1.模拟一个会话阻塞的场景.    通过update 同一行数据达到模拟阻塞的效果 : SQL> create table t1 (id number ,name varchar2(20)) ; SQL> insert into t1 values(1,'huyi') ; 已创建 1 行. SQL> insert into t1 values(2,'zhanges'); 已创建 1 行. SQL> select * from scott.t1 ; ID NAME ---------…
性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio…
1.数据处理分类OLTP,OLAP 2.Oracle特性 3.数据库优化方法论/原则 方法论:自顶向下优化和自底向上优化 3.1 自顶向下优化 3.2 自底向上优化 对于多年的老系统出现性能问题时,就只能自底向上进行分析优化了,分析角度通常包括以下部分, 3.3 性能优化2/8原则 4 性能指标和监控 4.1 指标 例如,通常要检验一个优化是否有效, 4.2 执行计划和执行路径 4.3 监控和分析工具 5常用优化方法 5.1索引 5.2表设计 5.3执行计划 5.4 排序和连接 5.4.1 尽量…
前言 关于react性能优化,在react 16这个版本,官方推出fiber,在框架层面优化了react性能上面的问题.由于这个太过于庞大,我们今天围绕子自组件更新策略,从两个及其微小的方面来谈react性能优化. 其主要目的就是防止不必要的子组件渲染更新. 子组件何时更新? 首先我们看个例子,父组件如下: import React,{Component} from 'react'; import ComponentSon from './components/ComponentSon'; im…
一.优化选择器执行速度 1. 优先使用ID选择器和标记选择器 使用选择器时应该首选ID选择器($("#id")),其次是标记选择器($("div")),最后再选用class.属性等选择器. 避免重复使用ID号修饰ID号,例如$("#div1 #div2").也避免使用tag,class等修饰ID号,例如$(".title #id"). 使用属性选择器时,尽量使用标记进行修饰.例如$(div[title='aa']). 2. 使…
ASH和AWR的关系 ASH以V$SESSION为基础,每秒採样一次,记录活动会话等待的事件.不活动的会话不会採样,採样工作由新引入的后台进程MMNL来完毕. ASH内存记录数据始终是有限的,为了保存历史数据,引入了自己主动负载信息库(Automatic Workload Repository ,AWR) 由后台进程MMON完毕.ASH信息相同被採集写出到AWR负载库中.因为内存是有限的,所以MMNL进程在ASH写满后会将信息写出到AWR负载库中.ASH也不是写出所有数据导AWR,所一般仅仅写入…
此篇文档介绍了IOMMU相关的信息: https://blog.chaosjohn.com/Check-VT-D-or-IOMMU-under-Linux.html iommu和vt-d都是io半虚拟化的一种技术,两者很接近,只不过iommu是AMD的,vt-d是Intel的. IO半虚拟化对比IO虚拟化,主要是虚拟机可直接和IO设备通信,而不必走VMM虚拟出来的虚拟IO设备.举例来说,VMguest系统可以直接访问物理显卡并调用其资源,而不必通过VMM虚拟出来的显卡调用资源. linux中检查…
MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化. EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 Explain 就可以了, 例如: EXPLAIN ; 下面是我结合我自己创建的表以及执行相关sql语句总结的相关知识点. 准备 为了接下来方便演示 EXPLAIN 的使用, 首先我们需要建立两个测试用的表, 并添加相应的数据: DROP TABLE IF EXISTS `cus…
1) jps    列出相关的java进程, 以及对应的pid    也可以使用如下命令来尝试    ps aux | grep java --color 2) top -Hp <pid>    按ctrl+t, 按时间消耗来进行排序         同等的命令替换如下所示    ps -eLf | awk '$2 ~/<pid>/ {print "pid:", $2, " lwp:", $4, " pcpu:", $5}…
PLSQL优化基础和性能优化 (学习总结) 网上有一篇关于PLSQL优化的文章,不错,个人根据自己的经验再稍加整理和归纳,总结PLSQL优化和性能调优 适合有一定PLSQL基础,需要进一步提高的学友看,大神请绕过 如果看过文章,有所收获,请点个赞 欢迎加入 Oracle ERP技术讨论群288307890,学习交流 PLSQL_性能优化系列01_Oracle Index索引http://www.cnblogs.com/eastsea/p/3980952.html PLSQL_性能优化系列02_O…
原文链接:http://fex.baidu.com/blog/2014/03/fis-optimize/ 每一个參与过开发企业级 web 应用的前端project师也许都曾思考过前端性能优化方面的问题.我们有雅虎 14 条性能优化原则.还有两本非常经典的性能优化指导书:<高性能站点建设指南>.<高性能站点建设指南>.经验丰富的project师对于前端性能优化方法耳濡目染.基本都能一一列举出来.这些性能优化原则大概是在 7 年前提出的.对于 web 性能优化至今都有很重要的指导意义.…
1. 简介 在Web应用程序体系架构中,数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分,它对系统的性能有非常重要的影响.MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是mysql数据库的默认设置性能非常的差,仅仅是一个玩具数据库.因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化. 优化是一个复杂的任务,本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化,服务器端优化,存储引擎优化.   2. 数据库设计和查询优化 在MySQL Server性能调优中,首先要考虑的就是Database Schema设计…
本文是Web前端性能优化系列文章中的第四篇,主要讲述内容:压缩组件.完整教程可查看:Web前端性能优化 基础知识 gzip编码:gzip是GUNzip的缩写,是使用无损压缩算法的一种,最早是用于Unix系统的文件压缩,凭借着良好的压缩效率,现在已经成为Web上使用最为普遍的数据压缩格式. 压缩是如何工作的 客户端请求报文中包含Accept-Encoding表示客户端能识别的压缩方法,如果客户端请求报文没有包含Accept-Encoding首部,服务器就会假设客户端能够接受任何编码格式:服务器响应…
据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的…
UGUI batch 规则和性能优化 (基础) Unity 绘图性能优化 - Draw Call Batching : http://docs.unity3d.com/Manual/DrawCallBatching.html 1.名词 1)Batch 单词 google 翻译的解释是:批量.批次. 2)Stats中的Batches参数:意思是batching后产生的批次数.(其实每一个批次就会调用一次DrawCall) 3)Unity官方文档中的batching是指batch操作和batchin…
“ 这篇文章,给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化. 很多同学都对Java并发编程很感兴趣,学习了很多相关的技术和知识.比如volatile.Atomic.synchronized底层.读写锁.AQS.并发包下的集合类.线程池,等等. 1.大部分人对Java并发仍停留在理论阶段 很多同学对Java并发编程的知识,可能看了很多的书,也通过不少视频课程进行了学习. 但是,大部分人可能还是停留在理论的底层,主要是了解理论,基本对并发相关的技术很少实践和使用,更很少做过复杂的中间…
开发过程中我们多少都会关注服务的性能,然而性能优化是相对比较困难,往往需要多轮优化.测试,属于费时费力,有时候还未必有好的效果.但是如果有较好的性能优化方法指导.工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在,针对性地进行优化,可以事半功倍. 性能优化的难点在于找出关键的性能瓶颈点,如果不借助一些工具辅助定位这些瓶颈是非常困难的,例如:c++程序通常大家可能都会借助perf /bcc这些工具来寻找存在性能瓶颈的地方.性能出现瓶颈的原因很多比如 CPU.内存.磁盘.架构等.本文就仅仅是针对CPU调优…
性能优化概述 DB2 的性能优化可以从三个方面分析:内存,CPU 和 I/O .DB2 性能优化是一件较为复杂的综合性的工作 , 需要对问题的根源作全方位的探索和思考.同时也需要较深厚的数据库管理经验与优化知识.这对于初学者来说可能有些勉为其难.但是在很多情况下,随着 DB2 数据库中的数据量的不断增长或者用户数的激增,数据库系统的性能会显著下降,而此时快速定位性能上的瓶颈则至关重要.下面简要地介绍一下 DB2 的调优的一些因素和工具,以及一些原理,使初学者对性能优化能够有一个大致的了解. 内存…
Go RPC 框架 KiteX 性能优化实践 原创 基础架构团队 字节跳动技术团队 2021-01-18…
首先介绍一下携程App的网络服务架构.由于携程业务众多,开发资源导致无法全部使用Native来实现业务逻辑,因此有相当一部分频道基于Hybrid实现.网络通讯属于基础&业务框架层中基础设施的一部分,为App提供统一的网络服务: 1Native端的网络服务 Native模块是携程的核心业务模块(酒店.机票.火车票.攻略等),Native模块的网络服务主要通过TCP连接实现,而非常见的Restful HTTP API那种HTTP连接,只有少数轻量级服务使用HTTP接口作为补充. TCP连接网络服务模…
转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…
http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_38045.htm MySQL性能优化的21个最佳实践 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会…
以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化. 本系列[T-SQL基础]主要是针对T-SQL基础的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础]06.透视.逆透视.分组集 [T-SQL基础]07.数据修改 [T-SQL基础]08.事务和并发 […
很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运…
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…
本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…
App架构师实践指南六之性能优化三 2018年08月02日 13:57:57 nicolelili1 阅读数:190   内存性能优化1.内存机制和原理 1.1 内存管理内存时一个基础又高深的话题,从认识内存到使用内存,再到管理内存,伴随着编程生涯.程序本身只是一个内存中数据不断迁移和CPU不断进行数值运算的过程,一层层高级语言和软件工程将这个复杂过程更加条理有序地去组织了,避免了“重复制造车轮”的繁琐,但内存问题的本身是不可避免的. 1.2 Android内存机制Android本身既支持jav…