性能测试学习第十天-----性能案例分析之CPU消耗过高&响应时间较长

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性能测试学习第十天-----性能案例分析之CPU消耗过高&响应时间较长

一.现象 /pinter/case/cpu?type=1 使用google的gjson.tojson性能较差 type=2 使用性能好的阿里巴巴的fastjson库压测过程中,发现应用服务器的CPU使用率比较高(>80%): 两种情况: 1.接口的性能非常好,比如响应时间<10ms,tps很高,此时CPU使用率高是正常的,不需要优化 2.接口性能不好,比如响应时间>200ms,tps很低,此时需要考虑优化二.CPU消耗高可能的原因 1.使用了复杂的算法,比如加密.解密 2…

【Hadoop学习之十】MapReduce案例分析二-好友推荐

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 最应该推荐的好友TopN,如何排名? tom hello hadoop cat world hadoop hello hive cat tom hive mr hive hello hive cat hadoop world hello mr hadoop tom hive world hello tom world hive mr…

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析【转载】

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用…

用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对…

Python核心技术与实战——十|面向对象的案例分析

今天通过面向对象来对照一个案例分析一下,主要模拟敏捷开发过程中的迭代开发流程,巩固面向对象的程序设计思想. 我们从一个最简单的搜索做起,一步步的对其进行优化,首先我们要知道一个搜索引擎的构造:搜索器.索引器.检索器和用户接口四个部分.搜索器,就是俗话说的爬虫,它在互联网上大量爬去各类网站上的内容,送给索引器.索引器拿到网页和内容后会对内容进行处理,形成索引,存储于内部的数据库等待检索.用户接口就是网页和App前端界面.用户同通过接口想搜索引擎发出询问,询问解析后送达检索器:检索器搞笑检索后,再将…

使用jstack分析cpu消耗过高的问题

我们使用jdk自带的jstack来分析.当linux出现cpu被java程序消耗过高时,以下过程说不定可以帮上你的忙: 1.top查找出哪个进程消耗的cpu高 21125 co_ad2 18 0 1817m 776m 9712 S 3.3 4.9 12:03.24 java 5284 co_ad …

Java开发学习(四十)----MyBatisPlus入门案例与简介

一.入门案例 MybatisPlus(简称MP)是基于MyBatis框架基础上开发的增强型工具,旨在简化开发.提供效率. SpringBoot它能快速构建Spring开发环境用以整合其他技术,使用起来是非常简单,对于MybatisPlus,我们也基于SpringBoot来构建学习. 我们先来回顾下,SpringBoot整合Mybatis的开发过程: 创建SpringBoot工程勾选配置使用的技术,能够实现自动添加起步依赖包设置dataSource相关属性(JDBC参数) 定义数据层接口映射配…

python 学习笔记十四 jQuery案例详解（进阶篇）

1.选择器和筛选器案例1 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> .hide{ display: none; } .coating{ z-index: 1; opacity: 0.5; position: fixed; background…

【Hadoop学习之十三】MapReduce案例分析五-ItemCF

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 推荐系统——协同过滤(Collaborative Filtering)算法ItemCF:基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品. Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Prefer…

【Hadoop学习之九】MapReduce案例分析一-天气

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 找出每个月气温最高的2天 1949-10-01 14:21:02 34c 1949-10-01 19:21:02 38c 1949-10-02 14:01:02 36c 1950-01-01 11:21:02 32c 1950-10-01 12:21:02 37c 1951-12-01 12:21:02 23c 1950-10-02…