1 内存     适当选用适合大小的内存,保证谷峰负载时,有足够的内存使用 2 使用ab测试apache性能 ab -n 1000 -c 10 http://www.test.com 使用ab的缺点:不能更真实的模仿用户的操作. 3 调节保持连接的设定 KeepAlive On #在单一连接时进行多个请求 MaxKeepAliveRequests 200 #单一连接时间可以允许多少个保持连接的请求 KeepAliveTimeout 15 #在没有接受其他请求时,会持续开启特定连接的时间 调整合适…

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…

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

1.weblogic内存的调优 2.weblogic性能调优 各个方面比较全内容较多 3.记录一次weblogic 11g压力测试性能调优过程 经调优后,具体java启动参数如下: /app/weblogic/jrockit-jdk1.6.0_22-R28.1.1-4.0.1/bin/java -jrockit 使用jrockit -Xms4096m 最小堆 建议与最大堆设置成一致: -Xmx4096m 最大堆 -Xns1024m 新生代的空间大小,建议1/4最大堆大小 -Dweblogic.P…

做了很多WEB系统性能测试,都知道了解测试环境,服务器硬件配置,web服务器参数配置是我们开始测试前首先要做的事情. 针对并发数量来说,不同数量级的用户并发,需求的服务器和web服务参数肯定是不同的. 对于很多像我们这些做性能测试的人员,测试结果的正确性经常会被怀疑,甚至有时候也会被自己怀疑. 是什么原因导致呢? 我觉得,是因为我们对Web系统不够熟悉,对Apache不够熟悉,或者你熟悉但都是理论上的,所以不够自信. 因此,经常看到测试人在测试过程中,认为并发用户数量跑完就看有没有报错,是否全部…

1.Tuning Spark 文档 原文:http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 翻译参考:https://www.cnblogs.com/lhfcws/p/6297337.html 2.Cloudera 上关于 Spark 调优的有关博客 How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 1) http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/how-to-tune-your-a…

EXPLAIN 首先祭出官方文档(这是5.7的,请自行选择版本): Understanding the Query Execution Plan 英文不想看,就看这篇吧: 全网最全 | MySQL EXPLAIN 完全解读 PROFILING PROFILING在未来版本会废弃,不建议使用.官方文档: SHOW PROFILE Statement 官方推荐的替代方式: Query Profiling Using Performance Schema 如果安装了navicat(版本15,其他版本没…

Apache性能调优 by:授客 QQ:1033553122 环境: Apache 2.4 1.选择合适的MPM(Multi -Processing Modules, 多处理模块) Unix/Linux平台,有3中PMP:event,prefork及worker.在全部平台中,MPM 都可以构建为静态模块.在构建时选择一种 MPM,链接到服务器中.如果要改变 MPM,必须重新构建.要求更高伸缩性的站点可以选择使用线程的 MPM,即worker 或 event:要求可靠性或者与旧软件兼容的站点可以…

[重要] Spark性能调优——扩展篇 : http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/51705043…

JVM 在程序执行的过程中, 提供了GC行为的原生数据.那么, 我们就可以利用这些原生数据来生成各种报告.原生数据(raw data) 包括: 各个内存池的当前使用情况, 各个内存池的总容量, 每次GC暂停的持续时间, GC暂停在各个阶段的持续时间. 可以通过这些数据算出各种指标, 例如: 程序的内存分配率, 提升率等等.本章主要介绍如何获取原生数据. 后续的章节将对重要的派生指标(derived metrics)展开讨论, 并引入GC性能相关的话题. JMX API 从 JVM 运行时获取GC…