前几天公司clickhouse 有个查询很慢.经理一直追问为什么慢 是cpu 不够 还是IO 占用太高,还是其他的原因.于是有了以下的排查 执行该条,在不考虑优化sql 的情况下 进行性能排查 1.首先便是万能的 top第三行CPU信息统计数据: %Cpu(s): 0.3 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st ``` Cpu(s): 0.3% us: 用户空间占用CPU百分比 0.2% sy: 内核(系统)空间占用

原文:SQL Server 2008性能故障排查(四)--TempDB 接着上一章:I/O TempDB: TempDB是一个全局数据库,存储内部和用户对象还有零食表.对象.在SQLServer操作过程中产生的存储过程等数据.在一个SQLServer实例中,只有一个TempDB.所以容易成为性能和磁盘空间瓶颈.TempDB可能因为空间可用程度和过量的DDL和DML操作而变得超负荷.这可能导致不相关的应用运行缓慢甚至失败. 常见的TempDB问题如下: l  TempDB空间超支. l  因为Te

原文:SQL Server 2008性能故障排查(三)--I/O 接着上一章:CPU瓶颈 I/O瓶颈(I/O Bottlenecks): SQLServer的性能严重依赖I/O子系统.除非你的数据库完全加载到物理内存中,否则SQLServer会不断地把数据库文件从缓存池中搬进搬出,这会引起大量的I/O传输.同样地,日志记录在事务被声明为已提交前必须写入磁盘.最后,SQLServer基于许多原因使用tempdb,比如存储临时结果.排序和保持行版本.所以一个好的I/O子系统是SQLServer性能关

原文:SQL Server 2008性能故障排查(二)--CPU 承接上一篇:SQL Server 2008性能故障排查(一)--概论 说明一下,CSDN的博客编辑非常不人性化,我在word里面都排好了版,贴上来就乱得不成样了.建议CSDN改进这部分.也请大家关注内容不要关注排版.同时在翻译的过程中本人也整理了一次思路,所以还似乎非常愿意翻译,虽然有点自娱自乐,但是分享给大家也是件好事 CPU 瓶颈: CPU瓶颈可能因为某个负载所需的硬件资源不足而引起.但是过多的CPU使用通常可以通过查询优化(

原文:SQL Server 2008性能故障排查(一)--概论 备注:本人花了大量下班时间翻译,绝无抄袭,允许转载,但请注明出处.由于篇幅长,无法一篇博文全部说完,同时也没那么快全部翻译完,所以按章节发布.由于本人水平有限,翻译结果肯定存在问题,为了不造成误导,在每篇结尾处都附上原文,供大家参考,也希望能指出我的问题,以便改进.谢谢. 另外,本文写给稍微有经验的数据库开发人员或者DBA看,初学者可能会看不懂.在此请见谅 作者:Sunil Agarwal, Boris Baryshnikov, K

下图1为 Linux 性能优化排查工具的总结 图1 诊断 CPU 工具 查看 CPU 核数 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"

只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求.最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的.如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU.磁盘.网络及内存方面的问题排查及调优技能 CPU过高,怎么排查问题 linux内存 磁盘IO 网络IO java 应用内存泄漏和频繁 GC java 线程问题排查 常用 jvm 启动参数调优 介绍一下linux 调优相关命令,传送门:开发必备linux命令

 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replicatio

一个项目的运行,总伴随着性能问题,系统查询过慢,如何快速查询等 下面将简单讲解一下,如何去排查及解决这些问题. 开发过程中: 1:不要绝对的三范式,适当建立冗余能够提高查询速度,不用多表关联 2:能用表关联就不要出现循环SQL 例子:下面的这种情况,每查出T_t1的一条数据,就会循环查找T_t2中的数据,使表关联的索引失效,造成反应慢. --错误示范 SELECT A,B,(SELECT C FROM T_t2 WHERE ID=T_t1.ID) FROM T_t1 --正确做法 SELECT

转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: s

性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replication cpu commandstats cluster keyspace 这篇主要介绍比较重要的2部分性能指标memory和stats. 需要注意的是info命令返回的信息

一个基于 Linux 操作系统的服务器运行的同时,也会表征出各种各样参数信息.通常来说运维人员.系统管理员会对这些数据会极为敏感,但是这些参数对于开发者来说也十分重要,尤其当你的程序非正常工作的时候,这些蛛丝马迹往往会帮助快速定位跟踪问题. 这里只是一些简单的工具查看系统的相关参数,当然很多工具也是通过分析加工 /proc./sys 下的数据来工作的,而那些更加细致.专业的性能监测和调优,可能还需要更加专业的工具(perf.systemtap 等)和技术才能完成哦. 毕竟来说,系统性能监控本身就

在性能测试过程中,往往会出现各种各样的性能瓶颈.其中java常见瓶颈故障模型有cpu资源瓶颈:文件IO瓶颈:网络IO瓶颈:内存资源瓶颈:资源消耗不高程序本身执行慢等场景模型. 如何快速定位分析这些类型瓶颈?工欲善其事必先利其器.   本文主要讲述针对cpu高耗和网络IO瓶颈两个场景,使用排查提效脚本工具快速定位分析性能瓶颈 场景一:当服务器CPU高耗原因分析,如何快速定位到占用cpu高的用户线程 场景二:怀疑网络连接问题,如何快速分析网络TCP状态   原始做法: 场景一: top命令找出消耗C

背景 公司有一个使用golang开发的采集模块,负责调用多个外部系统采集数据:最近做了一次架构上的调整,将采集模块分成api.job两个子模块,并部署到容器中,拆分前部署在虚机上. 现象 部分采集任务在容器中的执行时间比虚机中执行时间要长,8倍左右,本地测试无异常 排查思路 调用外部接口耗时过长? 只有部分任务执行时间长,怀疑容器调用那部分系统接口比较慢,于是在容器中curl外部接口接口,发现并不慢,排除这个可能. 程序问题? 将现有部署在虚机中的正常运行的应用,部署到容器中发现部分任务也会慢:

一.前言 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS):目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能. 二.概念 数据库中的 视图(View) 指的是通过一张或多张表查询出来的 逻辑表 ,本身只是一段 SQL 的封装并 不存储数据. 而 物化视图(Materialized View) 与普通视图不同的地方在于它是一个查询结果的数据

在<clickhouse专栏>上一篇文章中<数据库.数据仓库之间的区别与联系>,我们介绍了什么是数据库,什么是数据仓库,二者的区别联系.clickhouse的定位是"数据仓库",所以理解了上一篇的内容,其实就能够知道clickhouse适用于什么样的应用场景,不适合什么样的应用场景. 下面本节我们就来继续为大家介绍clickhouse的一些非常有意义的特性,来帮助大家更深入的理解ck的应用场景,以及它为什么被称为"性能怪兽". 目录 一.列式

接着上一章:CPU瓶颈 I/O瓶颈(I/O Bottlenecks): SQLServer的性能严重依赖I/O子系统.除非你的数据库完全加载到物理内存中,否则SQLServer会不断地把数据库文件从缓存池中搬进搬出,这会引起大量的I/O传输.同样地,日志记录在事务被声明为已提交前必须写入磁盘.最后,SQLServer基于许多原因使用tempdb,比如存储临时结果.排序和保持行版本.所以一个好的I/O子系统是SQLServer性能关键. 除非数据文件包括tempdb需要回滚事务,否则日志文件是顺序

1.使用~*kb 2000 查看本地锁的callstack情况,有sleep的线程关注是否占用锁,有wait等待的线程可能是正在等待锁资源. 2.使用~*e!clrstack 查看.net的callstack.出现..threading.monitor.Enter--->表示该线程可能在等待锁:...threadsleepInternal--->该线程在sleep可能正占用锁: 3.使用!syncblk查看线程中锁的信息.info列表示占用锁的线程ID; 4.使用!ip2md [方法对应的ei

https://blog.csdn.net/qq_30553235/article/details/78809872 查看oracle用户权限: 1.查看不同用户的连接数 select username,count(username) from v$session where username is not null group by username; 2.查看所有用户 select * from all_users; 3.查看用户或角色系统权限(直接赋值给用户或角色的系统权限): selec

近来公司redmine服务器表现很糟糕,在16核,64GRAM的机器上,压测结果竟然只有每秒5~7个请求,部分页面一个都出不来. 以下是我对Redmine性能优化方案: redmine服务器性能问题排查与优化建议:   以下建议的方案是基于redmine运行期的log文件中的render耗时.activerecord耗时,linux系统性能指标采样与 mysql 性能指标采样分析,以及redmine在不同web server下的benchmark而得:   一. 问题排查与定量分析 通过分析re

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内容较长,分为三个部分:走马观花,死而后生,遥指杏花村:第一章,走马观花,初步了解一下基本特性:第二章,死而后生,介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世:第三章,遥指杏花村,介绍一些参考资料,包括一些俄文资料. 第一章,走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市