今天分享一下Ansible在工作环境中有那些可以优化的配置 环境介绍:以前在公司工作处理服务器问题,需要用批量操作都是用shell脚本编写的工具,后来发现Ansible这个自动化工具,安装简单,操作起来很方便,支持多个模块,由python开发基于SSH协议通信的工具.这里有个问题就是如果服务器越来越多,Ansibe执行效率会变得比较慢,可以通过优化Ansible提供工作效率,具体优化的方法如下: 线上管理机器:操作系统Linux,cpu为4核,内存8G,用这个机器管理上千台Linux服务器都没有…

你的J2EE应用是不是运行的很慢?它们能不能承受住不断上升的访问量?本文讲述了开发高性能.高弹性的JSP页面和Servlet的性能优化技术.其意思是建立尽可能快的并能适应数量增长的用户及其请求.在本文中,我将带领你学习已经实践和得到证实的性能调整技术,它将大大地提高你的servlet和jsp页面的性能,进而提升J2EE的性能.这些技术的部分用于开发阶段,例如,设计和编码阶段.另一部分技术则与配置相关. 技术1:在HttpServlet init()方法中缓存数据 服务器会在创建servlet实例…

本文目录:1.1 ansible执行过程分析1.2 ansible并发和异步1.3 ansible的-t选项妙用1.4 优化ansible速度 1.4.1 设置ansible开启ssh长连接 1.4.2 开启pipelining 1.4.3 修改ansible执行策略 1.4.4 设置facts缓存 1.1 ansible执行过程分析 使用ansible的-vvv或-vvvv分析执行过程.以下是一个启动远程192.168.100.61上httpd任务的执行过程分析.其中将不必要的信息都是用"..…

PHP对接口执行效率慢的优化 PHP对接口执行效率慢的优化 造成执行效率低的原因可以由很多方面找原因 从代码层面,代码质量低,执行效率也会有很大影响的. 从硬件方面,服务器配置低,服务器配置是基础,这个跑不动肯定慢. 从数据量方面,查询数据量过多,sql语句过于繁杂,执行缓慢. 服务器 从配置上做提升,对于系统整体的执行效率是相当明显的,这一点没有什么好质疑的,只要有实力,自然就可以多在这方面做提升了. 数据查询 这个查询的优化,涉及sql的优化,或者到数据库的优化,下面有几个简单的优化方案.…

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没…

系统环境:微软云Linux DS12系列.Centos6.5 .MySQL 5.7.10.生产环境,step1,step2是案例,精彩的剖析部分在step3,step4. 1.慢sql语句大概需要13秒 原来的sql语句要13秒,sql如下: SELECT (SELECT COUNT(*) FROM TB_BIS_POS_DEVICE t1, TB_BIS_MERCHANT t2 WHERE t1.`PROJECT_ID` = '1024' AND t1.MERCHANT_ID = t2.ID…

从 Hive 刚推出到现在,得益于社区对它的不断贡献,使得 Hive执行 query 效率显著提升.其中比较有代表性的功能如 Tez (将多个 job整合为一个DAG job)以及 CBO(Cost-based-optimization). Hive 在 2.0 版本以后推出了一个新特性名为 LLAP(Live Long And Process),它可以显著提高 hive query的效率. LLAP提供了一种混合模型,它包含一个长驻进程,用于直接与DataNode 进行IO交互,并紧密地集成在…

在人工智能和大数据时代,越来越多的云上数据和越来越智能的模型开始辅助人们做出各种最优决策,从运营效率.成本节约.最优配置等方方面面,实现降本增效,进一步提升商业效率.京东.美团.滴滴.顺丰等众多知名厂商,都通过运筹优化平台,改造其供应链.智能派单.司乘匹配.智能分拣等等. 零售行业环节众多,从生产到仓库.到线下门店的供应链中,即使最终产品的需求非常稳定,长鞭效应也经常会发生.原因在于供应链中各节点只根据其相邻的需求信息进行生产或者供应决策时,需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上,逐级放大.更准…

问题背景 公司有个简单粗暴的日志服务,它部署在多台机器实例上,收集的日志记录在每台机器本地硬盘,写一个小时自动切换日志文件,硬盘空间写满了自动回卷,大约可以保存两三天的历史数据.为什么说它粗暴呢?原来它不提供任何查询日志的接口,想要获取日志唯一的办法就是直接查日志文件: ssh 执行 grep 得到结果 scp 将结果复制到本地 最后将这些文件拼接在一起作为最终结果.有个前辈写过一个脚本,不过比较简单,基本就是一个 while 循环里串行查询每台实例.获取一次日志需要将近 1 个小时,严重拖慢了…

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S…