一.什么是 Spring WebFlux 好多人以为Spring WebFlux就是Spring MVC的升级版,其实不然,那到底什么是Spring WebFlux呢,首先就要搞清楚Spring WebFlux与Spring MVC的不同点与相同点. 下图截自 Spring Boot 官方网站: 上图是Spring官方给出的Spring MVC和Spring WebFlux的对比图,先看最上面的描述信息,右侧是Spring MVC的描述: Spring MVC is built on the S

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

一.什么是JVM JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的. Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性.而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键.一般的高级语言如果要在不同的平台上运行,至少需要编译成不同的目标代码.而引入Java语言虚拟机后,Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译.Java语言使用Java虚拟机屏蔽了与具体平台相关的信息

MySQL 5.7并行复制时代 众所周知,MySQL的复制延迟是一直被诟病的问题之一,然而在Inside君之前的两篇博客中(1,2)中都已经提到了MySQL 5.7版本已经支持“真正”的并行复制功能,官方称为为enhanced multi-threaded slave(简称MTS),因此复制延迟问题已经得到了极大的改进,甚至在Inside君所在的网易电商应用中已经完全消除了之前延迟长达几小时的问题.然而,Inside君发现还是有很部分小伙伴不了解这个足以载入史册的“伟大”的特性,故作分享.总之,

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

一.React影响性能的两个地方 二.调优原理

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

一.java内存管理及垃圾回收 jvm内存组成结构 jvm栈由堆.栈.本地方法栈.方法区等部分组成,结构图如下所示: (1)堆 所有通过new创建的对象的内存都在堆中分配,堆的大小可以通过-Xmx和-Xms来控制.堆被划分为新生代和旧生代,新生代又被进一步划分成Eden区和Survivor区,最后Survivor由From Space和To Space组成,结构图如下所示: 新生代.新建的对象都是用新生代分配内存,Eden空间不足的时候,会把存活的对象转移到Survivor中.新生代大小可以由-

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

本文是针对 Dubbo 协议调用的调优指导,详细说明常用调优参数的作用域及源码. Dubbo调用模型 常用性能调优参数 参数名 作用范围 默认值 说明 备注 threads provider 200 业务处理线程池大小   iothreads provider CPU+1 io线程池大小   queues provider 0 线程池队列大小,当线程池满时,排队等待执行的队列大小, 建议不要设置,当线程程池时应立即失败, 重试其它服务提供机器,而不是排队,除非有特殊需求   connection

转载自<https://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5327288.html> 一.什么是JVM JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的. Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性.而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键.一般的高级语言如果要在不同的平台上运行,至少需要编译成不同的目标代码.而引入Java语言虚

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上

Java性能优化方向:代码运算性能.内存回收.应用配置. 注:影响Java程序主要原因是垃圾回收,下面会重点介绍这方面 代码层优化:避免过多循环嵌套.调用和复杂逻辑.Tomcat调优主要内容如下:1.增加最大连接数2.调整工作模式3.启用gzip压缩4.调整JVM内存大小5.作为Web时,动静分离6.合理选择垃圾回收算法7.尽量使用较新JDK版本 生产环境Tomcat配置: Connectorport="8080"protocol="org.apache.coyote.htt

对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优

本课主题 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

MySQL 5.7并行复制时代 众所周知,MySQL的复制延迟是一直被诟病的问题之一,然而在Inside君之前的两篇博客中(1,2)中都已经提到了MySQL 5.7版本已经支持“真正”的并行复制功能,官方称为为enhanced multi-threaded slave(简称MTS),因此复制延迟问题已经得到了极大的改进,甚至在Inside君所在的网易电商应用中已经完全消除了之前延迟长达几小时的问题.然而,Inside君发现还是有很多小伙伴不了解这个足以载入史册的“伟大”的特性,故作分享.总之,5

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),

一.undo空间原理: dml操作会产生undo数据. update时,sever process 会在databuffer 中找到该记录的buffer块,没有就从datafile中找并读入data buffer.在改动之前,原始数据先放到undo段,并在数据块头记录undo段(acitve 状态)中该数据块的位置,读写这个块时会占用事务槽,会将该事务号记录在数据块的头部.然后在进行update,并将该块放到dirty list检查点队列,等待dbwr进行写操作. 二.创建新的undo表空间替换

概述 本文介绍GC基础原理和理论,GC调优方法思路和方法,基于Hotspot jdk1.8,学习之后将了解如何对生产系统出现的GC问题进行排查解决 阅读时长约30分钟,内容主要如下: GC基础原理,涉及调优目标,GC事件分类.JVM内存分配策略.GC日志分析等 CMS原理及调优 G1原理及调优 GC问题排查和解决思路 GC基础原理 1 GC调优目标 大多数情况下对 Java 程序进行GC调优, 主要关注两个目标:响应速度.吞吐量 响应速度(Responsiveness) 响应速度指程序或系统对一