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
以下部分内容整理自《分布式Java应用:原理与实践》——林昊 随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。...调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。 调优步骤: ? 调优前,首先要做的是衡量系统现状,这也是判断调优结果的依据。...java应用的CPU调优 对于java应用而言,CPU消耗严重主要体现在us 、sy两个值上。 us 当us值过高时,表示运行的应用消耗了大部分的CPU。...调优 找到系统性能瓶颈后,接下来就是调优了。调优可以从硬件、操作系统、JVM和程序四个方面着手。硬件和操作系统的调优可以参考计算机系统等相关书籍,接下来主要探讨的是JVM和程序方面的调优。...JVM调优 JVM调优主要是内存管理方面你的调优,包括各个代大小,GC策略等。由于GC会影响应用线程,严重影响性能,这些调优对于应用而言还是很重要的。
CPU使用率 工具: vmstat 检查应用性能时,应该首先审查CPU时间。 代码优化的目的是提升而不是降低(更短时间段内的)CPU的使用率。...Java监控工具 jcmd: 打印java进程涉及的基本类,线程和VM信息。 jconsole: 提供JVM活动的图形化视图,包括线程的使用,类的使用和GC活动。...故障诊断和性能监控的可视化工具 Visual VM是一个功能强大的多合一故障诊断和性能监控的可视化工具,它集成了多种性能统计工具的功能,使用Visual VM可以替代jstat、jmap、jhat、jstack...打开Visual VM之后,左边导航栏会显示出当前机器所有Java进程: 点击你想监控的程序即可对该程序进行监控,Visual VM的性能监控页一共有以下几个tab页: 概述页会显示程序的基本使用情况...下面是一个频繁调用的Java程序,我们会对改程序进行采样: public class MethodTime { static java.util.Random r=new java.util.Random
前言 Java是一种强大的编程语言,但在处理大型应用和复杂业务时,性能问题可能会出现。为了优化Java应用程序的性能,我们需要使用一些技术和方法来进行性能调优。...本文将介绍性能调优的概念,探讨几种常用的性能调优方法,并提供相应的代码示例。...性能调优的概念 性能调优是指通过优化代码、改进内存管理、提高并发性和多线程处理等手段来提升程序的执行效率和响应速度,以达到更好的性能表现。 性能调优的方法 1 代码优化 优化代码是性能调优的关键部分。...= null) { // 处理数据 } reader.close(); inputStream.close(); 总结 性能调优是提升Java应用程序性能的关键步骤。...本文介绍了性能调优的概念,并探讨了几种常用的性能调优方法,包括代码优化、内存管理和并发多线程。代码示例展示了如何优化代码、改进内存管理和合理使用并发和多线程。
WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...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。...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。...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。
,其本质上还是一个 Java 应用程序。...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?
该数据最好小于或等于CPU个数,否则性能就可能会下降。如果长时间运队列过长,则可能是系统过载。 命令:vmstat 1 一秒内的CPU的占比 ?...调优的目的:在尽可能短的时间内让cpu的利用率尽可能高。 2、IO 命令:iostat -xm 5 %util:IO时间占总时间的百分比。暗示了设备的繁忙程度。...Java 1、VM信息 jcmd可用来查找运行的应用所在JVM的基本信息,包括所有调优标识的值。 ...56062 VM.system_version JVM版本 jcmd 56062 VM.command_line JVM命令行 jcmd 56062 VM.flags [-all] JVM调优标识... java -XX:+PrintFlagsInitial 可输出标志的默认值。
7 性能优化实践 在介绍了一些常用的性能诊断工具后,下面将结合我们在 Java 应用调优中的一些实践,从 JVM 层、应用代码层以及数据库层进行案例分享。...应用层调优:嗅到代码的坏味道 从应用层代码调优入手,剖析代码效率下降的根源,无疑是提高 Java 应用性能的很好的手段之一。...数据库层调优:死锁噩梦 对于大部分 Java 应用来说,与数据库进行交互的场景非常普遍,尤其是 OLTP 这种对于数据一致性要求较高的应用,数据库的性能会直接影响到整个应用的性能。...8 总结与建议 性能调优同样遵循 2-8 原则,80%的性能问题是由 20%的代码产生的,因此优化关键代码事半功倍。同时,对性能的优化要做到按需优化,过度优化可能引入更多问题。...总结起来主要可以从以下几点进行考虑: 1)基础性能的调优 这里的基础性能指的是硬件层级或者操作系统层级的升级优化,比如网络调优,操作系统版本升级,硬件设备优化等。
我们只有通过压力测试才能知道程序性能几何。 压测前准备 我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。...然后要确定单台应用服务器性能目标: 吞吐量,每秒处理多少请求 延迟,平均、P50、P90、P99的请求在多少时间内完成 如果客户要求吞吐量为2000rps,能提供2台服务器,那么每台的吞吐量则为1000rps...压测时的观察和调优 下面我们对单台应用服务器开始压力测试。...如果你优化之后把阻塞比例降低了,那么你也需要相应调小线程池尺寸。 过多的线程池不会带来更多好处,白白占用内存而已。 服务器异常日志 有时候服务器异常日志也会提供给你很好的线索,记得观察。...特别是如果异常特别多的话,会直接影响性能的。 观察、优化、验证的循环 当你做了一个优化点后,你再压一遍,看看是否有改善,同时需要调整其他相关参数,比如前面提到的调小线程池。
为什么要做 性能调优 ? 一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。...如果你不清楚自己系统的性能情况,也只能战战兢兢地回答老板,有可能大概没问题吧。 所以,要不要做性能调优,这个问题其实很好回答。...好的系统性能调优不仅仅可以提高系统的性能,还能为公司节省资源。这也是我们做性能调优的最直接的目的。 什么时候开始介入调优?...解决了为什么要做性能优化的问题,那么新的问题就来了:如果需要对系统做一次全面的性能监测和优化,我们从什么时候开始介入性能调优呢?是不是越早介入越好?...总结 通过今天的学习,我们知道 性能调优 可以使系统稳定,用户体验更佳,甚至在比较大的系统中,还能帮公司节约资源。
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。
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。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库,Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍,Kryo序列化机制比Java序列化机制,性能高10倍左右。
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。...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。
JMC, 即Java任务控制(Java Mission Control)是从Java7(7u40)和 Java8 的商业版本包括一项新的监控和控制特性。...启动JMC,打开生成的JFR性能日志 1. 一般信息,如下图所示 ? 图中, 堆使用量、CPU总体占用率、GC暂停时间是非常重要的三个指标 对于Java应用而言,GC暂停时间是最值得关注的指标。...代码分析是Java性能分析重点,通过代码分析,我们可以清楚的知道系统运行时,哪些类及方法被高频率的调用 3.1 热点方法 ? 通过查看热点方法调用栈,我们可以清晰的了解到系统的主要计算资源消耗情况。...系统性能分析初期,我们可以首先定位线程争用的情况,可以初步达到性能的飞跃。 5. IO ? ...IO作为系统的基础指标,IO过高会导致系统性能急剧下降,避免过度打印日志和生成大文件可以避免系统IO过高导致的性能问题。
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。...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?...这将为您提供最大的性能改进,而且您可能不需要解决这些问题中的一些以满足您的性能要求。 5使用StringBuilder来连接字符串 有很多不同的选项来连接Java中的字符串。...您的Java编译器将优化这个并在编译时执行连接。 所以,在运行时,你的代码将只使用1个字符串,不需要连接。...您还可以在Java语言本身中找到其他示例。
在JDK_HOME/bin(默认是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_13\bin)目录下面,有一个jvisualvm.exe文件,双击打开,从UI上来看,这个软件是基于NetBeans...VisualVM 提供了一个可视界面,用于查看 Java 虚拟机 (Java Virtual Machine, JVM) 上运行的基于 Java 技术的应用程序的详细信息。...VisualVM 对 Java Development Kit (JDK) 工具所检索的 JVM 软件相关数据进行组织,并通过一种使您可以快速查看有关多个 Java 应用程序的数据的方式提供该信息。...案例分析 准备模拟内存泄漏样例 1、定义静态变量HashMap 2、分段循环创建对象,并加入HashMap 代码如下: import java.util.HashMap; import java.util.Map...JVisualVM 远程监控 Tomcat 1、修改远程tomcat的catalina.sh配置文件,在其中增加: JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.rmi.server.hostname
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值,对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...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...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。...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...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小,默认是1(1*128k),默认是按照128K数据快修复,如果需要修复的数据很大,这个默认1太小,可以适当的调大
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.
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 ?...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。...参数调优建议: Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。...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。
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。
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