主动关闭的一方在发送最后一个ACK后就会进入TIME_WAIT状态,并停留2MSL(Max Segment LifeTime)时间,这个是TCP/IP必不可少的. TCP/IP的设计者如此设计,主要原因有两个: 1 防止上一次连接中的包迷路后重新出现,影响新的连接(经过2MSL时间后,上一次连接中所有重复的包都会消失). 2 为了可靠地关闭TCP连接.主动关闭方发送的最后一个ACK(FIN)有可能会丢失,如果丢失,被动方会重新发FIN,这时如果主动方处于CLOSED状态,就会响应RST而不是AC

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但

https://www.cnblogs.com/zengkefu/p/5602473.html最大文件描述符 https://blog.csdn.net/fanren224/article/details/79971359 https://www.cnblogs.com/ruiy/p/10761004.html Linux内核本身有文件描述符最大值的**,你可以根据需要更改: 系统最大打开文件描述符数:/proc/sys/fs/file-max临时性设置:echo 1000000 > /proc

该文档为根据相关资料整理.总结而成,主要讲解Oracle数据库中,获取SQL语句执行计划的最权威.最正确的方法.步骤,此外,还详细说明了每种方法中可选项的意义及使用方法,以方便大家和自己日常工作中查阅使用,因本人未发现本博客支持附件上传功能,需要PDF文件格式的朋友可向我要,也可到群里下载,转载请注明出处. 1.查询v$sql_plan: SQL> col "Query Plan_Table" format a100 SQL> select id,lpad(' ', 2*(

虽然当前各关系库CBO都已经非常先进和智能,但因为关系库理论和实现上的限制,CBO在特殊场景下也会给出次优甚至存在严重性能问题的执行计划,而这些场景中,有一部分只能或适合通过关系库提供的hints来进行干涉和解决.目前,所有三个商业数据库都提供了一定数目的hints,虽然具体使用语法或形式有所差别,但本质都是一样的,那就是指示数据库CBO给出更合理.更高效的执行计划选择.MSSQL作为商业库之一,hints功能当然不会少,下面,对MSSQL中支持和常用的hints做简单介绍. 1.{HASH |

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php-ini优化 vi /etc/php.ini 打开php的安全模式,控制php执行危险函数, 默认是Off,改为On sql.safe_mode = Off 关闭php头部信息, 隐藏版本号, 默认是On,该为Off expose_php = On 错误信息输出控制 display_error = Off error_reporting = E_WARNING & E_ERROR 记录错误日志至后台, 方便追溯 log_errors = On error_log = /var/log/ph

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV

作者:仲浩   出处:<程序员>电子刊5月B   摘要:Spark立足内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制.与此同时,它也兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要. Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于

性能啊!性能! 之所以想写写性能调优,也是有感于我们的项目,我们採用一些手段使得系统性能上升了一个台阶,总是须要把这点经验沉淀一下.随着工作的深入,关于系统性能的事肯定还有非常多,也算是通过这个系列文章做做笔记.优化可能包含应用级别的优化,也可能包含代码级别的优化. "要进行优化,先得找到性能瓶颈!" 忘记是从哪里看到了这句话,但总算切中要害. 但在找性能瓶颈之前,我们总要先对系统性能有一个概念. 怎样在不购买新硬件的条件下完毕很多其它的工作?何时才真正须要加入硬件(很多其它的内存,更

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

性能测试中除了需要做好性能测试外,我们还需要做性能测试后的,性能调优,需要发现性能问题,也需要做性能调优,在做性能调优中,jvm的性能调优是经常遇到的一个. 随着jdk版本的迅速变化,jdk里面的GC算法也是发生了很多变化,新版的jdk中,G1的已经成了jdk的默认算法了,性能测试中,我们经常关注的比较多的就是tps,吞吐率,内存占用,CPU占用,响应时间,其中GC 的回收对响应时间有非常大的影响,早期的GC回收,基本都会造成很长时间的Stop-The-World 的暂停,新GC算法很多都是围绕

3.5 Network bottlenecks A performance problem in the network subsystem can be the cause of many problems, such as a kernel panic. To analyze these anomalies to detect network bottlenecks, each Linux distribution includes traffic analyzers. 网络子系统的性能问题

翻译:飞哥 (http://hi.baidu.com/imlidapeng) 版权所有,尊重他人劳动成果,转载时请注明作者和原始出处及本声明. 原文名称:<Linux Performance and Tuning Guidelines> 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/redp4285.html -------------------------------------------------------------------------

Tuning Spark 数据序列化 内存调优 内存管理概述 确定内存消耗 调整数据结构 序列化 RDD 存储 垃圾收集调整 其他注意事项 并行度水平 减少任务的内存使用 广播大的变量 数据本地化 概要 由于大多数 Spark 计算的内存性质, Spark 程序可能由集群中的任何资源( CPU ,网络带宽或内存)导致瓶颈. 通常情况下,如果数据有合适的内存,瓶颈就是网络带宽,但有时您还需要进行一些调整,例如 以序列化形式存储 RDD 来减少内存的使用. 本指南将涵盖两个主要的主题:数据序列化,这

ETL是构建数据仓库的重要一环.通过该过程用户将所需数据提取出来,并按照已定义的模型导入数据仓库.由于ETL是建立数据仓库的必经过程,它的效率将影响整个数据仓库的构建,因此它的有效调优具有很高的重要性.在实际应用中我们通常建议把ETL业务的调优分为若干思路,从而保证调优充分有序进行,避免遗漏,最大化提升ETL的执行效率. 我们将分上下两篇文章介绍ETL业务的调优手段.本文将首先介绍以下三个:检查资源是否有效配置:收集数据特征,确定分区分桶:以及Task运行情况收集和监控.并对每个步骤中的调优原则

笔记来源:尚硅谷JVM全套教程,百万播放,全网巅峰(宋红康详解java虚拟机) 同步更新:https://gitee.com/vectorx/NOTE_JVM https://codechina.csdn.net/qq_35925558/NOTE_JVM https://github.com/uxiahnan/NOTE_JVM 目录 1. 概述篇 1.1. 大厂面试题 1.2. 背景说明 1.3. 调优概述 1.4. 性能优化的步骤 1.5. 性能评价/测试指标 2. JVM监控及诊断工具-命令

就算生不逢时,也该理解理解了.已经在Java界快混迹3年了,对于一些性能调优的话题我是一直插不上嘴,只是针对昨晚看到的一篇性能调优的文章,我忍不住了. Tomcat性能调优: 找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容.对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧: 1.URIEncoding="U

前阵       对底层账单系统进行了压测调优,调优的最后一步--jvm启动参数中,减小了线程的堆栈空间:-XX:ThreadStackSize=256K,缩减至原来的四分之一,效果明显,不过并没有调试其他内存空间及gc相关参数.这次有机会在实际压测中,调优这一部分内容,笔者以cms收集器为例,将有.无调优配置情况下的压测结果进行对比,来分析各项调用参数的意义及效果. 准备工作: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于mav

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh

原文:https://blog.csdn.net/wd2014610/article/details/82182617 项目调优作为一名工程师,项目调优这事,是必须得熟练掌握的事情. 在SpringBoot项目中,调优主要通过配置文件和配置JVM的参数的方式进行. 在这边有一篇比较好的文章,推荐给大家! SpringBoot项目配置Tomcat和JVM参数 一.修改配置文件关于修改配置文件application.properties. SpringBoot项目详细的配置文件修改文档 其中比较重要