AP射频调优组网图 射频调优简介 射频调优的主要功能就是动态调整AP的信道和功率,可以使同一AC管理的各AP的信道和功率保持相对平衡,保证AP工作在最佳状态.WLAN网络中,AP的工作状态会受到周围环境的影响.例如,一个AC管理下的多个AP,如果相邻AP的工作信道存在重叠频段,或者某个AP的功率过大会对相邻AP造成信号干扰,此时就可以在AC上配置射频调优功能. 射频调优常见的场景: 用户新开局时,可使用射频调优功能自动选择最佳信道. 有新AP加入网络,或者网络环境变化,用户可定时调整AP的信道和

摘要:本文简单介绍一下什么是统计信息.统计信息记录了什么.为什么要收集统计信息.怎么收集统计信息以及什么时候收集统计信息. 1 WHY:为什么需要统计信息 1.1 query执行流程 下图描述了GaussDB的SQL引擎从接收客户端SQL语句到执行SQL语句需要经历的关键步骤,以及各个流程中可能对执行产生影响的因素 1) 词法&语法解析 按照约定的SQL语句规则,把输入的SQL语句从字符串转化为格式化结构(Stmt),如果SQL语句存在语法错误,都会在这个环节报错. 2) 语义解析 语义解析类似

调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.

MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰.在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已. 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家体验MySQL的优化实战,助你高薪之路顺畅. 图 - MySQL查询过程 1.2 优化的哲学 优化有风险,涉足需谨慎 1.2.1 优化可能带来的问题 优化

今天在杭州参加淘宝嘉年华技术沙龙,主题是虚拟化和云计算,三个讲演: 淘宝网子团分享淘宝kvm技术的使用 华为的杨晓伟介绍虚拟化技术 阿里云郑永升介绍弹性云计算技术 其中KVM 调优,三点值得关注的: 1.Kernel SamePage Merging(KSM) 在CentOS下KSM是打开的,Debian下KSM是关闭的.KSM的原理,是多个进程中,Linux将内核相似的内存页合并成一个内存页.这 个特性,被KVM用来减少多个相似的虚拟机的内存占用,提高内存的使用效率.由于内存是共享的,所以多个

概述 Presto架构 Presto是一个分布式的查询引擎,本身并不存储数据,但是可以接入多种数据源,并且支持跨数据源的级联查询. Presto的架构分为: Coodinator:解析SQL语句,生成执行计划,分发执行任务给Worker节点执行. Discovery Server:Worker节点启动后向Discovery Server服务注册,Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker节点. Worker:负责执行实际查询任务,访问底层存储系统. 存

摘要:众所周知,数据量大了之后,性能是大家关注的一点,所以我们在业务开发的时候,特别关注性能,做为一个架构师,必须对性能要了解,要懂.才能设计出高性能的业务系统. 一.GaussDB分布式架构 所谓集群是将多台物理服务器组建成一个逻辑平台,对外展现一个集群平台的形式. 所谓分布式架构是将数据分而治之.以逻辑进行划分,将数据存放在不同的物理节点. CN:协调节点 负责接收来自应用的访问请求,并向客户端返回执行结果.Coordinator负责分解任务,并调度任务分片在DataNode上并行执行. C

摘要:表结构设计是数据库建模的一个关键环节,表定义好坏直接决定了集群的有效容量以及业务查询性能,本文从产品架构.功能实现以及业务特征的角度阐述在GaussDB(DWS)的中表定义时需要关注的一些关键因素. 前言 GaussDB(DWS)是企业级的大规模并行处理关系型数据库,采用Shared-nothing架构的MPP(Massive Parallel Processing)系统,支持PB级别数据量的处理,适用于详单查询.数据仓库.混合负载和大数据分析等场景.Shared-nothing架构天然支

摘要:本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式,帮助大家能够从原理层面尽快识别这些坏味道SQL,在调优过程中及时发现问题,进行整改. 数据库的应用中,充斥着坏味道的SQL,非常影响查询的性能.坏味道SQL,即由于开发者写的随意,导致执行性能较差,需要通过优化SQL语句进行调优的SQL.在GaussDB(DWS)分布式场景下,相对于单机环境,将出现更多的坏味道SQL语句.本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式,帮助大

摘要:路径生成是表关联方式确定的主要阶段,本文介绍了几个影响路径生成的要素:cost_param, scan方式,join方式,stream方式,并从原理上分析如何干预路径的生成. 一.cost模型选择 顾名思义,cost_param是控制cost相关的一个参数.在了解cost_param之前,先回顾一下选择率的概念,GaussDB优化器中的选择率是指,当一个表有一个过滤或关联条件时,通过该条件能被选中的行数占总行数的比例,是介于0~1之间的一个实数.选择率在优化器中是一个重要的概念,主要应用于

MySQL 数据库性能调优 MySQL性能 最大数据量 最大并发数 优化的范围有哪些 存储.主机和操作系统方面: 应用程序方面: 数据库优化方面: 优化维度 数据库优化维度有四个: 优化选择: 数据库层面 数据库层面问题解决思路 一般应急调优的思路: 常规调优思路: 系统层面 cpu方面: 内存: IO设备(磁盘.网络): vmstat 命令说明: iostat命令说明 基础优化 优化思路 处理方向: 硬件优化 主机方面: cpu的选择: 内存的选择: 存储方面: raid卡:主机raid卡选择

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包