性能调优的定义 首先来定义一下什么是性能调优。 性能调优是性能测试体系的重要环节，是指通过科学的性能测试发现系统性能瓶颈，并进行针对性优化，从而提升系统性能的过程。...站在服务使用者角度，性能调优就是通过性能优化使后端服务响应变得更快，使前端页面加载、渲染得更快，从而提升用户体验。...性能调优的阶段 性能调优在具体实施过程中通常分为两个阶段。 首先是瓶颈定位阶段 该阶段的目标是精准定位系统性能瓶颈的根因，这里的瓶颈可以是响应时间瓶颈、系统资源消耗瓶颈或系统容量瓶颈。...出现性能问题进行调优，主要可以从以下几个方面入手 代码优化 检查算法和数据结构是否适合当前的应用场景。 优化循环逻辑，减少不必要的计算。...性能调优是一个持续迭代的过程，需要结合具体业务场景灵活应对。同时，每次做出修改后都应该通过充分的测试来验证效果，并根据反馈继续调整直至达到最佳状态。
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。...WHERE column1 <= 5 AND column2 7 但是，当转换成后的表达示中有不等操作符 ，那么性能就会下降，毕竟，在一个值平均分布的集合中，不等的值的个数要远远大于相等的值的个数...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。...当一些优化器发现查询中存在 OR 操作符时，就不使用索引查询，所以在这种情况下，并且只有在这种情况下，UNION 才比 OR 性能更高。...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。
单机优化顾名思义就是我们要在单机上对系统的性能进行调优。不管你的应用使用的什么框架，什么技术，性能都会显现在对系统软硬件资源的需求上。...程序问题可能是前端，也可能是后端，通过单机性能调优，降低了问题的复杂度更有利于解决问题。程序调优是治本的手段，当前的性能测试往往在集成测试以后进行，性能问题暴漏的太晚，这个时候去修改代码风险很大。...减少大对象引用防止在程序中声明及实例化大对象，不能为了方便而设计出大对象。例如，有些工程师为了图方便，会把用户的功能权限，数据权限，用户信息都放在一个对象中，其占用的堆空间就比较大。...而实际上系统中多数用户并不一定都要用到这些信息，所以这个对象中存放这么多信息就是浪费。因此，我们可以将其拆分成多个更小的类，或者使用如Redis这样的缓存区存储而不是放在堆内存中。...缓存把经常引用的数据缓存到内存中，提高读取的响应速度。这就是常说的空间换时间的概念。分散压力 在性能优化中也可以分散数据来缓解压力。
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。...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？...所以我们的配置项也是加到这些文件中。 我们来看catalina.sh中实际启动时执行的命令： ? 所以我们的选项可以加到 JAVA_OPTS CATALINA_OPTS 这些可选项中。
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。...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：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64k），从而减少 shuffle write 过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。
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。
，每天睁眼的一瞬间就是懊悔，昨天又浪费掉了...人生没有意义，但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」 ---- 性能工具：磁盘I/O 在Linux中，我们可以通过一些性能工具评估磁盘I/O...partitions 系统中的分区总数 total reads 读请求总数 merged reads 为了提升性能而被合并的不同读请求数量,这些读请求访问的是磁盘上的相邻位置 read sectors...该输出中包含了三列与磁盘1/0性能相关的内容: bo, bi和wa。...默认信息中还包括了CPU使用情况 -k 按KB显示统计数据，而不是按块显示 -x 显示扩展性能I/O统计信息 device 若指定设备，则iostat只显示该设备的信息 interval 采样间隔时间...磁盘I/O性能相关的选项和输出 当使用sar 来监视磁盘I/O统计数据时，你可以用如下命令行来调用它： sar -d [interval [count] ] 通常，sar显示的是系统中CPU使用的相关信息
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。...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。...参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。
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。
性能调优为企业带来的收益是显而易见的，包括但不限于如下几个层面。一、提升用户体验。性能调优可以通过降低响应时间来改善用户体验，提升口碑，提升转化率。二、提升业务稳定性。...性能调优可以带来系统稳定性的提升，不仅会给业务稳定带来帮助，为业务的扩张提供强有力的后盾，还可以帮助节省成本。成本节约主要体现在如下几方面。人力成本。...如果在系统设计开发阶段没有进行合理的架构设计、性能测试和性能优化，那么上线后出现性能问题的概率会大大增加。...如果性能问题是非必现的，并且恰好错过最佳分析时机，就需要等待下一次复现，并且要在问题出现时用合适的分析工具采集到足够的“证据”否则就只能凭经验来猜测问题产生的原因。...如果从Dump文件中无法准确定位出问题根因，还需要花费大量的人力和时间在测试环境进行问题复现。对于有些非必现问题，复现是需要一点运气的。公关成本。
=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。...因为DHT会试图在所有子卷中查找文件，所以这种查找代价很高，并且通常会减慢文件的创建速度。这尤其会影响小文件的性能，其中大量文件被快速连续地添加/创建。...查找卷中不存在的条目的查找扇出行为可以通过在一个均衡过的卷中不进行相同的执行进行优化 gluster volume set dht-vol cluster.lookup-optimize on //
资源调优 (1) 搭建集群的时候分配够资源 在spark-env.sh配置文件中，指定整个集群的资源 SPARK_WORKER_CORES, to set the number of cores to...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。...设置调优参数的3种方法 配置这些参数有两种方式 (1) 在程序中硬编码 例如 sparkConf.set("spark.default.parallelism","100") (2) 提交application
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。...根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...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...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.
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！...(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10）尽量多使用COMMIT 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为...性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。
本文档介绍了各种调优 Alluxio 性能的技巧和配置。 常见性能问题 以下是在调整性能时用于解决常见问题的清单： 所有节点都在工作吗？ 检查 Alluxio 集群是否健康。...Master调优 Journal性能调优 Property Default Description alluxio.master.journal.flush.batch.time 5ms Time to...worker调优 块读取线程池大小 alluxio.worker.network.block.reader.threads.max 属性配置用于处理块读取请求的最大线程数。...作业服务调优 工作服务能力 作业服务限制当前运行的作业总数以控制其资源使用。 请注意，单个 CLI 命令（例如 distributedLoad）可以触发创建多个作业，每个文件一个。...客户端调优 被动缓存 被动缓存会导致 Alluxio worker 缓存另一个已缓存在单独 worker 上的数据副本。
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。...尽量使用连接(JOIN)来代替子查询 连接（JOIN）之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。...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。
自定义InputSplit, 将单个分区作为单个mapred的输入. (3). 在map中处理数据, Reducer设置为空....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....有效设计mapred中的combiner, 尽早降低I/O等操作....此过程中, 可以结合自定义OutputFormat, 使得同一个Recuder类可同时充当map->merge->reduce中的后两个过程.
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....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。...通过网上搜索，具体解决方法如下： server.xml中的配置HTTPS的那部分Connector代码 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"。
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。...（在实际的Java应用中类似场景， 对于这种场景最佳方式是改为采用wait/notify机制） 对于其他类似循环次数过多、正则、计算等造成CPU us过高的状况， 则需要结合业务调优。...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。
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