序号 参数名 说明 JDK 默认值 使用过 1 JVM执行模式 2 -client-server 设置该JVM运行与Client 或者Server Hotspot模式,这两种模式从本质上来说是在JVM中运行不同的JIT(运行时编译模块)代码,并且两者在JVM内部的接口是一致的.客户端模式优化的是系统启动时间更快,而服务端模式的优化则更关注与系统的整体性能.一般来说Client选项用于GUI的应用,Server选项多用于后台服务器应用.另外两者在编译策略.垃圾收集策略.堆使用上也有所不同 是 3…

Java 应用性能调优实践 Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

前言 在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标.还要结合应用程序的系统的日志.堆栈信息.GClog.threaddump等数据进行问题分析和定位.关于性能指标分析可以参考前一篇JVM性能调优实践--性能指标分析. JVM的调优和故障处理可以使用JDK的几个常用命令工具.因为本文是基于Docker容器内部的Springboot服务.需要调整一下docker容器的启动参数,才可以使用jmap等工具.jmap命令需要使用Linux的Capability的PTRACE_ATTACH权限.而Docker…

elasticsearch5.3.0 bulk index 性能调优实践 通俗易懂…

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…

Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java 应用性能的瓶颈点非常多,比…

1 导论 JVM主要有两类调优标志:布尔标志和附带参数标志 布尔标志:-XX:+FlagName表示开启,­-XX:-FlagName表示关闭. 附带参数标志:-XX:FlagName=something,表示将标志FlagName的值设置为something. 2 性能测试方法 性能测试4项原则: 2.1 原则1:测试真实应用 2.2 原则2:理解处理时间.吞吐量和响应时间 2.3 原则3:用统计方法应对性能的变化 2.4 原则4:尽早频繁测试 3 性能调优工具 3.1 Java监控工具 jc…

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir…

最近居家中,对自己之前做的一些工作进行总结.正好有Doris社区的小伙伴吐槽向量化的导入性能表现并不是很理想,就借这个机会对之前开发的向量化导入的工作进行了性能调优,取得了不错的优化效果.借用本篇手记记录下一些性能优化的思路,抛砖引玉,希望大家多多参与到性能优化的工作总来. 1.看起来很慢的向量化导入 问题的发现 来自社区用户的吐槽:向量化导入太慢了啊,我测试了xx数据库,比Doris快不少啊.有招吗? 啊哈?慢这么多吗? 那我肯定得瞅一瞅了. 于是对用户case进行了复现,发现用户测试的是代码…