本文转自我的个人博客. NodeJS 自 2009 年显露人间,到现在已经六个年头了,由于各种原因,中间派生出了个兄弟,叫做 iojs,最近兄弟继续合体,衍生出了 nodejs4.0 版本,这东西算是 nodejs new 1.0 版本,原班人马都统一到一个战线上.我没有太关注 nodejs 背后的开发,但一直是它的忠实使用者,通读了 v4.1.2 的 文档,感觉从开发者角度去看,也没啥大的变化,所以这两个兄弟分开这么久,主要是在底层内建模块上做改造,上层建筑尚未有大的变更,具体可以看 这篇文章…

.NET性能调优系列文章 系列文章索引 .NET性能调优之一:ANTS Performance Profiler的使用 .NET性能调优之二:使用Visual Studio进行代码度量 .NET性能调优之三:YSlow相关规则的调优工具和方法 在使用.NET进行快速地上手与开发出应用程序后,接下来面临的问题可能就是程序性能调优方面的问题,而性能调优有时候会涉及方方面面的问题,如程序宿主系统.数据库.网络环境等等,而当程序异常庞大复杂的时候,性能调优将变得更加无从下手. 本系列文章主要会介绍一些.…

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

技术交流群:233513714 本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的…

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx…

本文是Advanced Puppet系列的第一篇:Puppet master性能调优,谈一谈如何优化和提高C/S架构下master端的性能. 故事情节往往惊人地类似:你是一名使用Puppet管理线上业务的DevOps工程师,随着公司的业务发展,你所管理的集群规模日益扩大.终于某一天,你突然发现执行一次puppet agent -vt的时间长得不可接受,多台agent并发运行时竟然会有节点运行失败,往日从来没有考虑过Puppet的性能居然成为了瓶颈……首先要恭喜你,因为Puppet Master端…

目前,对系统进行性能调试的工具有很多,这些可以两大类:一类是标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: 另一类是不同厂商的UNIX所特有的性能分析工具,比如HP-UX就有自己的增值性能分析工具. 标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: sar iostat vmstat time ps bdf top ipcs uptime HP-UX自己的增值性能分析工具: glance/gpm puma xps 按性能分析工具的用途来说,它可以分为: CPU的使用情况:sar,time,…

本文转自:http://blog.csdn.net/innost/article/details/9008691 在软件开发过程中,想必很多读者都遇到过系统性能问题.而解决系统性能问题的几个主要步骤是: 测评:对系统进行大量有针对性的测试,以得到合适的测试数据. 分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck). 性能优化:对hotspot相关的代码进行优化. 由上述步骤可知,性能优化的目标对象是hotspot.如果找到的hotspot并非真正的热点,则性能优…

本文参考:http://www.trinea.cn/android/android-traceview/ Android自带的TraceView堪比java的性能调优工具visualvm线程视图,可以方便的查看线程的执行情况,某个方法执行时间.调用次数.在总体中的占比等,从而定位性能点. 1.生成日志,运行TraceView 运行TraceView有两种方式 a.调用Debug类 在开始调试的地方,如Activity的OnCreate函数,添加 Debug.startMethodTracing(…