在做系统集成平台项目的时候遇到了一个比較麻烦的问题.原因是使用考试系统的时候所依赖的是基础系统公布的webservice来获取基础数据,webservice的跨网络传输本身或多或少会对系统性能产生一定影响再加上传输的数据量比較大这样对系统性能的影响就更大了,可是导致系统性能下降的另外一个原因就是频繁的打开关闭数据库.针对这两个问题我们採取了两个解决方式以期将性能影响降至最低第一就是webservice由原先的传输序列化对象改为传输json串,第二个就是针对数据库连接的开闭问题作了缓存处理.本文我…

       笔者在<for循环实战性能优化>中提出了五种提升for循环性能的优化策略,这次我们在其中嵌套循环优化小循环驱动大循环的基础上,借助Map集合高效的查询性能来优化嵌套for循环.       如果小循环和大循环的集合元素数量分别为M和N,则双层For循环的循环次数是M*N,随着M和N的增长,对性能的影响越来越大.因此,本文考虑进一步优化,使得循环次数变为M+N.利用下面的代码来模拟测试两种情况的性能: import java.util.ArrayList; import java.…

最近在对系统进行优化的时候,发现有些查询查询效率比较慢,耗时比较长, 通过压测发现,主要耗费的性能 消耗在 查询数据库,查询redis 数据库:连接池有限,且单个查询不能消耗大量的连接池,占用大量IO,否则会引起整个应用的IO异常及连接池异常及数据库相关性能压力,导致无法访问 redis:reidis是单线程的,如果大量的查询都会存 取 缓存,这样会导致IO异常及导致redis 慢查询,redis拥堵,redis崩溃等问题. 注意:  下图的相关改造,适用于不太频繁改动的数据,但是会大量频繁访问…

1. 性能优化分类 mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面. 软件层面,一般通过修改mongodb软件配置参数来达到,这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数: 而操作系统层面,相对简单点,主要是修改操作系统参数,比如说:关闭传输页缓存.使用SSD替代机器硬盘等等. 2. 软件层面优化 2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB 通过cacheSizeGB选项配置控制WiredTiger引擎使用内存的上限,默认配置在系统可用内存的60%左右. 如果一台机器上只部署…

1.in和not in子查询优化 not in 是不能命中索引的,所以以下子查询性能很低. 如果是确定且有限的集合时,可以使用.如 IN (0,1,2). 用 exists或 notexists代替 select * from test1 where EXISTS (select * from test2 where id2 = id1 ) select * FROM test1 where NOT EXISTS (select * from test2 where id2 = id1 ) 尽量…

一.写在前面   相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构,毕竟现在这是非常火的一门技术. 如果只是用户量很少的传统IT系统,使用Spring Cloud可能还暴露不出什么问题. 如果是较多用户量,高峰每秒高达上万并发请求的互联网公司的系统,使用Spring Cloud技术就有一些问题需要注意了.     二.场景引入,问题初现 先不空聊原理.理论,来讲一个真实的例子,这是我的一个朋友在创业互联网公司发生过的真实案例. 朋友A的公司做互联网类的创业,组建了一个小型…

对于大多数典型的 Spring/Hibernate 企业应用而言,其性能表现几乎完全依赖于持久层的性能.此篇文章中将介绍如何确认应用是否受数据库约束,同时介绍七种常用的提高应用性能的速成法.本文系 OneAPM 工程师编译整理. 如何确认应用是否受限于数据库 确认应用是否受限于数据库的第一步,是在开发环境中进行测试,并使用 VisualVM 进行监控.VisualVM 是一款包含在 JDK 中的 Java 分析器,在命令行输入 jvisualvm 即可调用. 启用 Visual VM 之后,尝试…

完成同样的功能,用不同的代码来实现,性能上可能会有比较大的差别,所以对于一些性能敏感的模块来说,对代码进行一定的优化还是很有必要的.今天就来说一下java代码优化的事情,今天主要聊一下对于for(while等同理)循环的优化,它作为三大结构之一的循环,在我们编写代码的时候会经常用到.循环结构让我们操作数组.集合和其他一些有规律的事物变得更加的方便,但是如果我们在实际开发当中运用不合理,可能会给程序的性能带来很大的影响.所以我们还是需要掌握一些技巧来优化我们的代码的. 1 嵌套循环 private…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

#### 1.替换 tomcat 首先,把 tomcat 换成 undertow,这个性能在 Jmeter 的压测下,undertow 比 tomcat 高一倍 **第一步,pom 修改去除tomcat** ```pom org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-tomcat org.springframework.boot spring-boot-s…