在上一篇博文中,我设计了一个优化方法,方法从业务角度出发,将切图操作涉及到的性能路径剖析出来,分别进行优化,效果显著. 眼下的情况是:一张ArcGIS武汉市城市影像图.该操作由79小时缩短至当前的67分钟. 加速比为78倍.效果得到了业务人员惬意. 这里我谈一下我的体会: 1.SSD拿来即用是可行.可是对于server来说,门道非常深.首先是SSD的选择.有家用和商业企业版两种盘,价格相差非常大, 2.商业盘也分为两种,一种原厂盘,一种第三方认证盘.我周遭的供应商仅仅了解原厂盘.第三方认证盘不清…

React性能优化记录(不定期更新) 1. 使用PureComponent代替Component 在新建组件的时候需要继承Component会用到以下代码 import React,{Component} from 'react'; import {connect} from 'react-redux'; class Item extends Comonent{ render(){} } '''' export default connect(''',''')(Item); 如果使用了react…

记录工作中有关mysql性能优化的心得和经验 1. where条件中的字段 尽量建立索引 2. where条件中的查询条件等号左边尽量不做处理 如查询日期相关字段,尽量不使用date_fromat 或者substr 对日期字段做抽取或隔断 3. 将时间字段里的数据替换为整型的UNIX时间,这样,比较时间就成为整数比较了,建立索引后能大大提高效率.在查询的时候,需要把起点时间和结尾时间分别转换为UNIX时间再进行比较,如 select count(*) from sometable where d…

关键词:DMA.sync.async.SIGIO.F_SETSIG. DMA本身用于减轻CPU负担,进行CPU off-load搬运工作. 在DMA驱动内部实现有同步和异步模式,异步模式使用dma_async_issue_pending(),然后在callback()中发送SIGIO信号,用户空间收到SIGIO进行handler处理视为一个周期完成. 同步模式,采用dma_sync_wait()进行等待,期间并没有释放CPU给其他进程使用. 在一个项目中,发现DMA相关占用率高的问题,后来发现是…

目录1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响 4 SSD写性能分析模型 5 小结 NVMe SSD的性能时常捉摸不定,为此我们需要打开SSD的神秘盒子,从各个视角分析SSD性能…

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的…

文章转载自:http://www.cnblogs.com/lyroge/p/3837886.html 背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME…

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'dbname' AND TABLE_NAME = 'product' 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的…

Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍.数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销:数目太少,任务运行缓慢. 问题2:shuffle磁盘IO时间长解决方式:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能: 问题3:map|red…

如题: 假设你已经熟悉了基本用法,知道perf是干嘛的,以及会用 perf top [性能优化] perf 背景:目标程序在运行的某时间段内会出现性能下降,需要了解这个时间内,程序发生了什么. 方法: 1. 按时间轴记录下性能变化数据. 2. 同时记录下当时的perf数据,使用perf record 3. 按照时间轴进行对比,对特定时间段内的perf数据进行分析.使用perf report. 1.  因为perf data内目前不能记录wall clock time.所以需要保证同时启动(关闭)…