Netflix的软件工程师Yunong Xiao最近在公司的技术博客上写了一篇文章,分析了他所在的团队在将Netflix网站UI转移到Node.js上时遇到的延迟问题.在文章中他描述了找到问题根本原因所经历的复杂的工程过程,以及他们是怎样做出替换底层API框架的决定. 最初,Yunnong的团队观察到API中某些端点的请求延迟会持续上升(每小时增加10ms),并且在高延迟的时段应用占用的CPU资源超过预期.他们最早的假设是请求处理器的一些问题(例如内存泄露)导致了延迟时间上升.为检验这一假设,他…

<高性能SQL调优精要与案例解析>一书上市发售以来,很多热心读者就该书内容及一些具体问题提出了疑问,因读者众多外加本人日常工作的繁忙 ,在这里就SQL调优学习进行讨论并对热点问题统一作答. 首先,我们说说何为SQL调优.SQL调优是关系库领域的一项技能或工作,其来自SQL Tuning一词,虽然也有很多同行更多称之为SQL优化,对应的英文单词为SQL Optimization,但本人始终认为SQL调优是一个过程,SQL调优也更能体现这项技术或工作的过程,而SQL优化一词,本人认为更通俗些,也更…

作者:龚澄 导语 性能调优是一个亘古不变的话题,无论是在传统H5上还是小程序中.因为实现机制不同,可能导致传统H5中的某些优化方式在小程序上并不适用.因此必须另开辟蹊径找出适合小程序的调估方式. 本文旨在介绍两点在小程序开发过程当中碰到的一些性能问题以及 WePY 的一些优化方案. 小程序组件化框架 WePY 介绍请阅读:<打造"微信小程序"组件化开发框架> 预先加载 原理 传统H5中也可以通过预加载来提升用户体验,但在小程序中做到这一点实际上是可以更简单方便却又更容易被忽…

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…

前言 上一篇我们分析了数据库中的统计信息的作用,我们已经了解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布.不清楚的童鞋可以点击参考. 作为调优系列的文章,数据库的索引肯定是不能少的了,所以本篇我们就开始分析这块内容,关于索引的基础知识就不打算深入分析了,网上一搜一片片的,本篇更侧重的是一些实战项内容展示,希望通过本篇文章各位看官能在真正的场景中找到合适的解决方法足以. 对于索引的使用,我希望的是遇到问题找到合适的解决方法就可以,切勿乱用!!! 本篇在分析出索引的优越性的同时也将负面影响…

# 问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle使…

概述:JVM性能调优没有一个非常固定的设置,比如堆大小设置多少,老年代设置多少.而是要根据实际的应用程序的系统需求,实际的活跃内存等确定.正文: JVM调优工作流程 整个调优过程是不断重复的一个迭代,后面的步骤有可能影响前面的配置,可能需要重新调优. 应用程序的系统需求 确定应用程序的系统需求是性能调优的基础,后面的调优都会依赖这个要求.一个应用不会无休止地调优下去. 1.可用性 2.可管理性 3.启动时间 4.吞吐量 TPS: 每秒多少次事务 QPS: 每秒多少次查询 5.延迟 比如关键请求必…

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…

前言 上一篇我们分析了数据库中的统计信息的作用,我们已经了解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布.不清楚的童鞋可以点击参考. 作为调优系列的文章,数据库的索引肯定是不能少的了,所以本篇我们就开始分析这块内容,关于索引的基础知识就不打算深入分析了,网上一搜一片片的,本篇更侧重的是一些实战项内容展示,希望通过本篇文章各位看官能在真正的场景中找到合适的解决方法足以. 对于索引的使用,我希望的是遇到问题找到合适的解决方法就可以,切勿乱用!!! 本篇在分析出索引的优越性的同时也将负面影响…

Spark特别适用于多次操作特定的数据,分mem-only和mem & disk.当中mem-only:效率高,但占用大量的内存,成本非常高;mem & disk:内存用完后,会自己主动向磁盘迁移,攻克了内存不足的问题,却带来了数据的置换的消费.Spark常见的调优工具有nman.Jmeter和Jprofile,下面是Spark调优的一个实例分析: 1.场景:精确客户群 对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化,该大宽表有1800多列.有效使用的有20列. 2.优化达到的…