JuiceFS 是一款面向云原生环境设计的高性能 POSIX 文件系统,在 AGPL v3.0 开源协议下发布.作为一个云上的分布式文件系统,任何存入 JuiceFS 的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储(如 Amazon S3),相对应的元数据则持久化在独立的数据库中.这种结构决定了 JuiceFS 的存储空间可以根据数据量弹性伸缩,可靠地存储大规模的数据,同时支持在多主机之间共享挂载,实现跨云跨地区的数据共享和迁移. 从 v0.13 发布以来, JuiceFS 新增了多项与性能监测…

面试官:怎么做JDK8的内存调优? 看着面试官真诚的眼神,心中暗想看起来年纪轻轻却提出如此直击灵魂的问题.擦了擦额头上汗,我稍微调整了一下紧张的情绪,对面试官说: 在内存调优之前,需要先了解JDK8的内存区域是怎么划分的: JDK8内存结构 JDK8的内存结构主要包括程序计数器(Program Counter Register).虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks).本地方法栈(Native Method Stacks).堆(Java Heap).元空间(Metas…

开启最大文件数 系统可以开启的最大文件描述符(可同时开启最多的文件数),最大开启65535,可根据需求进行调优. 查看系统当前可开启最大文件描述符数 ulimit -n [root@localhost ~]# ulimit -n 输出 修改最大文件描述符数 # 在limits.conf文件内添加如下行“*”标识用户,*为所有用户,可改为用户名. echo -ne “ * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 ” >>/etc/security/limits…

(1)磁盘 I/O 性能指标 文件系统和磁盘 I/O 指标对应的工具 文件系统和磁盘 I/O 工具对应的指标 (2)磁盘 I/O 问题定位分析思路 (3)I/O 性能优化思路 Step 1:首先采用 I/O 基准测试工具得到文件系统或磁盘 I/O 的极限性能,作为优化的目标. Step 2:从应用程序.文件系统以及磁盘角度,分别对 I/O 性能进行优化. 1 文件系统或磁盘 I/O 的基准测试工具:fio ( Flexible I/O Tester ) # Ubuntu apt-get inst…

I/O指标已介绍,那么如何查看系统的这些指标呢? 一.根据工具查性能 二.根据性能找工具 三.磁盘I/O观察实例 iostat 是最常用的磁盘 I/O 性能观测工具,它提供了每个磁盘的 使用率 . IOPS . 吞吐量 等各种常见的性能指标.这些指标实际上来自 /proc/diskstats. 1)%util ,就是我们前面提到的磁盘 I/O 使用率: 2)r/s+ w/s ,就是 IOPS: 3)rkB/s+wkB/s ,就是吞吐量: 4)r_await+w_await ,就是响应时间. 5)…

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本文主要讲解mysql的性能瓶颈分析.性能指标.性能指标信息的搜集工具与方法.分析调优工具的使用. 文章尚未完成. 性能瓶颈: 慢.写速度比读速度慢很多  主要的性能指标: 访问频度, 并发连接量, 缓存命中率, index使用, slow log开启与分析, query Log,查询log Threads_cached:连接线程缓存是否开启  -> ON thread_cache_size :线程缓存数的大小 query_cache_size: 查询缓存大小 join_buffer_size…

并不是每个程序都需要调优.如果一个程序性能表现和预期一样,你不必付出额外的精力去提高它的性能.然而,在程序调试完成之后,很难马上就满足它的性能需求,于是就有了调优这项工作.无论哪种编程语言,对应用程序进行调优都需要丰富的技术知识并且注意力高度集中.另外,你也不应该用相同的方式对两个程序调优,因为每个程序都有它自己独特的运作方式和不同的资源使用方式.正因如此,调优比写程序需要更多基础知识.例如,你需要熟悉虚拟机.操作系统和计算机架构.而当你面对在这些知识基础上编写的程序时,就能成功地对它进行调优.…

ElasticSearch中的JVM性能调优 前一段时间被人问了个问题:在使用ES的过程中有没有做过什么JVM调优措施? 在我搭建ES集群过程中,参照important-settings官方文档来的,并没有对JVM参数做过多的调整.但谈到JVM配置参数,少不了操作系统层面上的一些配置参数,比如 page cache 和文件描述符的个数:(/etc/security/limits.conf).另外ES jvm.options配置文件也针对JVM参数做了一些优化,这里简要介绍一下ElasticSea…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来.因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化. Spa…