tomcat服务层 1.修改server.xml <Connector port="8088" protocol="HTTP/1.1" maxThreads="1000" connectionTimeout="60000" acceptCount="1100" redirectPort="8443" /> 2.修改catalina.bat set JAVA_OPTS=-Xms…

一.myisam的IO调优1.myisam通常在每次写入后把索引的改变刷写到磁盘上.所以批处理通常会更快点.做到这点,可以通过LOCK TABLES,他可以把写入控制到对表解锁.还可以用delay_key_write变量来延迟索引的写入,如果使用他,只有在表关闭的时候写入键缓存.它有以下选项:OFF 每次索引改变后,写入磁盘ON  延迟键开启,但只针对使用DELAY_KEY_WRITE选项创建的表有效ALL 所有myisam表都是用延迟键写入延迟键开启,通常不能带来性能上的飞跃,在数据量小,读取…

对于INNODB,主键就是聚集索引,如果没有主键定义,则第一个唯一非空索引被作为聚集索引.如果没有主键也没有合适的唯一索引,那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引,这个隐藏的主键类似一个自增的id(int). 删除与重新添加主键alter table tbname drop primary key; alter table tbname add primary key(col1,col2,col3); CREATE INDEX IDX_METE_BASE_AREA_STATION_…

最近的项目用到了QT 5.5,项目在运行过程中出现了一段时间CPU占用率持续25%,并频繁断网的情况,遂决定对项目性能进行优化. 优化工具也是VS2010自带的性能分析工具,具体的使用方法参见:http://www.cnblogs.com/smark/archive/2011/10/12/2208039.html 其中可以选择“just my code”过滤出自己编写的代码. 通过性能分析工具可以找到占用CPU时间较多的函数,然后按照占有时间多少进行优化->再分析->再优化的步骤,多次优化后,…

Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数)及优化内核参数 2011-08-09 15:20:58|  分类:LNMP&&LAMP|  标签:内核调优  文件系统调优  高并发调优  socket连接  ip_conntract  |字号大中小 订阅 Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) 1.修改用户进程可打开文件数限制在 Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发T…

SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议,位列数据库方向顶级会议之首.近日,腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文),入选论文题目为"HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements".标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破,实现性能领先. 数据库参数…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

性能调优一直都是作为高阶iOS开发者的一个入门门槛,下面我搜集了日常查阅资料中见到的各种高质量调优博文,仅供参考 UIKit性能调优实战讲解 iOS 高效添加圆角效果实战讲解…

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决…

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…