搜索降级方案中xmn開始使用bizer默认的128M,很慢。

偶然改成1G,效果立刻上来,可是xmx调大并没有明显效果。

                 100并发             200并发

10G        53(17.3385)       110(25.7648)

15G        53(17.7007)       111(25.5927)

18G        52(15.98)           112(27.1689)





调大xmn,3G:

48(14.6)    96(21.8455)

5G:

47(15.242)   94(20.5127)

8G:

46(14.5743) 96(20.5468)





3G足已,并发调到400測试:

180(23.7523)

调到5G:

183(24.1582)





3G够支撑400并发,xmx调到8G,看看性能是否下降。

179(22.70)

所以8G也够了。





调整thread count，原来是128,调到50:

177(11.6078)





调到30:

173(8.40206)





看来30个就够了,调整max queue到768(原来512):

167(8.62541)





调到1024:

169(8.69687)





所以还是维持原来的512.





一个经验,对于较少存活对象又要求高并发的。能够用ThreadLocal方式降低大对象的分配。假设没法消除(比方String之类的无法避免大量使用但又不能回首)一定要调大xmn(或new ratio)。

Java缓存server调优的更多相关文章

  1. [转载]Java 应用性能调优实践

    Java 应用性能调优实践 Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具 ...

  2. SQL Server调优系列基础篇

    前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过 ...

  3. SQL Server调优系列进阶篇（查询优化器的运行方式）

    前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符. ...

  4. SQL Server调优系列进阶篇（查询语句运行几个指标值监测）

    前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问 ...

  5. SQL Server调优系列玩转篇二（如何利用汇聚联合提示（Hint）引导语句运行）

    前言 上一篇我们分析了查询Hint的用法,作为调优系列的最后一个玩转模块的第一篇.有兴趣的可以点击查看:SQL Server调优系列玩转篇(如何利用查询提示(Hint)引导语句运行) 本篇继续玩转模块 ...

  6. SQL Server调优系列基础篇 - 性能调优介绍

    前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过 ...

  7. SQL Server 调优系列玩转篇二（如何利用汇聚联合提示（Hint）引导语句运行）

    前言 上一篇我们分析了查询Hint的用法,作为调优系列的最后一个玩转模块的第一篇.有兴趣的可以点击查看:SQL Server调优系列玩转篇(如何利用查询提示(Hint)引导语句运行) 本篇继续玩转模块 ...

  8. SQL Server 调优系列基础篇 - 性能调优介绍

    前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过 ...

  9. 18-MySQL DBA笔记-MySQL Server调优

    第18章 MySQL Server调优 本章将为读者介绍针对MySQL Server的优化,这也是DBA最熟悉的领域之一.首先我们介绍MySQL的主要参数,然后,讲述常见硬件资源的优化.我们假设读者已 ...

随机推荐

  1. js数据管理的思考

    最近要做一个农场项目,涉及到很多js数据管理的需求,这里也做下总结,不断的总结,再修正内容,也是快速进步的方法. 数据管理几个方面考虑: * 设置(更新)字段值 * 检索,根据id, index, 属 ...

  2. iframe弹出窗体丢失焦点的问题

    好像在不同的浏览器都有这个现象,用javascript弹出一个iframe的窗口,第一次input的焦点是正常的, 然后弹出第二次的时候,选择,按钮都可以获取到,但是input无法获得焦点,而且页面不 ...

  3. Bootstrap中container与container-fluid的区别

    /*0-768px以上宽度container为100%*/ .container { padding-right: 15px; padding-left: 15px; margin-right: au ...

  4. 【PostgreSQL-9.6.3】如何得到psql中命令的实际执行SQL

    当我们在psql界面执行以“\”开头的命令时,数据库会立刻返回执行结果,而不会返回命令的实际执行过程.通过两种方式可以实现执行过程的查看: 方法一:启动psql命令时加“-E”参数 postgres@ ...

  5. 【Linux】VMware安装VMware Tools工具

    VMware Tools是VMware虚拟机中自带的一种增强工具,相当于VirtualBox中的增强功能(Sun VirtualBox Guest Additions),是VMware提供的增强虚拟显 ...

  6. Visual Studio UI Automation 学习（二）

    今天恰好有时间,继续学习了一下UI Automation的知识.看了两篇博客,对UI Automation有了进一步的了解. https://blog.csdn.net/qq_37546891/art ...

  7. ES：AI 注释

    为AI做注解: AI已经出第三版,大的框架没有改变,DNN也没有引入AI这本书.第四版网络版应流出,不知道最终定版如何! 强化学习的方法有大幅度更新,但从策略系统更新范畴看来,没有什么实质的改变,只是 ...

  8. 三维重建：SLAM的粒度和工程化问题

    百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由 ...

  9. spring boot注解

    一.注解(annotations)列表 @SpringBootApplication:包含了@ComponentScan.@Configuration和@EnableAutoConfiguration ...

  10. 深度学习应用在推荐系统的论文-----A Novel Deep Learning-Based Collaborative Filtering Model for Recommendation System

    1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用 ...