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…

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…

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…

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…

一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为:New(年轻代)Tenured(年老代)永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy…

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储…

一.程序的性能通过哪几个方面表现 1.执行速度(程序反应反应是否迅速.响应时间是否足够短) 2.分配内存 (分配内存是否合理,是否过多的消耗内存或者内存溢出) 3.启动时间(程序从运行到可以正常处理业务需要花费多长时间) 4.负载承受能力(当系统压力上升时,系统的执行速度.响应时间的上升曲线是否平缓) 二.性能的参考指标 1.执行时间(一段代码从开始运行到运行结束,所使用的时间) 2.CPU时间(函数或者线程占用CPU实际) 3.内存分配(程序在运行时占用的内存空间) 4.磁盘吞吐量(描述I/O…

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…