首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意. 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库.比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大.海量的数据会严重影响数据库的读写性能. 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程: 找出SQL慢查询,针对该SQL进行优化,比如改进SQL的写法,查看执行计划对全表扫描的字段建立索引 引入缓存,把一部分读压力加载到内存中 读写分离 引入队列,把并发的请求使其串行化,来减轻系统瞬时压力 分表/分库 对于第五点优化方案我们来

[阿里云产品公测]利用PTS服务优化网站数据库读写性能 作者:阿里云用户千鸟 写这个帖子主要也是因为在用PTS测试网站的时候,手动访问网站进入报错页面,主要原因是数据库连接对象存在问题,导致并发多的时候产生故障,于是简单分析了一下数据库读写的性能优化以及利用PTS的测试结果,整理出来和大家分享一下,顺便参加一下这个活动.        几乎所有的网站都需要数据库来存储网站中的相关信息,因此在网站应用与数据库的交互过程中,数据库数据读取的性能对网站整体的性能是至关重要的. ​      通常我们在

前提: mysql在5.0之前,读写性能相差很大,读性能:myisam 很强 mysql在5.0之后,差距不是很大 http://passover.blog.51cto.com/2431658/507265 http://blog.csdn.net/cchaha/article/details/1782723 http://www.taobaodba.com/ 由于近期有个项目对系统性能要求很高,技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库,接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎.我们的应用

最近在熟悉java的nio功能.nio采用了缓冲区的方式进行文件的读写,这一点更接近于OS执行I/O的方式.写了个新旧I/O复制文件的代码,练练手,顺便验证一下两者读写性能的对比,nio是否真的比普通I/O更快了. 拿来测试复制性能的文件是104MB的视频问加你,测试代码如下: package nio; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.nio.ByteBuffer; impo

[评测]低配环境下,PostgresQL和Mysql读写性能简单对比 原文链接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/10658426.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *******************如果你看到这一行,说明爬虫在本人还没有发布完成的时候就抓走了我的文章,导致内容不完整,请去上述的原文链接查看原文**************** 由于最近经过朋友启发,又有了一个写个人项目的小想法,在这次个人项目中准备学习并使用一些之前自己没有掌握的新

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

1.测试磁盘的纯写入性能 dd if=/dev/zero of=/file [oracle@11g ~]$ touch ddTest[oracle@11g ~]$ time dd if=/dev/zero of=/home/oracle/ddTest bs=1k count=10241024+0 records in1024+0 records out1048576 bytes (1.0 MB) copied, 0.0261858 s, 40.0 MB/s real 0m0.029suser 0

1.当表格特别多的时候,所新建的表格一定注意索引,数据库内部对索引的处理能够很好的优化查询读写性能

目录 背景 ArrayList LinkedList 实例分析 1.增加数据 2.插入数据 3.遍历数据 3.1.LinkedList遍历改进 总结 背景 ArrayList与LinkedList是Java编程中经常会用到的两种基本数据结构,在书本上一般会说明以下两个特点: 对于需要快速随机访问元素,应该使用ArrayList. 对于需要快速插入,删除元素,应该使用LinkedList. 该文通过实际的例子分析这两种数据的读写性能. ArrayList ArrayList是实现了基于动态数组的数

一.HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样,客户端作为业务读写的入口,姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法,这里一般需要关注四个问题: 1) scan缓存是否设置合理? 优化原理:在解释这个问题之前,首先需要解释什么是scan缓存,通常来讲一次scan会返回大量数据,因此客户端发起一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其

启动Tomcat发现deploy war的速度明显变慢, 怀疑磁盘出问题 测试写入 [tomcat@localhost ~]$ dd if=/dev/zero of=kwxgd bs=64k count=4k oflag=dsync + records in + records out bytes ( MB) copied, 127.514 s, 2.1 MB/s 测试读取 dd if=kwxgd of=/dev/zero bs=64k count=4k iflag=direct io状态 [t

NoSQL现在风生水起,hbase的使用也越来越广,但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论,在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法,也希望得到更多hbase同行们的建议,:) 在运维hbase时,目前我们最为关注的主要是三大方面的状况:1. Cluster load:2. 读写:3. 磁盘空间. 1. Cluster load集群的load状况直接反映了集群的健康程度,load状况的获取非常容易,直接部署ganglia即可得到,由于hbase以

服务器大小: 单节点部署,磁盘1T,内存128G 并发导入规模: 1,多线程并发导入csv文件 2,csv文件分1万.10万.100万.200万行记录4种大小 3,每个csv对应一个collection 并发查询规模 1,多线程并发查询不同collection 2,分全表查询和局部查询两种场景 性能测试结果: 导入性能 csv文件大小(万行记录) 并发线程数 导入耗时(秒)  累计导入csv文件数量 200 1 60 5000 200 10 105 5000 200 40 330(峰值内存110

这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性称为监控指标.项目要求:系统支持不少于10w个监控指标,每个监控指标的数据更新不大于20秒,存储延迟不超过120秒.那么,我们可以通过简单的计算得出较理想的状态——要存储的数据为:每分钟30w,每个小时1800w

sqlite是款不错的数据库,使用方便,不需要事先安装软件,事先建表.很多人担心它的性能和数据存储量问题. 比如有的网友问:Sqlite数据库最大可以多大呀?会不会像acc数据库那样,几十MB就暴掉了?不会的,放心用SQLite, 这是两个数量级的东西, 看下面的说明.Access不能算真正意义上的数据库,但是Access是前台和后台在一起,对小用户还是有其优点.SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它

在LINUX系统中,如果有大量读请求,默认的请求队列或许应付不过来,我们可以 动态调整请求队列数来提高效率,默认的请求队列数存放在/sys/block/xvda/queue/nr_requests 文件中, 注意:/sys/block/xvda ,这里 xvda 写的是你自己的硬盘名,因我的是vps所以是xvda,有可能的参数是 sda hda....等等. 如果你不清楚可以,fdisk -l查看一下自己的物理磁盘名称. [root@leda03 public_html]# fdisk -l D

在LINUX系统中,如果有大量读请求,默认的请求队列或许应付不过来,我们可以 动态调整请求队列数来提高效率,默认的请求队列数存放在/sys/block/xvda/queue/nr_requests 文件中,注意:/sys/block/xvda ,这里 xvda 写的是你自己的硬盘名,因我的是vps所以是xvda,有可能的参数是 sda hda....等等.如果你不清楚可以,fdisk -l查看一下自己的物理磁盘名称. [root@leda03 public_html]# fdisk -l Dis

测试vdb硬盘的读写速度 1.分区格式化挂载vdb硬盘 2.新建写入文件2 3.测试:文件2中写入数据,设置块大小为100M,拷贝块个数为5 经过测试:测试效果一般count越高越准确,建议为300,注意挂载硬盘的容量,勿撑爆^_^

  转自:http://blog.csdn.net/killmice/article/details/42745937

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