Nginx时用到的一些配置参数。...如果你高速率的接入并且你的性能配置不均衡，例如一些连接出现延时的情况，那么下面的调优配置将起到作用。...还有一些不是非要放到调优这个标题下的Nginx功能能够提高一个网站应用的性能，但是依然要提一下因为他们的影响是值得注意的。我们讨论这其中的两个功能。
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。...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能 参数调优建议： 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...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Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
什么是调优？...根据需求进行JVM规划和预调优 优化运行JVM运行环境（慢，卡顿） 解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM) 调优，从规划开始 调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓 无监控（压力测试...，能看到结果），不调优 步骤： 熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器） 响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应） 吞吐量 = 用户时间 /(...扩容或调优，让它达到 用压测来确定 优化环境 有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G 的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G 的堆内存...PS -> PN + CMS 或者 G1 系统CPU经常100%，如何调优？
提高Tomcat性能一般从三方面入手，JVM内存调整、禁用DNS查询、调整线程数。 一、JVM内存调整 -Xms 表示JVM初始化堆的大小，-Xmx表示JVM堆的最大值。...为了消除DNS查询对性能的影响我们可以关闭DNS查询，方式是修改server.xml文件中的enableLookups参数值 enableLookups="false" 三、调整线程数 另外一个可通过应用程序的连接器...（Connector）进行性能控制的的参数是创建的处理请求的线程数。...注意事项： 设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old" 的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发主GC，大大降低了性能。...因为对于操作系统，请求内存的系统调用会占用大量的cpu时间，所以频繁的请求、释放内存将会导致性能的严重下降。
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