性能优化方案 首先找到慢的即可，确认是请求慢还是响应慢， 然后确认是不是接口慢，减少多余数据的传输。 接口优先排查sql慢，如果不确定哪一步慢，可以使用stopwotch监控。...然后针对性的优化 数据库性能优化 能用数值型的就不要用字符串的，字符串尽量短小 减少多表连接 逻辑查询优化 sql优化 减少多表连接 等价sql写法替换 比如substring 和like,用like能好...物理优化 最常见的是：索引 重复度超过10%的，一般就不建议建立索引了 使用索引列不要有计算函数，否则索引失效 加缓存 分库分表 数据量达到亿级别时考虑 能不分就不分！！！...跨库跨表联查问题 水平切分的表 排序和分页的问题 自增主键问题 GUID 也会重复（单机不重复，集群下在不同服务器有极少概率重复，500w分之一， 但是在亿级别下就不容小视了）==【雪花算法】== 历史数据迁移问题
1 平均负载含义 当系统变慢的时候，我们一般使用 top 或 uptime 命令来查看系统平均负载情况。 正确定义：单位时间内，系统中处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数。...理想状态：每个cpu上都有一个活跃进程，即平均负载数等于cpu数。 过载经验值：平均负载高于cpu数量70%的时候。...sysstat：监控和分析系统的性能工具，包括mpstat关于cpu详细信息(单独输出或分组输出)、pidstat（进程性能分析）命令、iostat等。...参数表示高亮显示变化的区域 [root@localhost ~]# watch -d uptime 第三个终端云溪mpstat查看cpu使用率变化情况 #-P ALL表示监控所有cpu，5表示间隔5秒输出一组数据...cpu密集型进程导致的； 平均负载高不一定是cpu使用率高，还有可能是I/O更繁忙 当发现负载高的时候，可以使用mpstat、pidstat等工具辅助分析负载高的根源。
负载均衡 在大规模的微服务架构中，Zuul需要处理大量的请求，因此需要使用负载均衡来分担压力，提高性能。Zuul提供了多种负载均衡算法，例如轮询、随机、加权轮询等，可以根据实际需求选择适合的算法。...以下是使用Ribbon进行轮询负载均衡的示例： 首先需要在pom.xml中引入Ribbon依赖： org.springframework.cloud<...其中，ribbonRule方法返回RoundRobinRule实例，表示使用轮询负载均衡算法；ribbonLoadBalancer方法返回BaseLoadBalancer实例；ribbonServerList
前言 Android性能优化的方案比较多，在开发过程中，主要考虑从以下几个方面优化 1.布局优化 2.绘制优化 3.内存泄漏优化 4.响应速度优化 5.Listview优化 6.Bitmap优化 7....线程优化 接下来我们从这几个方面为大家简单介绍优化方案 1.布局优化 大家肯定都知道Android中有许多布局，比如Linerlayout、RelativeLayout等，布局优化就是减少布局文件层级，...层级减少了，那么程序绘制时就快了许多，所以可以提高性能。...这种情况下还是建议采用RelativeLayout，因为ViewGroup的嵌套就相当于增加了布局的层级，同样会降低程序的性能。...线程池可以重用内部的线程，从而避免了线程的创建和销毁所带来的性能开销，同时线程池还能有效地控制线程池的最大并发数，避免大量的线程因互相抢占系统资源从而导致阻塞现象的发生。
前端性能优化方案 前端资源比较庞大，包括HTML、CSS、JavaScript、Image、Flash、Media、Font、Doc等等，前端优化相对比较复杂，对于各种资源的优化都有不同的方式，按粒度大致可以分为两类...Inline images 通过使用data:URL方案来直接将图像数据嵌入到页面或者CSS中，虽然这会增加文档或者是CSS文件的大小，但同样这确实是一个减少HTTP请求数量的方案，对于data:URL...优化代码方案 避免CSS表达式 CSS表达式通过expression方法来接受JavaScript表达式，是一种动态设置CSS的强大的方式，但同样也是非常危险的方式，CSS表达式的问题在于其会进行频繁的计算...优化网络请求 CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络，CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发...尽早释放缓冲 当用户请求页面时，后端服务器将HTML页面拼接在一起可能需要200到500毫秒的时间，在这段时间内，浏览器在等待数据到达时处于空闲状态，这段时间则可以将服务端部分已经处理好的数据发送到前端
===前端开发性能优化方案=== 减少HTTP请求次数和请求大小 代码优化 ->有利于SEO ->有利于扩展维护 ->有利于减少性能消耗 [JS代码优化的108条建议] [雅虎CSS优化的36...使用异步获取数据，是为了降低HTTP通道的堵塞，不会因为数据没有请求回来耽误下面信息的渲染，提高页面的打开速度（我们可以这样处理：需要动态绑定数据的区域先隐藏，等数据返回并且绑定完成后在让其显示）...延迟分批加载类似于图片懒加载，是为了减少第一次页面加载时候的HTTP请求次数 15.页面中出现音视频标签，我们不让页面加载的时候就去加载这些资源（要不然页面加载速度会变慢）（方案：只需要设置 preload...='none' 即可），等待页面加载完成，音视频播放的时候我们在去加载音视频资源 16.在客户端和服务器端进行信息交互的时候，对于多项数据我们尽可能基于JSON格式来进行传送（JSON格式的数据处理方便...21.在基于AJAX的GET请求进行数据交互的时候，根据需求可以让其产生缓存（这个缓存不是304缓存），这样下一次从相同地址获取的数据是上一次缓存的数据（但是很少用，项目中一般刻意清除这个缓存的时候偏多
如果使用了这个设置字段，decode 方法会在加载 Bitmap 数据的时候去重用已经存在的 Bitmap。这意味着 Bitmap 的内存是被重新利用的，这样可以提升性能，并且减少了内存的分配与回收。...这意味着Bitmap的内存被复用，避免了内存的回收及申请过程，显然性能表现更佳。...7.2 切割圆角优化方案1：直接采用Canvas.clipPath 相关api，裁剪出一个圆角区域。该方案简单暴力，通用性强。...注意，获取图片资源uri刷新即可，避免刷新所有数据造成等待时间过长。7.6 统一图片域名优化域名统一 减少了10%+的重复图片下载和内存消耗。...图片缓存的方案，可以直接参考：YCWebView7.8 优化图片阴影效果阴影效果有哪些实现方式第一种：使用CardView，但是不能设置阴影颜色第二种：采用shape叠加，存在后期UI效果不便优化第三种
如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。...长期收益 大数据量、高负载 分库分表 动态数据 长期收益 大数据量、高负载 用空间换性能 分布式缓存 静态数据 短期收益 高负载 一主多从 动态数据 中期收益 高负载 选择合适的存储系统 CQRS...动态数据 长期收益 大数据量、高负载 更换存储系统 动态数据 长期收益 大数据量、高负载 数据库的优化方案核心本质有三种：减少数据量、用空间换性能、选择合适的存储系统，这也对应了开篇讲解的慢的三个原因...分库分表 分库分表作为数据库优化的一种非常经典的优化方案，特别是在以前NoSQL还不是很成熟的年代，这个方案就如救命草一般的存在。 ...用空间换性能 该类型的两个方案都是用来应对高负载的场景，方案有以下两种：分布式缓存、一主多从。 与其说这个方案叫用空间换性能，我认为用空间换资源更加贴切一些。
网 上有不少mysql 性能优化方案，不过，mysql的优化同sql server相比，更为麻烦与复杂，同样的设置，在不同的环境下 ，由于内存，访问量，读写频率，数据差异等等情况，可能会出现不同的结果...，因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的，最好能使用 status信息对mysql进行具体的优化。...打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的mysql是主－从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响又小。...三、key_buffer_size key_buffer_size是对myisam表性能影响最大的一个参数，下面一台以myisam为主要存储引擎服务器的配置： mysql> show variables...query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4kb，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据查询，就容易造成内存碎片和浪费。
前言 性能优化的过程分两部分： 发现性能瓶颈 制定方案，解决性能问题 解决性能问题的方案需要具体情况具体分析，并没有完全固定的路子，更多的是靠经验的积累，本文不做涉及。...相对的在性能优化方面，CPU Profiler 相当于将 traceview 的功能集成到了 AS 中。...分析比较时间戳，以生成函数跟踪数据。 需要注意的是，设置与函数关联的开销会影响运行时性能，甚至分析数据，对于生命周期相对较短的函数，这一点更为明显。...CPU Profiler 会自动开始分析并生成数据。 ? 以上就是 CPU Profiler 和 traceview 的使用方法。至于如何制定优化方案，就不展开了，并没有完全固定的路子。...优化前后两次检测得到的数据，有比较价值，以确认优化方案是否真的生效。 通过这些工具跟踪函数，也只能做一个相对的参考，并不能完全正确的反应函数的执行性能。
如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。...大数据量、高负载 用空间换性能 分布式缓存 静态数据 短期收益 高负载 一主多从 动态数据 中期收益 高负载 选择合适的存储系统...CQRS 动态数据 长期收益 大数据量、高负载 更换存储系统 动态数据 长期收益 大数据量、高负载 数据库的优化方案核心本质有三种：减少数据量...、用空间换性能、选择合适的存储系统，这也对应了开篇讲解的慢的三个原因：数据总量、高负载、查找的时间复杂度。...用空间换性能 该类型的两个方案都是用来应对高负载的场景，方案有以下两种：分布式缓存、一主多从。 与其说这个方案叫用空间换性能，我认为用空间换资源更加贴切一些。
在互联网项目中，当业务规模越来越大，数据也越来越多，随之而来的就是数据库压力会越来越大。 这里再分享几个针对数据库优化的常规手段：数据读写分离与数据库 Sharding。...这两点基本上是大中型互联网项目中应用的非常普遍的方案了。 从读写分离到 CQRS ?...由于互联网业务场景，大多数是读多写少，因此进行数据库的读写分离是一件非常简单且有效率的方案。...Sharding(分库分表) 随着数据库里的数据越来越大，单表查询的性能已经不能满足业务要求了，这个时候就需要进行分表处理了，将大表拆分为若干个小表，不同的分表中数据也不一样，这样可以分散查询压力...那么这个时候就需要对数据库进行分片处理。 因为分表和分库的思路类似，因此下面统一来聊技术方案。
接上篇《卡顿的监控方案》，我们来介绍一下监控到卡顿之后，要怎么进行定位。卡顿埋点上报不管是哪种卡顿监控方式，我们使用检测卡顿的方案发现了卡顿之后，需要将卡顿进行上报才能及时发现问题。...logTime: xxxxx,}, { module: '数据层', action: '数据提交', logTime: xxxxx,}]当卡顿心跳发现卡顿产生时，我们可以拿到堆栈的数据...心跳打点当然，上述方案如果能达到最优效果，则我们需要在代码中关键的位置进行打点，常见的比如数据加载、计算、事件触发、JavaScript 加载等。...通过这样的方式，我们可以有效监控用户卡顿的发生，以及卡顿产生较多的逻辑，然后进行相应的问题定位和优化。结束语对于计算逻辑较多、页面逻辑复杂的项目来说，卡顿常常是一个较大痛点。...关于日常性能的数据监控和优化方案之前也有介绍不少，相比一般的性能优化，卡顿往往产生于不合理的逻辑中，比如死循环、过大数据的反复遍历等等，其监控和定位方式也与普通的性能优化不大一致。
Worker 心跳方案对应浏览器来说，由于 JavaScript 是单线程的设计，当卡顿发生的时候，往往是由于 JavaScript 在执行过长的逻辑，常见于大量数据的遍历操作，甚至是进入死循环。...window.requestAnimationFrame 方案前面前端性能优化--卡顿篇有简单提到一些卡顿的检测方案，市面上大多数的方案也是基于window.requestAnimationFrame方法来检测是否有卡顿出现...Long Tasks API 方案熟悉前端性能优化的开发都知道，阻塞主线程达 50 毫秒或以上的任务会导致以下问题：可交互时间（TTI）延迟严重不稳定的交互行为 (轻击、单击、滚动、滚轮等) 延迟严重不稳定的事件回调延迟紊乱的动画和滚动因此...但需要注意的是，该 API 还处于实验性阶段，兼容性还有待完善，而我们卡顿常常发生在版本较落后、性能较差的机器上，因此兜底方案也是十分需要的。...type: 'event'});这种方式的好处是避免频繁在requestAnimationFrame中执行任务，这也是官方鼓励开发者使用的方式，它避免了轮询，且被设计为低优先级任务，甚至可以从缓存中取出过往数据
前言： Memory Balloon作为虚拟化平台上的一个重要内存QoS方案，作者在前文《[linux][memory]balloon技术分析 》中做过原理性的简要分析。...本篇介绍Memory Balloon的两种性能优化方案，进一步提升内存QoS性能。...第一种方案：在guest的balloon中填充page，再通知qemu使用madvise让host主动释放page。 第二种方案：在guest的balloon中填充page的同时，把page置零。...后记： 对于版本稍低的qemu，可以尝试merge一下madv方案。 对于zero page方案，完完全全是guest os的行为，需要等着下次发行版的release了。 Good Luck~
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。...注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
一、数据库性能瓶颈主要原因 1、数据库连接 MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加...2、表数据量大（空间存储问题） 普遍观点认为单表数据量超过1000万条时就是出现数据库读取性能瓶颈。...二、数据性能优化方案 常见的数据性能优化方案：SQL优化、缓存、创建索引、读写分离、分库分表等。 解决大数据量性能优化，真正有效方案是采用分布式数据存储，即上面所述读写分离和分库分表。...任何一种方案在解决问题的同时，也会带来新的问题，分库分表也不例外，比如关联查询变得复杂、分布式事务问题等。 水平拆分 ?...主要解决了单表数据量大问题，从而也就解决了存储空间带来的数据库性能瓶颈。 3、优化查询 经过对数据库的了解后，我发现，数据库查询的最该优化的地方还是数据库优化。
这是学习笔记的第 1813篇文章 之前讨论过一个关于MySQL性能扩展的架构优化初步方案。...MySQL性能扩展的架构优化方案(一) 在周末跟进了一下这个问题，在今天晚上的对比测试中总算有了一个更好的解决方式。...业务的每个统计需求涉及5个SQL,要对每个场景做优化都需要取舍，最后达到的一个初步效果是字段有5个，索引就有3个，而且不太可控的是一旦某个表的数据量太大导致延迟，整个系统的延迟就会变大，从而造成统计需求都整体垮掉...因为不是没有事务关联，所以这个场景的延迟根据业务场景和技术实现来说是肯定存在的，我们的改进方法是提高统计的查询效率，同时保证系统的压力在可控范围内，一种行之有效的方式就是借助于数据仓库方案，MySQL原生不支持数据库仓库...这种方案的一个难点就是对于数据的流转需要做到动态配置和消费。我们可以设定流转频率，比如2分钟等等，在目前的场景里面，这种处理方案算是一个比较折衷又接近于实时的方案了。
，如果部门内部可以找到人和我一起做就做，否则视情况而定) 这个我已经在离线项目中进行了性能测试。...根据数据的量级，主要细分为两种方案： 针对总数为500条以下的小数据，本地缓存可以直接采用redis的哈希结构。...前段时间我在想，为什么我们一般的499超时都是单台单台的报，不是几台一起报，按理说平均每台1k多的QPS，采用的是random负载均衡策略不应该是这个效果。问题就在这里了。...栈内分配，逃逸分析，内联优化等等。TLAB是线程本地分配缓存，是新生代的一小块区域，大小可调。是线程专享的。不加锁，速度快。这个做了，对499会有显著效果。...重写会创建一个当前 AOF 文件的体积优化版本。 * 即使 BGREWRITEAOF 执行失败，也不会有任何数据丢失，因为旧的 AOF 文件在 BGREWRITEAOF 成功之前不会被修改。
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 2tuned 性能调优配置 tuned 是Red Hat 开发和维护的一个用于系统性能优化的工具...，它可以根据不同的工作负载和需求，动态地调整系统的各种参数和配置，以提供最佳的性能和效能。...均衡模式 desktop：针对桌面使用场景进行优化。交互式应用的响应速度更快 hpc-compute：针对 HPC 计算工作负载进行优化。...latency-performance：以牺牲功耗为代价，优化确定性性能，适合低延迟的需求 network-latency：以牺牲功耗为代价，专注于低延迟网络性能的优化。...监控系统行为，并根据行为动态调优，优化内核参数，比如：有一个视频转码工作，当视频转码时不需要网络连接，此时可以降低网络接口速度以减少能耗，当视频转码完成后，网络接口数据长时间增加，就设置将接口设置为最大速度
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