ArcGIS  Server对象扩展(SOE)开发注意事项 1.SOE介绍 在ArcGIS 10.1中ArcGIS Server不在支持DCOM方式的连接,这也就意味着我们不能通过本地方式的连接使用ArcObjects提供的更多功能,所以我们推荐一种新的方式来实现这些功能,这种方式就是SOE服务器对象扩展.SOE存在于整个服务对象的生存期内,可以利用服务对象的资源并对其进行扩展.一个SOE通常在服务对象创建是初始化,并且在整个服务对象的生存期内只会被创建一次.SOE支持SOAP和REST两种访问

使用Django.core.cache操作Memcached导致性能不稳定的分析过程 最近测试一项目,用到了Nginx缓存服务,那可真是快啊!2Gb带宽都轻易耗尽. 不过Api接口无法简单使用Nginx缓存,使用Memcached作二级缓存.但发现性能非常之不稳定,最终发现问题出在Memcached上.大压力时Memcached无法连接,即使使用Telnet也连接超时/连接被拒绝. 与开发沟通后发现用的django.core.cache操作Memcached,于是要求使用其它库取代,选中pyth

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

开门见山,问题所在 sql语句性能达不到你的要求,执行效率让你忍无可忍,一般会时下面几种情况. 网速不给力,不稳定. 服务器内存不够,或者SQL 被分配的内存不够. sql语句设计不合理 没有相应的索引,索引不合理 没有有效的索引视图 表数据过大没有有效的分区设计 数据库设计太2,存在大量的数据冗余 索引列上缺少相应的统计信息,或者统计信息过期 .... 那么我们如何给找出来导致性能慢的的原因呢? 首先你要知道是否跟sql语句有关,确保不是机器开不开机,服务器硬件配置太差,没网你说p啊 接着你使

Android Do not keep activities选项分析 Developer Options里面有一项: Do not keep activities -> 不保留Activities. 默认是不开启的. 当开启之后,用户离开后即销毁每个Activity.   相关背景知识: task, back stack和低内存时的系统行为 当用户开启一个task,里面的activities都会被保存在这个栈的back stack中. 当前的activity在栈顶并且拥有焦点,之前的activi

转自:http://blog.csdn.net/cyberlabs/article/details/6967192 引 言 随着嵌入式设备的快速发展,嵌入式设备的功能和灵活性要求越来越高,很多嵌入式设备中都开始使用操作系统.由于工作的特殊性, 很多嵌入式设备要求系统对外部事件的中断响应必须在事先设定的时限范围内完成,使系统具有可预测性,而通用的桌面操作系统大都是非实时或者是软实时的,无 法满足需求,因此就必须使用实时操作系统(Real—Time Operating System,RTOS).  

第一部分 调研.评测 1.1评测 1.1.1 第一次上手体验 1.1.2 bug 1.1.2.1 bug定义 1.1.2.2 栗子 1.1.2.2.1 A级 1.1.2.2.2 B级 1.1.2.2.3 C级 1.2 采访 1.2.1 采访对象 1.2.1.1 学生 1.2.1.2 非学生 1.2.2 采访总结 1.2.2.1 功能(优点.不足) 1.2.2.2 改进建议 第二部分 分析 2.1 功能逻辑框图 2.2 模块分析 2.3 多维度评价 2.4 分析总结 2.4.1 项目估计 2.4.

仔细分析java的Arrays.sort(version 1.71, 04/21/06)后发现,java对primitive(int,float等原型数据)数组采用快速排序,对Object对象数组采用归并排序. 对这一区别,sun在<<The Java Tutorial>>中做出的解释是: The sort operation uses a slightly optimized merge sort algorithm that is fast and stable: * Fast

cat /proc/meminfo    读出的内核信息进行解释,下篇文章会简单对读出该信息的代码进行简单的分析. # cat /proc/meminfo MemTotal:     kB MemFree:      kB Buffers:         kB Cached:         kB SwapCached:          kB Active:        kB Inactive:       kB HighTotal:           kB HighFree:     

UDP主要丢包原因及具体问题分析 一.主要丢包原因   1.接收端处理时间过长导致丢包:调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花了一些时间,处理完后再次调用recv方法,在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失.对于这种情况可以修改接收端,将包接收后存入一个缓冲区,然后迅速返回继续recv.   2.发送的包巨大丢包:虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情,但包太大也不行.例如超过50K的一个udp包,不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失.这种情况需要切割成小包再逐个se

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施?在Tcon分布式系统测

第7课:分析场景 在前面的课程中,您学习如何设计,控制和执行方案运行.一旦您已加载您的服务器,你要分析的运行,并确定需要被淘汰,以提高系统性能的问题. 在图表和报告中有关方案的性能您的分析会议上提出的重要信息产生的.利用这些图表和报告,可以找出并确定应用程序的瓶颈,并确定需要将系统以改善其性能得到了什么变化. 在这一课中,你将涵盖以下主题: 如何分析会议的工作? 我该如何开始我的分析会话? 一目了然分析窗口 难道我达到我的目标?(服务水平协议) 如何查看性能概要? 我如何图形方式查看性能? 难道

转:http://jiekeyang.blog.51cto.com/11144634/1774473 一.系统性能分析 1.系统的性能是指操作系统完成任务的有效性.稳定性和响应速度.操作系统完成任务与系统自身设置.网络拓扑结构.路由设备.路由策略.接入设备.物理线路有关.当linux服务器出现问题,应该从应用程序.操作系统.服务器硬件.网络环境等方面排查. 2.性能优化方案提供:影响系统性能最大的因素是应用程序和操作系统两个方面,因为这两个方面出现的问题隐藏性好,不易察觉,而其他方面出现的问题一

综述先看这里 第一节的1.1简单介绍了DC/DC是什么: 第二节是关于DC/DC的常见的疑问答疑,非常实用: 第三节是针对nRF51822这款芯片电源管理部分的DC/DC.LDO.1.8的详细分析,对于研究51822的人很有帮助: 第四节是对DC/DC的系统性介绍,非常全面: 第五节讲稳压电路的,没太多东西,可以跳过: 第六节讲LDO的,包含LDO和DC/DC的选型建议.LDO电容的选择等,很好: 第七八两节从专业角度给出提高电源效率的建议(目前还用不到). 一.DC/DC转换器是什么意思 le

排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序.

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

第三次个人作业--关于K米(Andorid)的案例分析 1.K米简介 官方网址:http://www.ktvme.com/ 2.评测 2.1.上手体验 带着找bug的心态,兴致勃勃地开始体验 K米.打开K米后,有一个很醒目到位的提示---"连接包厢",显示在屏幕的上半部分.提醒用户,使用 k米需要连接到 ktv 包厢的点歌机.这是一个很照顾用户体验的提示.经过了20多分钟的使用,体验的了 k米的基本功能.大致可以把K米的功能分为3个模块:1.核心功能,手机点歌:2.陌生人交友:3.线上

Discuz开源论坛网页细分图结果分析(Web Page Diagnostics) 续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件

阅读本文可以带着下面问题:1.HBase遇到问题,可以从几方面解决问题?2.HBase个别请求为什么很慢?你认为是什么原因?3.客户端读写请求为什么大量出错?该从哪方面来分析?4.大量服务端exception,一般原因是什么?5.系统越来越慢的原因是什么?6.Hbase数据写进去,为什么会没有了,可能的原因是什么?7. regionserver发生abort,遇到最多是什么情况?8.从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?9.为了加强HBase的安全性,你会采取哪些措施? 在Tcon分布式系统

[IT专家网独家]同时在线访问量继续增大,对于1G内存的服务器明显感觉到吃力,严重时甚至每天都会死机,或者时不时的服务器卡一下,这个问题曾经困扰了我半个多月.MySQL使用是很具伸缩性的算法,因此你通常能用很少的内存运行或给MySQL更多的内存以得到更好的性能. 安装好mysql后,配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中,配制文件有几个,有my- huge.cnf.my-medium.cnf.my-large.cnf.my-small.cnf,不同流量的网站