本文主要阐述软件性能测试中的一些调优思想和技术,节选自作者新书<软件性能测试分析与调优实践之路>部分章节归纳. 在国内互联网公司中,Web中间件用的最多的就是Apache和Nginx这两款了,包括很多大型电商网站淘宝.京东.苏宁易购等,都在使用Nginx或者Apache作为Web中间件.而且很多编程语言在做Web开发时,会将Apache或者Nginx作为其绑定的固定组件,比如php语言做Web开发时,就经常和Apache联系在一起,使得apche成为了php在Web开发时的一个标配.而Ngin

Java编程语言自从诞生起,就成为了一门非常流行的编程语言,覆盖了互联网.安卓应用.后端应用.大数据等很多技术领域,因此Java应用程序的性能分析和调优也是一门非常重要的课题.Java应用程序的性能直接关系到了很多大型电商网站的访问承载能力.大数据的数据处理量等,它的性能分析和调优往往还可以节省很多的硬件成本. 5.1  JVM基础知识 5.1.1  JVM简介 JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的英文简写,通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的.Ja

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

1  .MySQL数据库的性能监控 1.1.如何查看MySQL数据库的连接数 连接数是指用户已经创建多少个连接,也就是MySQL中通过执行 SHOW  PROCESSLIST命令输出结果中运行着的线程个数的详情,如图所示. SHOW PROCESSLIST默认情况下只显示前100条记录的详情,如果超过100条后需要显示所有,可以通过执行SHOW  FULL  PROCESSLIST命令,如图所示. show variables like 'max_connections'可以查询数据库中可以支持

一.背景 2021年2月,收到反馈,视频APP某核心接口高峰期响应慢,影响用户体验. 通过监控发现,接口响应慢主要是P99耗时高引起的,怀疑与该服务的GC有关,该服务典型的一个实例GC表现如下图: 可以看出,在观察周期里: 平均每10分钟Young GC次数66次,峰值为470次: 平均每10分钟Full GC次数0.25次,峰值5次: 可见Full GC非常频繁,Young GC在特定的时段也比较频繁,存在较大的优化空间.由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段,所以决定对该核

1.背景 前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大. 在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位. 该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 性能测试

1 背景   前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大.  在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位.  该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 

转自http://www.rowkey.me/blog/2016/11/02/java-profile/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io JVM常用参数选项 jvm 可配置的参数选项可以参考 Oracle 官方网站给出的相关信息:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/vmoptions-jsp-140102.html 下面只列举其中的几个常

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

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

MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先

本篇是”GC专家系列“的第三篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.所以,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在第二篇Java垃圾回收的监控中介绍了在真实场景中JVM是如何运行GC,如何监控GC数据以及有哪些工具可用来方便进行GC监控. 在本篇中,我将基于真实的案例来介绍一些GC调优的最佳选项.写本篇文章时,我假设你已经理解了前两篇的内容.为了深入理解本部分内容,你最好先浏览一下前两篇的内

转:https://blog.csdn.net/luokehua789789/article/details/53007456 Linux 性能分析以及调优介绍 写在前面:计算机要解决的基本问题之一是如何在不增添更多硬件能力的情况下使其能够完成更多工作:而我们应用设计的一项重要伸缩性原则是:随着应用的推广和访问流量的增加,通过相应数量的服务器资源来应对:资源的消耗应该随负载线性(或更佳)上升,负载可由用户流量.数据量等测量:可以参考ebay的架构最佳实践:    http://www.infoq

x86服务器中网络性能分析与调优 2017-04-05 巨枫 英特尔精英汇 [OpenStack 易经]是 EasyStack 官微在2017年新推出的技术品牌,将原创技术干货分享给您,本期我们讨论 [x86服务器中网络性能分析与调优] 那些事! >> 网络性能理论极限 网络数据包处理的性能指标,一般包括吞吐.延时.丢包率.抖动等. 数据包有大有小,数据包的大小对这些性能指标有很大的影响. 一般认为服务器处理能力很强,不是数据包处理的瓶颈,而通过物理线路能够传送数据包的最大速率,即线速(Wir

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

PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储

elasticsearch5.3.0 bulk index 性能调优实践 通俗易懂

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ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等