CPU 架构SMP/NUMA,调优 SMP:全称是"对称多处理"(Symmetrical Multi-Processing)技术 . 是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存以及总线. 弱点:CPU变多后,但是内存和内存控制器只有一个,CPU是通过内存控制器访问内存的,所以多个CPU对内存控制器就会产生竞争,为了避免竞争就出现了NUMA架构. NUMA:Non Uniform Memory Access 各个CPU有自己专用的内存(学名叫node),但是也可

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

作为一个DBA,排除SQL Server问题是我们的职责之一,每个月都有很多人给我们带来各种不能解释却要解决的性能问题. 我就多次听到,以前的SQL Server的性能问题都还好且在正常范围内,但现在一切已经改变,SQL Server开始糟糕, 疯狂的事情不能解释.在这个情况下我介入,分析下整个SQL Server的安装,最后用一些神奇的调查方法找出性能问题的根源. 但很多时候问题的根源是一样的:所谓的计划回归(Plan Regression),即特定查询的执行计划已经改变.昨天SQL Serv

吞吐量是指,应用程序的TPS: 每秒多少次事务,QPS: 每秒多少次查询等性能指标. 吞吐量调优就是减少垃圾收集器消耗的CPU周期数,从而将更多的CPU周期用于执行应用程序. CMS吞吐调优 CMS包括Minor GC所带来的开销应该小于10%,如果垃圾收集的开销在3%或更少,说明通过调优吞吐量,提升性能的空间就极其有限了. 可用的调优方法如下: 1. 增大新生代空间,以降低Minor GC频率,减少CPU周期占用: 2. 增加老年代空间,以降低CMS频率,并可以减少老年代内存碎片: 3. 优化

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

本篇是”GC专家系列“的第三篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.所以,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在第二篇Java垃圾回收的监控中介绍了在真实场景中JVM是如何运行GC,如何监控GC数据以及有哪些工具可用来方便进行GC监控. 在本篇中,我将基于真实的案例来介绍一些GC调优的最佳选项.写本篇文章时,我假设你已经理解了前两篇的内容.为了深入理解本部分内容,你最好先浏览一下前两篇的内

在我查询调优期间,STATISTICS IO会话选项是我的朋友,因为对于指定的查询,它准确告诉你有多少页已读取.每次,SQL Server从缓存池骑牛一个8K的页,它通过STATISTICS IO的输出获得记录. 通常我会建议启用STATISTICS IO来更好的理解在给定的查询里,涉及的表上有多少页被读取.而且查询调优的目标是尽可能减少这些读取页数——通过索引策略.对于查询,你数据读的越少,查询就会越快.但今天的问题如下:对于查询调优,STATISTICS IO有你需要的一切么,还是又你应该知

Gc调优的目标:1.降低停顿时间 2.提高吞吐量 3.避免full-gc 调优可以使用的手段:1.各个内存区的大小调整:堆,年轻代,老年代,方法区等等2.减少短暂对象的存活时间,提高长期对象的复用率(对象池,cache,永久区等等),减少不必要的垃圾的生产.3.调整对象的晋升:晋升阈值,survivor的目标存活值,大小等3.并发控制:并发,并行的gc线程数3.提前开始并发周期4.G1可以调整mix-清理周期的目标值,尽快结束mix-清理周期. 1. 降低停顿时间+保存合理的吞吐量: 年轻代:调

Spark调优 由于大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark程序的瓶颈可能由集群中任意一种资源导致,如:CPU.网络带宽.或者内存等.最常见的情况是,数据能装进内存,而瓶颈是网络带宽:当然,有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将RDD以序列化格式保存(storing RDDs in serialized form).本文将主要涵盖两个主题:1.数据序列化(这对于优化网络性能极为重要):2.减少内存占用以及内存调优.同时,我们也会提及其他几个比较小的主题. 数据序列化

转自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/ Perf 简介 Perf 是用来进行软件性能分析的工具. 通过它,应用程序可以利用 PMU,tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计.它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread),也可以用来分析内核的性能问题,当然也可以同时分析应用代码和内核,从而全面理解应用程序中的性能瓶颈. 最初的时候,它叫做 Performance counter,在 2.

由于Spark自己的调优guidance已经覆盖了很多很有价值的点,因此这里直接翻译一份过来.也作为一个积累. Spark 调优 (Tuning Spark) 由于大多数Spark计算任务是在内存中运行计算,任何集群中的资源限制都可能成为Spark程序的瓶颈,比如:CPU.网络.带宽.内存.通常情况下,如果内存能容纳所处理数据,主要的瓶颈则仅是网络带宽.但有些时候您也需要做一些调优,比如利用RDD序列化存储来降低内存消耗.本手册将会涵盖以下两个大点:数据序列化(对优化网络传输和降低内存开销有显著

JVM监控工具 Java的安装包自带了很多优秀的工具,善用这些工具对于监控和调试Java程序非常有帮助.常用工具如下: jps 用途:jps用来查看JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID,进程启动的路径等等. 常用参数: -l: 输出完成的包名称: -m: 输出程序的命令行输入参数: -v: 输出完整的JVM参数. jstack 用途:1)查看java程序崩溃生成core文件,获得core文件的java stack和native stack的信息: 2)查看正在运行的java程序的java

六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac

https://blog.csdn.net/miracle_8/article/details/78347172 摘要: JVM性能调优涉及到方方面面的取舍,往往是牵一发而动全身,需要全盘考虑各方面的影响,那么如何进行一次优雅的调优,提升应用的性能? 这是jvm优化系列第三篇: jvm优化——垃圾回收 jvm优化——监控工具 JVM性能调优涉及到方方面面的取舍,往往是牵一发而动全身,需要全盘考虑各方面的影响.但也有一些基础的理论和原则,理解这些理论并遵循这些原则会让你的性能调优任务将会更加轻松.

Perf 简介 Perf 是用来进行软件性能分析的工具. 通过它,应用程序可以利用 PMU,tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计.它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread),也可以用来分析内核的性能问题,当然也可以同时分析应用代码和内核,从而全面理解应用程序中的性能瓶颈. 最初的时候,它叫做 Performance counter,在 2.6.31 中第一次亮相.此后他成为内核开发最为活跃的一个领域.在 2.6.32 中它正式改名为 Performance

JVM性能调优涉及到方方面面的取舍,往往是牵一发而动全身,需要全盘考虑各方面的影响.但也有一些基础的理论和原则,理解这些理论并遵循这些原则会让你的性能调优任务将会更加轻松.为了更好的理解本篇所介绍的内容.你需要已经了解和遵循以下内容: 1.已了解jvm 垃圾收集器 2.已了解jvm 性能监控常用工具 3.能够读懂gc日志 4.确信不为了调优而调优,jvm调优不能解决一切性能问题 如果对这些不了解不建议读本篇文章. 本篇文章基于jvm性能调优,结合jvm的各项参数对应用程序调优,主要内容有以下几个

一个oracle block与data buffer中的一个buffer对应.用户进程(server process)负责读取磁盘上的block到data buffer cache中,DEWn进程负责将脏块写到磁盘上. 一个buffer在data buffer中有4种状态    pined:多个进程想写这个块,但只有1个进程能获得锁.    claen    :buffer中的数据和磁盘上的数据时一致的,这些块将优先被淘汰.    free/unused:没有被使用过,是空白内容.    dir

1. 背景 虽然大多数应用程序使用JVM的默认设置就能很好地工作,仍然有不少应用程序需要对JVM进行额外的配置才能达到其期望的性能要求. 现在JVM为了满足各种应用的需要,为程序运行提供了大量的JVM配置选项.不幸的是,针对一个应用程序进行的JVM调优(配置)可能并不适用于另一个应用程序. 注意:为了达到应用程序的系统需求,可能需要进行多次迭代才能获得应用程序的性能要求. 2. 应用程序的系统需求 吞吐量.响应时间.内存消耗量.可用性.可管理性等. 2.1 可用性 可用性是对应用程序处于可操作,

此文已由作者张洪箫授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题描述 随着考拉业务的增长和规模的扩大,很多的应用都开始重度依赖缓存服务,也就是杭研的nkv.但是在使用过程中,发现服务端压力并不是特别大的情况下,客户端的rt却很高,导致应用在到达一定并发的情况下,服务的质量下降的非常严重,甚至出现不可用的情况.这个在大促阶段尤其严重,所以在杭研性能测试团队(这里特别感谢霞姐和小宝的大力支持)的协助下,在线下进行了压测和问题定位. 问题发现过程 测试使用了dubbo接

前面我们学习了整个JVM系列,最终目标的不仅仅是了解JVM的基础知识,也是为了进行JVM性能调优做准备.这篇文章带领大家学习JVM性能调优的知识. 性能调优 性能调优包含多个层次,比如:架构调优.代码调优.JVM调优.数据库调优.操作系统调优等. 架构调优和代码调优是JVM调优的基础,其中架构调优是对系统影响最大的. 性能调优基本上按照以下步骤进行:明确优化目标.发现性能瓶颈.性能调优.通过监控及数据统计工具获得数据.确认是否达到目标. 何时进行JVM调优 遇到以下情况,就需要考虑进行JVM调优

JVM性能调优详解 https://www.cnblogs.com/secbro/p/11833651.html 应该是 jdk8 以前的方法 貌似permsize 已经放弃这一块了. 前面我们学习了整个JVM系列,最终目标的不仅仅是了解JVM的基础知识,也是为了进行JVM性能调优做准备.这篇文章带领大家学习JVM性能调优的知识. 性能调优 性能调优包含多个层次,比如:架构调优.代码调优.JVM调优.数据库调优.操作系统调优等. 架构调优和代码调优是JVM调优的基础,其中架构调优是对系统影响最大