大局部新站的蜘蛛量十分异常而且有时分会越来越少，关于有收录来说，会时不时的掉收录，十分不稳定, 需求友谊链接才干持续给站点增加蜘蛛量 让收录持续增长
我负责的系统在去年初就完成了功能上的建设，然后开始进入到推广阶段。随着推广的逐步深入，收到了很多好评的同时也收到了很多对性能的吐槽。
JavaScript作用域和作用域链，说起来很简单，但是细细分析，大有玄机。只能真正理解了作用域链原理，才能写出更高效的JavaScript代码。...作用域链 每个执行上下文都有一个与之关联的作用域链。 当函数被创建时（注意，不是执行），JavaScript引擎会把创建时执行上下文的作用域链赋给函数内部属性[Scope]。...然后，函数被执行，JavaScript引擎创建一个活动对象（Active object），添加到作用域链顶部。...由此，执行add函数时，一个两层的作用域链被建立。 小贴士 无论是全局对象还是活动对象，都会在初始化时给this, arguments赋值； 也会给局部变量，局部参数赋值。...也就是说，读取变量值的总耗时随着查找作用域链的逐层深入而不断增加！ 因此，为了写出更高效的JavaScript代码，尽可能在函数内部使用局部变量。
每日优鲜前端团队 https://juejin.im/post/5d7f702ce51d4561f777e258#heading-10 ?...十几个子项目不再需要处理； 子项目原本需要加载的公共部分（如vue、vuex、vue-router、ivew/element、私有npm包等），全部由主项目调度，配合webpack的externals功能通过外链的方式按需加载
； 子项目原本需要加载的公共部分（如 vue、vuex、vue-router、ivew/element、私有 npm 包等），全部由主项目调度，配合 webpack 的 externals 功能通过外链的方式按需加载
【什么是全链路压测】 在网络上对全链路的名词解释，可以看到相关词条里有很多延伸：全链路监控， 全链路设计，全链路追踪系，全链路运营，全链路日志分析......基于以上的分析，我们给全链路压测的定义：基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程。...整个业务链：要求压测需要覆盖整个业务链路，诸如CDN到接入层、前端应用、后端服务、缓存、存储、中间件整个链路等。如果压测的请求只能覆盖部分链路的，不称为全链路压测。...持续排障与调优：全链路压测需要持续进行，这要求在测试过后持续进行排障调优，以便达到持续优化的目的。 【为什么讲排障】 1.排障是压测过程中最最重要的一环，它直接了决定了压测的量能否达到容量评估的要求。...尽可能的收集整个链路上的所有信息(日志，CPU，内存，带宽等），并把相关的相关人员拉到一个讨论组里面，进行信息同步。 结合压测的可复现性，控制单一变量，逐步缩小排查链路，更快定位问题。
IOTA疯狂的造富能力之后，基本上所有物联网代币上线后都会受到大家追捧，比如大家熟知的wtc,itc,ruff等等，然而这其中，有一匹独角兽，受到上线时间影响，遭到了错杀，它就是本篇文章主角——澳洲独角兽优物链...先来看看优物链的商业联盟，是为数不多的已落地应用项目： ? 项目本身也受到国内外媒体广泛关注： ? ?...（海外文章链接： https://cryptoslate.com/press-releases/ucot/） 再来看看优物链和其他物联网区块链项目估值对比： ?...（可以看到，优物链的估值是有被明显低估的） 最后来看看优物链上线后走势： ?...在这个伟大的时代，这匹澳洲的独角兽正在渐渐崭露头角，并将推动区块链技术在各个领域的快速落地，以带来实质性的价值革命。
同时，文章还将探讨调用链路分析的技术，通过追踪请求路径和识别瓶颈环节，进一步优化系统性能。旨在为希望在性能调优领域积累知识和实战经验的读者提供一个实用的参考框架。...在性能测试阶段，剖析系统能力实现及调优方案，探索更优解及性能测试策略的提升空间。...当TPS上探至1300时，TP99出现明显波动（毛刺≈420ms），且“缓存层交互”应用CPU占用率飙升至90%+，核心链路稳定性劣化，停止加压。...推动排查及调整核心链路调用逻辑后，在标定的业务窗口期，核心接口调用总量降低60%↓。 深入细分业务场景，推演潜在的调优空间。...确保核心系统链路稳定高效承载业务峰值流量，同时从容应对极端场景。
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。...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。
一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。...二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？...通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ?...Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。 RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。...Spark中如何内存调优？
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？
Springboot项目调优 配置文件调优 更改Tomcat的相关配置 设置Tomcat的最大连接数 设置请求头最大内存 设置post请求的最大内存 设置Tomcat最大线程数 设置Tomcat...的最小工作线程数 JVM调优 设置项目启动的参数 在vm option处添加配置内容 -XX:MetaspaceSize=128m #（元空间默认大小） -XX:MaxMetaspaceSize=128m
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。...因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。 2....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：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给 shuffle read 的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。
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。...理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 2.3 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。...参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。...GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。
本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。...异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。...性能调优 除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。
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。...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...Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。...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。
所以这又是一个新的系列，关于MONGODB的优化和调优，下方是一个MONGODB的 内存与磁盘的一个大概的架构。
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...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Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。...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。...参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
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