一. 说到mysql的调优,有许多的点可以让我们去做,因此梳理下,一些调优的策略,今天只是总结下服务器参数的调优  其实说到,参数的调优,我的理解就是无非两点: 如果是Innodb的数据库,innodb_buffer_pool_size就开的尽可能大点,我一般都是开内存的80%左右 如果是MyISAM的数据库,key_buffer_size就尽可能的开的大点.  我觉得这是非常重要的两个参数,下面是重点介绍下,这两个参数的作用:  innodb_buffer_pool_size:  该参数是用来…

一. Mysql常用的存储引擎包括Innodb和Myisam以及memory引擎,但是最常用的莫过于Innodb引擎和MyISAM引擎,下边分别做下记录和比较: 下面思考下这几个问题: 你的数据库需要外键支持吗? 你的数据库需要事务支持吗? 你的数据库需要全文索引吗? 你的数据库的数据量有多大? 你经常使用什么样的查询模式? 思考上面的这些问题,可以让你找到更合适的方向,但这个并不是绝对的.如果你需要外键处理,那你就要选择Innodb,如果需要全文索引,那么MyIsam可能是一个比较好的选择,因…

MySQL 一般运行于Linux系统中.对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面.业务层面.应用程序层面的调优).操作系统主要是管理和分配硬件资源,所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优,也就是调整硬件参数.Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优.内存的调优.磁盘的调优.网络的调优.Linux后台service调优等等. 1. CPU 调优 1.1 CPU 的节能模式 在server环境的CPU一定要关闭节能模式,节能模式不适应于服…

文章目录 Java性能优化 尽量在合适的场合使用单例 尽量避免随意使用静态变量 尽量避免过多过常地创建Java对象 尽量使用final修饰符 尽量使用局部变量 尽量处理好包装类型和基本类型两者的使用场所 慎用synchronized,尽量减小synchronize的方法 尽量不要使用finalize方法 尽量使用基本数据类型代替对象 多线程在未发生线程安全前提下应尽量使用HashMap.ArrayList 尽量合理的创建HashMap 尽量减少对变量的重复计算 尽量避免不必要的创建 尽量在fin…

MySQL服务器参数介绍 MySQL获取配置信息路径 命令行参数 mysqld_safe --datadir=/data/sql_data 配置文件 mysqld --help --verbose | grep -A 1 'Default options' /etc/my.cnf/ /etc/mysql/my.cnf /home/mysql/my.cnf ~/.my.cnf MySQL配置参数的作用域 全局参数(需要重新登录才能生效) set global 参数名=参数值; set @@glob…

MySQL常用存储引擎之MyISAM 特性: 1.并发性与锁级别 2.表损坏修复 check table tablename repair table tablename 3.MyISAM表支持的索引类型 ①.全文索引 ②.前缀索引 4.MyISAM表支持数据压缩 myisampack 限制: 版本 < MySQL5.0时默认表大小为4G 如存储达标则要修改MAX_Rows和AVG_ROW_LENGTH 版本 > MySQL5.0时默认支持为256TB 适用场景: 1.非事务形应用 2.只读类…

原文地址:http://www.cnblogs.com/demon89/p/8490229.html MySQL常用存储引擎之MyISAM 特性: 1.并发性与锁级别 2.表损坏修复 check table tablename repair table tablename 3.MyISAM表支持的索引类型 ①.全文索引 ②.前缀索引 4.MyISAM表支持数据压缩 myisampack 限制: 版本 < MySQL5.0时默认表大小为4G 如存储达标则要修改MAX_Rows和AVG_ROW_LE…

事务 原文:http://yingminxing.com/mysql%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95innodb%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%EF%BC%8D%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E5%A4%87%E4%BB%BD%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98/ transaction是数据库区别于文件系统的重要特性之一,innodb引擎完全符合事务的ACID特性. At…

下面讲述的是tomcat的优化,及jvm的优化 Tomcat 的缺省配置是不能稳定长期运行的,也就是不适合生产环境,它会死机,让你不断重新启动,甚至在午夜时分唤醒你.对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量.提高CPU 的频率,保证文件系统的读写速率等.经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU 的处理能力越强,系统运行速度越快. Tomcat 的优化不像其它软件那样,简简单单的修改几个参数就可以了,它的优化主要有三方面,分为系统优化,Tomcat 本身的优化,Java 虚拟机…

本文参考:http://www.trinea.cn/android/android-performance-demo/ 本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步.缓存.Layout优化.数据库优化.算法优化.延迟执行等. 一.性能瓶颈点 整个页面主要由6个Page的ViewPager,每个Page为一个GridView,GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图).由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态,所以出现以下性能问题…

提供一个MySQL 5.6版本适合在1GB内存VPS上的my.cnf配置文件.配置文件可以到这里下载:: 下载my.cnf [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql b…

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)…

shuffle调优参数 new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true") spark.shuffle.consolidateFiles:是否开启shuffle block file的合并,默认为false//设置从maPartitionRDD上面到到下个stage的resultTask时数据的传输快可以聚合(具体原理可以看下shuffle的原理设置和没设置的区别)spark.reducer.m…

1.最小化的Dom访问,在一次Dom访问做尽可能多的操作: 2.使用局部变量存放指向反复访问的元素节点的Dom引用,原则上js代码中不应该重复获取同一个元素节点,除非它在运行过程中发生改变: 3.对元素集合(Html集合)小心处理,因为每次查询都会对底层的文档进行重新查询,在迭代处理中更好的的处理方式是缓存集合的length属性到一个局部变量中,当需要在迭代中使用元素集合,可以将该集合拷贝到数组中: 4.如果使用场景允许使用速度更快的API: 5.注意重绘和重排版,尽量降低重排版的次数,如果js…

TCP公有类 net.core.somaxconn = 262144 net.core.netdev_max_backlog = 262144 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 30 net.ipv4.tcp_max_orphans = 262144 net.core.somaxconn:系统能同时发起的TCP连接数. net.core.netdev_max_backlog:当网络接口处…

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mysql的调优 调优的最终目的:节省系统资源.提高响应速度下面从6个维度对mysql进行优化. 第一步:对服务器的参数进行调优 通过show profile命令分析,如果sql语句在执行过程中等待时间长,就需要对mysql服务器的参数进行调优. 1.1优化服务器的硬件 服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能: 配置较大的内存:减少对磁盘的IO次数 配置高速磁盘系统:提高磁盘IO的性能 合理分布磁盘I/O 配置多处理器:供多个线程使用 1.2优化mysql的参数 linux系统中在/e…

1. TCP/IP模型 我们一般知道OSI的网络参考模型是分为7层:“应表会传网数物”——应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,数据链路层,物理层.而实际的Linux网络层协议是参照了OSI标准,但是它实现为4层:应用层,传输层,网络层,网络接口层.OSI的多层对应到了实际实现中的一层.我们最为关注的是传输层和网络层.一般而言网络层也就是IP层,负责IP路由寻址等等细节,而传输层TCP/UDP负责数据的可靠/快速的传输功能. 网络的实际运行过程就是发送方,从高层向底层,根据协议对数据进行一层一…

懂PHP的人一般都懂MySQL这一点不假,大多数书籍里也是这样,书中前面讲PHP后面到数据库这块就会讲到MySQL的一些知识,前几年MySQL一直是PHP书籍的一部分,后来开始从国外翻译了一些专门讲述MySQL的书籍.但大多数还是不如MySQL手册里讲的精细. 目前国内也有了一些讲MySQL比较好的数据,我推荐几本大家可以看,一本是<MySQL性能调优与架构设计>,一本是<深入浅出MySQL--数据库开发.优化与管理维护>这两本是笔者确实读过的,也是国内两只比较有实力的DBA团队的…

Tomcat自身的调优是针对conf/server.xml中的几个参数的调优设置.首先是对这几个参数的含义要有深刻而清楚的理解.以tomcat8.5为例,讲解参数. 同时也得认识到一点,tomcat调优也受制于linux内核.linux内核对tcp连接也有几个参数可以调优. 因此我们可以将tomcat调优分为linux内核优化.java虚拟机调优和tomcat自身的优化. 一.Tomcat自身优化 1. maxThreads :tomcat创建的最大线程数,也就是同时处理的请求最大并发数.默认值…

1.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.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 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Sp…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

程序性能的主要表现点: 执行速度:程序的反映是否迅速,响应时间是否足够短 内存分配:内存分配是否合理,是否过多地消耗内存或者存在内存泄漏 启动时间:程序从运行到可以正常处理业务需要花费多少时间 负载承受能力:当系统压力上升时,系统的执行速度.响应时间的上升曲线是否平缓 衡量程序性能的主要指标: 执行时间:程序从运行到结束所使用的时间 CPU时间:函数或者线程占用CPU的时间 内存分配:程序在运行时占用内容的空间 磁盘吞吐量:描述I/O的使用情况 网络吞吐量:描述网络的使用情况 响应时间:系统对用…

高性能linux服务器内核调优 首先,介绍一下两个命令1.dmesg 打印系统信息.有很多同学们服务器出现问题,看了程序日志,发现没啥有用信息,还是毫无解决头绪,这时候,你就需要查看系统内核抛出的异常信息了,使用dmesg命令,可以查看系统信息,dmesg -c 清除已经看过的信息.2.sysctl -p 生效内核配置在我们修改内核参数文件/etc/sysctl.conf后,需要执行以下sysctl -p 来使参数生效. nginx服务器内核调优 用户请求,最先进入的是nginx服务器,那我们首…

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

参考: https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/22024169 一.开发调优 1.避免创建重复RDD 对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不要创建多个RDD来代表同一份数据. 2.尽可能复用同一个RDD 多个RDD的数据有重叠或者包含的情况,我们应该尽量复用一个RDD,这样可以尽可能地减少RDD的数量,从而尽可能减少算子执行的次数 3.对多次使用的RDD进行持久化 Spark的…

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.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…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…