找到IDEA安装的bin目录 打开idea.exe.vmoptions 文件 关键的三个参数的说明 1. -Xms 是最小启动内存参数 2. -Xmx 是最大运行内存参数 3.-XX:ReservedCodeCacheSize 保留代码占用的内存容量参数 建议手动设置参数值 一.电脑运行内存为8G的建议 -server -Xms512m -Xmx1024m -XX:ReservedCodeCacheSize=300m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUP

jvm调优思路及调优案例 ​ 我们说jvm调优,其实就是不断测试调整jvm的运行参数,尽可能让对象都在新生代(Eden)里分配和回收,尽量别让太多对象频繁进入老年代,避免频繁对老年代进行垃圾回收,同时给系统充足的内存大小,避免新生代频繁的进行垃圾回收.从而减少STW(stop the world)的时间. 调优思路 项目运行内存分析 ​ 我们运行应用程序时,一般会设置一些jvm参数,比如堆内存大小,年轻代大小,Eden和Survivor的比例,老年代大小,大对象的阈值,大龄对象进入老年代的阈值等

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

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来

转自 http://blog.itpub.net/12272958/viewspace-696834/ 一直都想总结一下oracle内存调整方面的知识,最近正好优化一个数据库内存参数,查找一些资料并且google很多下.现在记录下来,做下备份.         一.概述:                     oracle 的内存可以按照共享和私有的角度分为系统全局区和进程全局区,也就是 SGA和 PGA(process global area or private global area).

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

吐血整理了以前Jboss以及JVM在生产环境下的调优参数,各种不同的案例,都是来自网友杜撰.整合后,希望对广大使用jboss作为生产应用服务器的朋友有所帮助. JBOSS参数调优 配置deploy/jboss-web.deployer/server.xml文件 . <Connector port="8080" address="0.0.0.0" maxThreads="1600" minSpareThreads="100"

堆设置 -Xmx3550m:设置JVM最大堆内存 为3550M. -Xms3550m:设置JVM初始堆内存 为3550M.此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存. -Xss128k:设置每个线程的栈 大小.JDK5.0以后每个线程栈大小为1M,之前每个线程栈大小为256K.应当根据应用的线程所需内存大小进行调整.在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程.但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右. -Xmn2g:

这里和大家分享一下JVM参数调优的八条经验,JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,相信通过本文的学习你对JVM参数调优有新的认识. 实例讲解JVM参数调优的八条经验 本文将介绍JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种 情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计

MySQL调优可以从几个方面来做: 1. 架构层:做从库,实现读写分离: 2.系统层次:增加内存:给磁盘做raid0或者raid5以增加磁盘的读写速度:可以重新挂载磁盘,并加上noatime参数,这样可以减少磁盘的i/o; 3. MySQL本身调优:(1) 如果未配置主从同步,可以把bin-log功能关闭,减少磁盘i/o(2) 在my.cnf中加上skip-name-resolve,这样可以避免由于解析主机名延迟造成mysql执行慢(3) 调整几个关键的buffer和cache.调整的依据,主要

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop

  JVM调优实战 文档修订记录 版本 日期 撰写人 审核人 批准人 变更摘要 & 修订位置                                                                                                                                                                                     目录 1    理论篇    1 1.1   

所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改,也可以通过api来修改.推荐用api比较灵活 1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费,默认是1s同步,如果我们不要求实时性,我们可以执行如下: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{ "settings" : { "index" : { "refresh_interval":"60s" } } }'

MySQL 数据库的使用是非常的广泛,稳定性和安全性也非常好,经历了无数大小公司的验证.仅能够安装使用是远远不够的,MySQL 在使用中需要进行不断的调整参数或优化设置,才能够发挥 MySQL 的最大作用.下边的内容是我在工作中经验的总结,也作为自己的工作笔记,如果能够帮助到有需要的同志就更好了.MySQL 的优化可以从个方面来做: 一.架构层面 1.做主从复制.2.实现读写分离. 二.系统层面 1.增加内存.2.硬盘使用固态硬盘 SSD.3.给磁盘做 raid0 或者 raid5 以增加磁盘的

版本:HBase-0.98.6-cdh5.3.6 HBase参数调优 1. zookeeper.session.timeout: 默认90000(毫秒), 控制连接zk的timeout时间.由于hbase的集群是由zk管理的,所以当一个regionserver挂掉的时候,master是从zk集群上得到的,如果该值比较大,那么可能就会有比较高的延时:如果该值比较小,那么当有一个较长时间的gc发生的时候,可能会出现假宕机. 2. dfs.datanode.failed.volumes.tolerat

避免FullGC: 1.通过调整堆中新生代和幸存代大小,避免因为幸存代不足而让Minor GC后的对象进入老年代.每次Minor GC都有对象进入老年代会造成数次MinorGC后FullGC. 2.减少永久区浪费,JVM进程启动完毕后,永久区变化不大了,这时可以参看Perm是否有剩余空间,节省Perm区的空间分给新生代用. 缩短单次MinorGC所用时间:选择合理的GC算法,并进行GC算法参数调整.比如 低交互性可使用Parallel Scavenge(这种不会尽可能缩短GC时间) 1.tomc

转载请注明原创出处,谢谢! 因为每个链路都会对其性能造成影响,应该是全链路的修改压测(ak大神经常说全链路!).本次基本就是局域网,所以并没有怎么优化,其实也应该考虑进去的. Linux系统参数层面的修改: 修改可打开文件数和用户最多可开发进程数 命令: ulimit -n 655350 ulimit –u 655350 可以通过ulimit –a查看参数设置,不设置时默认为1024,默认情况下,你会发现请求数到到一定数值后,再也上不去了. 操作系统内核优化 net.ipv4.tcp_max_t

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所