AP射频调优组网图 射频调优简介 射频调优的主要功能就是动态调整AP的信道和功率,可以使同一AC管理的各AP的信道和功率保持相对平衡,保证AP工作在最佳状态.WLAN网络中,AP的工作状态会受到周围环境的影响.例如,一个AC管理下的多个AP,如果相邻AP的工作信道存在重叠频段,或者某个AP的功率过大会对相邻AP造成信号干扰,此时就可以在AC上配置射频调优功能. 射频调优常见的场景: 用户新开局时,可使用射频调优功能自动选择最佳信道. 有新AP加入网络,或者网络环境变化,用户可定时调整AP的信道和

MySQL管理之道:性能调优.高可用与监控内置脚本 随书附送脚本 keepalive配置文件和脚本开源工具pssh批量管理服务器(python) 下载地址 http://files.cnblogs.com/files/MYSQLZOUQI/MySQL%E7%AE%A1%E7%90%86%E4%B9%8B%E9%81%93%E6%89%80%E6%9C%89%E8%84%9A%E6%9C%AC.rar f

在做性能测试中经常会遇到一些sql的问题,其实做性能测试这几年遇到问题最多还是数据库这块,要么就是IO高要么就是cpu高,所以对数据的优化在性能测试过程中占据着很重要的地方,下面我就介绍一些msyql性能调优过程中经常用到的三件利器: 1.慢查询 (分析出现出问题的sql) 2.Explain (显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句) 3.Profile(查询到 SQL 会执行多少时间, 并看出 CPU/Memory 使用量,

提升性能 1.允许情况下,调大连接数 2.开启查询缓存(看命中率,用在变化不大的表内) 3.锁(查看是否存在死锁) 4.慢查询(将执行时间过长的语句写入日志内) 5.explain(分析表结构,type 为 ALL或extra 为 Using filesort.Impossible where.Using join buffer则一定要优化) 关系型数据库概念,有啥? 非关系型数据库概念,有啥? 要对表操作,是有权限控制的,我们自动会忽略这个权限问题 查询走硬盘的话,硬盘会影响性能.ssd>hd

转自http://www.linuxidc.com/Linux/2012-09/70459.htm mysql profile explain slow_query_log分析优化查询 在做性能测试中经常会遇到一些sql的问题,其实做性能测试这几年遇到问题最多还是数据库这块,要么就是IO高要么就是cpu高,所以对数据的优化在性能测试过程中占据着很重要的地方,下面我就介绍一些msyql性能调优过程中经常用到的三件利器: 1.慢查询 (分析出现出问题的sql) 2.Explain (显示了mysql

梁敬彬老师的<收获,不止SQL优化>,关于如何缩短SQL调优时间,给出了三个步骤, 1. 先获取有助调优的数据库整体信息 2. 快速获取SQL运行台前信息 3. 快速获取SQL关联幕后信息 其实我们日常,这些步骤,或多或少都会用,但往往缺乏系统的梳理,想到哪儿,做到哪儿,有时还是需要方法论的指导,梁老师帮助我们整理,而且给出了一键生成的脚本,非常实用,这引出了另一个话题,正如eygle曾说的,“动手实验实证能力,才会让别人的经验成为我们的知识和技能,不断成长”,除此之外,我们不能仅仅黑盒地使用

目录 内网服务器离线编译安装mysql5.7并调优 前言 关于MySQL 一.MySQL安装篇 部署环境 前期准备工具 挂载系统ISO镜像,配置yum源 二.MySQL调优篇 1.对MySQL进行安全设置 2.设置MySQL超时时间 3.MySQL配置文件优化参考1(按需配置即可) 4.MySQL配置文件优化参考2(按需配置即可) 内网服务器离线编译安装mysql5.7并调优 前言 ​ 根据安全性和保密性的要求,内网服务器是不能访问网络的,所以只能离线安装软件,安装MySQL的依赖包需要配置yu

大数据集群Linux CentOS 7.6 系统调优篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.设置主机hosts文件 1>.修改主机名 [root@node100.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/hostname node100.yinzhengjie.org.cn [root@node100.yinzhengjie.org.cn ~]# 2>. 添加集群各节点主机名称映射关系 [root@node100.yinzhengjie.

SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议,位列数据库方向顶级会议之首.近日,腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文),入选论文题目为"HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements".标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破,实现性能领先. 数据库参数

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

文章来源:http://www.cnblogs.com/dingjie08/archive/2009/11/10/1599929.html 前言    最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景    朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVE