1. 读写方式 顺序读写的IOPS要比随机读写的IOPS高.100%顺序读写来讲,顺序读要高于顺序写.100%随机读写来讲,随机读要高于随机写.小块读写的IOPS要比大块读写高.需要根据实际的应用程序建立对应的io模型. 2. 磁盘 2.1 磁盘的容量和数量: 大容量盘上的随机读写略低于小容量盘:8盘位整体性能优于6盘位系统:部分磁盘受限于内圈速度,会出现使用量越高,整体性能趋于下降:2.2 组成存储系统的方式:RAID:raid10等虚拟卷:lvm.gluste 2.3 磁盘的类型:7200r

实验总结分析报告:从系统的角度分析影响程序执行性能的因素 1.请您根据本课程所学内容总结梳理出一个精简的Linux系统概念模型,最大程度统摄整顿本课程及相关的知识信息,模型应该是逻辑上可以运转的.自洽的,并举例某一两个具体例子(比如读写文件.分配内存.使用I/O驱动某个硬件等)纳入模型中验证模型. 2.然后将一个应用程序放入该系统模型中系统性的梳理影响应用程序性能表现的因素,并说明原因. 3.产出要求是发表一篇博客文章,长度不限,1要简略,2是重点,只谈自己的思考和梳理,严禁引用任何资料(包括本

一.磁盘的选择也是影响MySQL的性能的重大因素之一 1.使用传统的机器硬盘读取数据的过程 2.如何选择传统机器硬盘的因素 二.使用RAID增加传统机器硬盘的性能 1.什么是RAID技术 2.常见的RAID技术有以下四种: RAID0.RAID1.RAID5.RAID10 3.RAID0技术的磁盘利用率100% 4.RAID1技术的磁盘利用率50%,RAID1是把硬盘组分成2组,在2组硬盘间同时按堆栈顺序写入双份数据,容量为N*M/2,读速度为T,写速度为T/2.次模式写速度和读速度在所有RAI

影响HTTP性能的常见因素 我们这里讨论HTTP性能是建立在一个最简单模型之上就是单台服务器的HTTP性能,当然对于大规模负载均衡集群也适用毕竟这种集群也是由多个HTTTP服务器的个体所组成.另外我们也排除客户端或者服务器本身负载过高或者HTTP协议实现的软件使用不同的IO模型,另外我们也忽略DNS解析过程和web应用程序开发本身的缺陷. 从TCP/IP模型来看,HTTP下层就是TCP层,所以HTTP的性能很大程度上取决于TCP性能,当然如果是HTTPS的就还要加上TLS/SSL层,不过可以肯定

前言: 大部分人都一致认为一个数据库应用系统(这里的数据库应用系统概指所有使用数据库的系统)的性能瓶颈最容易出现在数据的操作方面,而数据库应用系统的大部分数据操作都是通过数据库管理软件所提供的相关接口来完成的.所以数据库管理软件也就很自然的成为了数据库应用系统的性能瓶颈所在,这是当前业界比较普遍的一个看法.但我们的应用系统的性能瓶颈真的完全是因为数据库管理软件和数据库主机自身造成的吗?我们将通过本章的内容来进行一个较为深入的分析,让大家了解到一个数据库应用系统的性能到底与哪些地方有关,让大家寻找

MySQL 最多的使用场景是WEB 应用,那么我们就以一个WEB 应用系统为例,逐个分析其系统构成,进行经验总结,分析出数据库应用系统中各个环境对性能的影响. 商业需求对性能的影响 这里我们就拿一个看上去很简单的功能来分析一下. 需求:一个论坛帖子总量的统计附加要求:实时更新 在很多人看来,这个功能非常容易实现,不就是执行一条SELECT COUNT(*)的Query 就可以得到结果了么?是的,确实只需要如此简单的一个Query 就可以得到结果.但是,如果我们采用不是MyISAM 存储引擎,而是

MySQL 最多的使用场景是WEB 应用,那么我们就以一个WEB 应用系统为例,逐个分析其系统构成,进行经验总结,分析出数据库应用系统中各个环境对性能的影响. 一.商业需求对性能的影响 这里我们就拿一个看上去很简单的功能来分析一下. 需求:一个论坛帖子总量的统计附加要求:实时更新 在很多人看来,这个功能非常容易实现,不就是执行一条SELECT COUNT(*)的Query 就可以得到结果了么?是的,确实只需要如此简单的一个Query 就可以得到结果.但是,如果我们采用不是MyISAM 存储引擎,

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips:最好不要在主库上数据库备份,大型活动前

本文作者是一名有10多年经验的高级系统架构师,他的主要专业领域是Java EE.中间件和JVM技术.他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解,下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题. 1.缺乏正确的容量规划 容量规划是一个全面的和发展的过程标准,预测当前和未来的IT环境容量需求.制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性,同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中.硬件.中间件.JVM.调整等在项目部署之前就应该准备好. 2.Java EE中间件环境

精细化.安装简易化及使用寿命长是现在数码电子产品的趋势发展,pogo pin连接器体积小而且弹簧伸缩式设计,可以更好的缩小数码电子产品的尺寸并且连接安装更加的简单方便,因此pogo pin连接器得到了连接器使用厂家的青睐.数码电子产品使用寿命的长短是大家最关心的问题,连接器的使用寿命在某种程度上决定了电子产品的使用寿命,那么影响pogo pin连接器使用寿命的因素有哪些? 1. 插拔问题插拔问题是影响pogo pin连接器使用寿命的重要因素,插拔力的控制是很难的,小了容易脱落,大了又会损坏.现在

FIO测试磁盘iops性能 1.SATA和SAS盘原生IOPS如下: 2.RAID磁盘阵列对应的写惩罚级别: 3.计算功能性IOPS公式如下: 功能性 IOPS=(((总原生 IOPS×写 %))/(RAID 惩罚))+(总原生IOPS×读 %) 4.根据公式和测试磁盘(两块15000RPM SAS组成的RAID1)的类型,这里取原生IOPS值为180,得到如下理论IOPS参考值: IOPS = (180 * 30%)/2 + (180 * 70%) = 54(写IOPS) + 126(读IOP

1, Java中创建的对象多了,必然影响内存和性能,所以对象的创建越少越好,最后还要记得销毁.

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26000296-id-4932826.html 编码器用FMLE,用手机秒表作为延迟计算. 结论: 1. 影响延迟的三个重要因素:网络带宽不足延迟越大,服务器算法缓存越多延迟越大,编码gop越大延迟越大 2. 若只考虑服务器,NGINX-RTMP做源站时延迟在2-3秒以上. 3. 若只考虑服务器,SmartServer做边缘延迟最小在0.3秒,多级边缘服务器没有影响. 服务器结构如下: 源站:NGINX-RTMP 一级边缘:Sm

第2章 什么影响了MySQL性能 2-1 影响性能的几个方面 1.服务器的硬件 2.服务器的操作系统 3.数据库的存储引擎 4.数据库的参数配置 5.数据库表结构设计和SQL语句的编写和优化 2-2 CPU资源和可用内存大小 2-03 磁盘的配置和选择 2-04 使用RAID增加传统机器硬盘的性能 2-05 使用固态存储SSD或PCIe卡 2-06 使用网络存储SAN和NAS 2-07 总结:服务器硬件对性能的影响 2-08 操作系统对性能的影响-MySQL适合的操作系统 Windows.Fre

目前本人在看<SQL Server性能调优实战> ,以下内容是本人看书笔记 数据库性能取决于各方面综合因素: 硬件,操作系统,软件 硬件:内存,CPU,磁盘 当服务器的物理内存不足时,会产生大量的磁盘I/O,给磁盘带来压力: 当内存不足时,一些占用CPU资源较多的对象可能就无法被正常缓存在内存中,需要使用大量的CUP资源来处理这些对象的计算,从而给CPU带来更大的压力 内存: 1.执行计划缓存 数据库引擎接收到需要执行的语句时,首先会经过一系列复杂的计算和分析,得到相应的执行计划,然后再根据执

Solr本身的性能不错,但是在使用过程中,还是会遇到一些使用错误,或是没考虑到的地方:在出现瓶颈时,可以首先考虑哪些点呢?下面就来看一下Solr官方的总结,个人觉得总结的很好.SOLR+LUCENE的官网还是挺给力的  对Schema设计的考虑 索引域的数量增长会很大程度的影响以下的内容: 引用 索引期间的内存使用 段的合并时间 优化(optimization)时间 如果设置omitNorms="true" ,则可以减小对这些影响 批注:如果设置Norms,则会影响评分的标准,但会大大

 1.表定义 (1)如果字符串字段是经常需要用到的,可以冗余,否则不要冗余 (2)经常需要作为where的查询条件的字段,可以建索引:但是过多的索引会影响写入时的性能 (3)合理定义字段的数据类型 (4)分离存放附件或者大(超)文本的表 (5)字段数据类型尽可能使用更小的长度 2.在sql中 (1)减少*的使用 (2)避免使用游标,select中的逻辑 可以使用“ case 加 自定义函数”代替 (3)在使用join前,先把将要连接的集合用现有的条件缩小,然后再连接 (4)减少in的使用,尤其是

一.逻辑数据库和表的设计数据库的逻辑设计.包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心.一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础.   标准化的数据库逻辑设计包括用多的.有相互关系的窄表来代替很多列的长数据表.下面是一些使用标准化表的一些好处. A:由于表窄,因此可以使排序和建立索引更为迅速 B:由于多表,所以多镞的索引成为可能 C:更窄更紧凑的索引 D:每个表中可以有少一些的索引,因此可以提高insert update delete等的速度,因为这些操作在索引多的情况

DBUtils:提高了程序的性能,编程更加简便 架包 mysql-connector-java-jar commons-dbcp-1.4jar commons-pool-1.5.5jar commons-dbutils-jar导进去 ------------------------------------------------------------------------------- //数据库连接池:三个开源的架包导进去 数据库连接池连接代码(其方法在TestJDBC()类中): pub

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

相关性算分 指文档与查询语句间的相关度,通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表   如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢? 本质问题是一个排序的问题,排序的依据是相关性算分,确定倒排索引哪个文档排在前面   影响相关度算分的参数: A. TF(Term Frequency):词频,即单词在文档中出现的次数,词频越高,相关度越高,计算公式: tf(t in d) = √frequency B. Document Frequency(DF):文档词频, 该词出现在多少篇文档中 C. ID