Log4J对系统性能的影响 主要体现: 1.日志输出的目的地,输出到控制台的速度比输出到文件系统的速度要慢. 2.日志输出格式不一样对性能也会有影响,如简单输出布局(SimpleLayout)比格式化输出布局(PatternLayout)输出速度要快.可以根据需要尽量采用简单输出布局格式输出日志信息. 3.日志级别越低输出的日志内容就越多,对系统系能影响很大. 4.日志输出方式的不同,对系统系能也是有一定影响的,采用异步输出方式比同步输出方式性能要高. 5.每次接收到日志输出事件就打印一条日志内

故事是这样的: 我在对MySQL进行性能测试时,发现CPU使用率接近100%,其中80%us, 16%sys,3%wa,iostat发现磁盘iops2000以下,avgqu-sz不超过3,%util最高70%,看来瓶颈不在磁盘IO上面,而在CPU上.sys部分使用率有点高. 于是我果断使用perf top查看,赫然排在前面的2个,是my_ismbchar_utf8mb4和my_charpos_mb. my_ismbchar_utf8mb4顾名思义,很明显是与字符集相关的:my_charpos_m

几天前,我在论坛上发了一篇关于Optional 的文章.其中一条评论是一个非常好的问题: Optional 的使用会导致性能下降吗? 答案是: 是的,它会的.但是你应该担心吗? 使用Optional的好处 Optional 类使我们这些开发人员的生活更轻松 增加代码的可读性 减少代码中的条件数 更不容易出错 让我们来看看 Optional 类的一些主要方法是如何实现的. Optional 如何实现的? 这里有一些 Optional 类的主要方法: 基本上,它将值包装到一个新的 Optional对

在没遇到这个问题之前,我对JVM的解释模式与编译模式的代码性能相差有多大,是没有感觉的,只是觉得编译模式会比解释模式性能好那么一点点吧. 但是经历过这次以后,让我对JVM的即时编译产生了兴趣.先来看看这个问题的背景: 大概是4年前,我的团队里有一个PM找我说他们遇到一个很奇怪的问题,在性能测试的时候,有几个不同的测试场景混合在一起进行压力测试,有时会出现测试几十几分钟以后性能会下降的很厉害,一旦出现性能下降以后,性能再也回不到刚开始测试的水平.奇怪的是:它不是必现的,而且如果只是某1个或者2个场

最近接手了一个流传很多手的魔性古早代码,追日志时发现有明显缺失.对log4j不熟,不过可以猜测日志出问题肯定和多进程使用同一个log4j配置有关.经多次排查,终于捋清了其中逻辑.本文对排查过程进行复盘. 一.表征 故事背景:项目有多个入口.一边即以持续运行获取消息的后台进程形式运行,一边又作为单次任务调度的普通进程被不断启动并结束退出.也就是说,同一个项目同时运行着多个进程,并且使用着同一个log4j配置. 下面称后台进程为进程A,普通进程为进程B.A在后台持续运行,B多次短暂执行. |<---

# 在执行打包的时候 mvn clean assembly:assembly # 发生上面的错误 ------------------------------ [INFO] Total time: 2.872 s [INFO] Finished at: 2019-08-08T13:44:10+08:00 [INFO] Final Memory: 13M/168M [INFO] ------------------------------------------------------------

最近一个服务突然出现 OutOfMemoryError,两台服务因为这个原因挂掉了,一直在full gc.还因为这个问题我们小组吃了一个线上故障.很是纳闷,一直运行的好好的,怎么突然就不行了呢... 配置了一个  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError(该参数作用是在第一次发生OOM错误时候会打印dump内存信息),便开始通过dump文件开始查找问题.   项目各项环境参数: 项目使用dubbo框架,dubbo线程池配置500 项目内存配置2G,old区1.5G 项目使用

在linux/unix下,vmstat是常用的系统性能监测工具.常用用法如下 vmstat 1 10 表示以1秒为间隔,做相关参数的采样,一共10次.输出范例如下: procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st 0  0

概况:Beanstalkd,一个高性能.轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用.后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务.Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识. beanstalk核心概念: job:一个需要异

人类大脑与眼睛对一个画面的连贯性感知其实是有一个界限的,譬如我们看电影会觉得画面很自然连贯(帧率为24fps),用手机当然也需要感知屏幕操作的连贯性(尤其是动画过度),所以Android索性就把达到这种流畅的帧率规定为60fps. 有了上面的背景,我们开发App的帧率性能目标就是保持在60fps,也就是说我们在进行App性能优化时心中要有如下准则: <code class="hljs brainfuck has-numbering" style="display: bl

对于一门技术的学习,尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲,从宏观上了解其体系结构是至关重要的.同时,个人认为,未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构(固然对于数据库专业人员来讲,这些都是必备知识了),一般的技术人员如果对其有较深入的了解,也是大有益处的,毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛.本文就从不同维度,如Oracle的内存结构,进程结构,存储结构等方面做相应描述. 目录 一.什么是Oracle数据库? 二.交互流程 三.实例内存结构和进程结构 四.Oracle

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

Nginx服务器web请求处理机制 从设计架构来说,Nginx服务器是与众不同的.不同之处一方面体现在它的模块化设计,另一方面,也是最重要的一方面,体现在它对客户端请求的处理机制上. Web服务器和客户端是一对多的关系,Web服务器必须有能力同时为多个客户端提供服务.一般来说,完成并发处理请求工作有三种方式可供选择.多进程.多线程.异步方式. 多进程方式 多进程方式是指,服务器每当接收到一个客户端时,就由服务器主进程生成一个子进程出来和该客户端建立连接进行交互,直到连接断开,改子进程就结束了.

谈到事务,首先想到的问题是并发控制.比如两个用户同时操作数据库里面的一张表,一个正在读数据,一个正在删除数据,那么读数据的读出的结果究竟是多少?并发可以提高系统的性能,让多个用户同时操作一份数据,但为了数据的有效性,必须进行并发控制.并发控制的目的就是使得一个进程的操作不会影响另一个进程的操作.有很多并发控制的机制,最简单的机制就是锁,分为读锁(共享锁)和写锁(独占锁),关于锁的使用可以使用mysql > help lock  查看.锁粒度从大到小分为:表锁,页锁,行锁.mysql服务器仅支持表

转:http://jiekeyang.blog.51cto.com/11144634/1774473 一.系统性能分析 1.系统的性能是指操作系统完成任务的有效性.稳定性和响应速度.操作系统完成任务与系统自身设置.网络拓扑结构.路由设备.路由策略.接入设备.物理线路有关.当linux服务器出现问题,应该从应用程序.操作系统.服务器硬件.网络环境等方面排查. 2.性能优化方案提供:影响系统性能最大的因素是应用程序和操作系统两个方面,因为这两个方面出现的问题隐藏性好,不易察觉,而其他方面出现的问题一

1 Java IO 1.1 Java IO 1.1.1 IO IO,即输入(Input)输出(Output)的简写,是描述计算机软硬件对二进制数据的传输.读写等操作的统称. 按照软硬件可分为: 磁盘IO 内存IO 网络IO 按照处理的方式可分为: 同步IO 非阻塞IO 异步IO 按照数据类型可分为: 字节流 字符流 随着软硬件技术的飞速发展,IO性能也有了很大的发展,但IO还是影响现代计算机系统性能最重要的因素之一 磁盘技术还严重影响读写性能 网络传输还存在很大的延迟 数据库的IO已经成为计算机

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

系统吞吐量 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力.对于网站,可以用"请求数/秒"或是"页面数/秒"来衡量,也可以用"访问人数/天"或是"处理的业务数/小时"等来衡量.TPS(每秒事务数)是吞吐量的一个常用量化指标,此外还有HPS(每秒HTTP请求数).QPS(每秒查询数)等. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量并发数: 系统同时处

连接故障恢复 MySQL套接字被误删 在UNIX系统上,本地客户以localhost为主机名建立MySQL连接,该过程是通过一个UNIX套接字文件(比如说,/tmp/mysql.sock文件)实现的.如果这个套接字文件被删除掉了,本地客户因为无法找到这个连接,就无法连接MySQL服务器.此时,必须建立一条TCP/IP连接,即使用127.0.0.1而不是localhost作为-host(主机名/主机地址)参数值去连接本地主机上的MySQL服务器: mysqladmin -h127.0.0.1 -u

Spring动态配置多数据源,即在大型应用中对数据进行切分,并且采用多个数据库实例进行管理,这样可以有效提高系统的水平伸缩性.而这样的方案就会不同于常见的单一数据实例的方案,这就要程序在运行时根据当时的请求及系统状态来动态的决定将数据存储在哪个数据库实例中,以及从哪个数据库提取数据. 基本信息 1.Spring配置多数据源的方式和具体使用过程. 2.Spring对于多数据源,以数据库表为参照,大体上可以分成两大类情况: 一是,表级上的跨数据库.即,对于不同的数据库却有相同的表(表名和表结构完全相