kafka的并行度与JStorm性能优化 > Consumers Messaging traditionally has two models: queuing and publish-subscribe. In a queue, a pool of consumers may read from a server and each message goes to one of them; in publish-subscribe the message is broadcast to all…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

apache kafka中国社区QQ群:162272557 Apache kafka性能优化架构分析 应用程序优化:数据压缩 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl6aGl0YW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> consumer offset默认情况下是定时批量更新topic…

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

很多粉丝私信问我Kafka在性能优化方面做了哪些举措,对于相关问题的答案其实我早就写过了,就是没有系统的整理一篇,最近思考着花点时间来整理一下,下次再有粉丝问我相关的问题我就可以潇洒的甩个链接了.这个问题也是Kafka面试的时候的常见问题,面试官问你这个问题也不算刁难你.在网上也有很多相关的文章开讲解这个问题,比如之前各大公众号转载的“为什么Kafka这么快?”,这些文章我看了,写的不错,问题在于只是罗列了部分的要领,没有全部的详述出来.本文所罗列的要领会比你们网上搜寻到的都多,如果你在看完本篇…

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线…

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,…

Storm 性能优化 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: | 主机名 | 硬件配置 | 角色描述 ||: ---------------- :|: ----------…

Storm 性能优化  原文地址:http://www.jianshu.com/p/f645eb7944b0 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色…

为什么要提升web性能? Web性能黄金准则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载html文档上,其余的80%~90%时间花在了下载页面组件上. web性能对于用户体验有及其重要的影响,根据著名的`2-5-8`原则: 当用户在2秒以内得到响应,会感觉系统的响应非常快 当用户在2-5秒之内得到响应,会感觉系统的响应速度还可以 当用户在5-8秒之内得到响应,会感觉系统的响应非常慢,但还可以接受 当用户在8秒之后都没有得到响应,会感觉系统糟透了,甚至系统已经挂掉:要么打开竞争对手的网站,要么…

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

性能优化对于用户体验无疑是非常重要的,下面介绍一些性能优化的方法. 1.减少HTTP请求 http请求越多,那么消耗的时间越多,如果在加上网络很糟糕,那么问题就更多了.且如果网页中的图片.css文件.js文件很多甚至有音乐文件时,这势必会造成负担. 如何减少HTTP请求? 对于图片,可以使用css sprites(图片精灵).图片lazyload(图片懒加载). 对于css和js,可以把css文件以及js文件分别进行合并,以减少http请求次数. 2.使用CDN CDN即 content dis…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…

一切J2EE应用都是基于JVM的,那么对于JVM的设置和监控,成为J2EE应用程序性能分析和性能优化的必然手段.今天Sincky和大家交流该话题.这里以Tomcat环境为例,其它WEB服务器如Jboss.Weblogic.Websphere完全一致. [认识JVM] 首先我们来看一张图,这是目前JDK1.6版本自带的JVM性能监控工具VisualVM的一个插件VisualGC的显示情况.让我们先来了解JVM的内存堆Heap管理模式,要调整JVM,自然要知道它的内部结构和运作,此乃“知己知彼,百战…

索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快訪问表中的数据: Oracle存储索引的数据结构是B*树.位图索引也是如此,仅仅只是是叶子节点不同B*数索引: 索引由根节点.分支节点和叶子节点组成.上级索引块包括下级索引块的索引数据,叶节点包括索引数据和确定行实际位置的rowid. 使用索引的目的: 加快查询速度 降低I/O操作 消除磁盘排序 何时使用索引: 查询返回的记录数 排序表<40% 非排序表 <7% 表的碎片较多(频繁添加.删除) 索引的种类 非唯一索引(最经常使用) 唯一索引…

Kafka 协议实现中的内存优化 Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Reques…

在生产环境中,我们为了更好的服务于业务,通常会通过优化的手段来实现服务对外的性能最大化,节省系统性能开支:关注我的朋友们都知道,前段时间一直在搞ELK,同时也记录在了个人的博客篇章中,从部署到各个服务应用的采集都做了详细的介绍,但是并没有关于ELK方面的优化,那么,我们对于这些日志分析平台,我们如何去优化呢?优化的手段又有哪些呢?下面请听我娓娓道来~ [ES优化] ES在前面的部署环节(https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9460554.html)已经简单了提到…

tomcat是我们常用的web容器,它的性能高低直接影响到应用对外提供服务的能力和用户的体验,所以tomcat的优化至关重要.对于单台tomcat服务器而言,优化主要是两方面:内存优化和配置优化(例如,连接数,线程池,iO等),当然还有使用tomcat原生库.除了这些tomcat本身固有配置优化,还有一些减少占用tomcat连接时间的配置,比如数据压缩.如果单个服务器经过优化后依然无法满足,性能要求,这时服务器集群就是必须的手段了,下面针对这些方面的优化详细介绍. 内存优化 主要是针对jvm各个…

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问…

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa…

Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Request => Size ApiKey…

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…

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业…

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采…

一 RAC环境 RAC架构,2节点信息 节点1 SQL> show parameter instance NAME                                 TYPE        VALUE ------------------------------------ ----------- ----------------------------------------------- active_instance_count                    inte…

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60…

https://www.jianshu.com/p/b8841a8925fb spark性能优化 1.诊断内存的消耗 2. 高性能序列化类库 3. 优化数据结构 4. 对多次使用的rdd进行持久化或者checkpoint 5. 使用序列化的持久化级别 6. java虚拟机垃圾回收调优 7. 提高并行度 8. 广播共享数据 9. 数据本地化 10. reducebykey和groupbykey 11. shuffle性能调优…

性能的基本概念 一).什么叫程序的性能? 程序运行所需的内存和时间. 二).性能的表现形式: 1).执行速度: 程序的反应是否迅速,响应时间是否足够短. 2).启动时间:程序从运行到可以处理正常业务所需要的时间. 3).内存分配: 内存分配是否合理,是否过多的消耗内存或者存在泄露 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. 三).衡量性能的基本指标: 1).执行时间:一段代码从开始到结束所需的时间. 2).CPU时间:函数或线程占用CPU的时间. 3).…