一. HBase的通用优化 1 高可用 在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果 Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置. HBase的高可用集群搭建参考: CentOS7.5搭建HBase1.2.6HA集群 2 Hadoop 的通用性优化 1) NameNode 元数据备份使用 SSD 2

[Tomcat中日志打印对性能测试的影响] 一般都提供了这样5个日志级别: ▪ Debug ▪ Info ▪ Warn ▪ Error ▪ Fatal 由于性能测试需要并发进行压力测试,如果日志级别是info或者debug就会严重影响系统的性能,磁盘IO读写和网络会造成瓶颈,所以性能测试或者上线系统的日志级别需要修改为WARN或者ERROR,日志文件为/tomcat/apache-tomcat-7.0.40/webapps/HSEAP/WEB-INF/conf/ log4j.properties

cpu个数.核数.线程数.Java多线程关系的理解 2017年12月08日 15:35:37 一 cpu个数.核数.线程数的关系 cpu个数:是指物理上,也及硬件上的核心数: 核数:是逻辑上的,简单理解为逻辑上模拟出的核心数: 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,线程数=cpu个数 * 核数 二 cpu线程数和Java多线程 首先明白几个概念: (1) 单个cpu线程在同一时刻只能执行单一Java程序,也就是一个线程 (2) 单个线程同时只能在单个cpu线程中执行 (3) 线程是操作系统

查看最大线程数: cat /proc/sys/kernel/threads-max ulimit User limits - limit the use of system-wide resources. Syntaxulimit [-acdfHlmnpsStuv] [limit] Options -S Change and report the soft limit associated with a resource. -H Change and report the hard limit

ulimit命令查看和更改系统限制 ulimit命令详解 ulimit用于shell启动进程所占用的资源,可以用来设置系统的限制 语法格式 ulimit [-acdfHlmnpsStvw] [size] 在/etc/security/limits.conf文件中定义 限制. 命令参数 描述 例子 -H 设置硬资源限制,一旦设置不能增加. ulimit – Hs 64:限制硬资源,线程栈大小为 64K. -S 设置软资源限制,设置后可以增加,但是不能超过硬资源设置. ulimit – Sn 32:

Java的线程对象是存储在堆上的,所以,能够创建多少个线程,受到堆空间的大小限制,同时也受到每个线程的大小的限制,假如线程对象内部有一个非常大的数组字段,那就非常影响能够创建的线程的大小 我们的例子: class Task implements Runnable { //5M堆内存 128k的情况下,最多创建31个线程就挂了 byte[] bytes = new byte[1024 * 128]; @Override public void run() { while (true) { try

环境如下: Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 JDK1.7 Ant1.9.5 Maven3.0.5 最近在测Hbase的压缩,Hadoop安装了lzo和snappy,插入50条文本数据,每条数据大约4M,来看他们的压缩率对比, 然后在测的过程中,发现用java客户端去scan这50条数据时,regionserver频繁宕机看hbase的log发现并无明显异常,查看datanode的log发

关于线程池的几个参数,很多人不是很清楚如何配置,他们之间是什么关系,我用代码来证明一下. package www.itbac.com; import java.util.concurrent.*; public class ExecutorTest { public static void main(String[] args) { // 创建线程池 , 参数含义 :(核心线程数,最大线程数,加开线程的存活时间,时间单位,任务队列长度) ThreadPoolExecutor pool = new

Java作为一种面向对象的,跨平台语言,其对象.内存等一直是比较难的知识点,所以,即使是一个Java的初学者,也一定或多或少的对JVM有一些了解.可以说,关于JVM的相关知识,基本是每个Java开发者必学的知识点,也是面试的时候必考的知识点. 在JVM的内存结构中,比较常见的两个区域就是堆内存和栈内存(如无特指,本文提到的栈均指的是虚拟机栈),关于堆和栈的区别,很多开发者也是如数家珍,有很多书籍,或者网上的文章大概都是这样介绍的: 1.堆是线程共享的内存区域,栈是线程独享的内存区域. 2.堆中主

小结: 1.栈内存 为什么快? Due to this nature, the process of storing and retrieving data from the stack is very fast as there is no lookup required, you just store and retrieve data from the topmost block on it. 堆内存 慢于栈内存 ,但存储空间动态,使用指针访问 Heap is used for dynam

一个 asp.net core 站点,之前运行在Linux 服务器上,运行一段时间后有时站点会挂掉,在日志中记录很多“EMFILE too many open files”的错误: Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Internal.Networking.UvException: Error -24 EMFILE too many open files 后来将这个 asp.net 站点部署到 Windows 服务器的 IIS 上.运行一段时间后,发现其中一台

一.为服务分配内存 1.一般如果服务所需的内存不一样,需要单独指定的话,我们是通过拷贝startWebLogic.sh文件,拷贝为startNode.sh(名字随意) 2.然后在startNode.sh中分配内存 MEM_ARGS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=256m" echo "JAVA Memory arguments: ${MEM_ARGS}" 3.最后在服务的启动脚本中指定去读

Python之线程 线程 本节目录 一 背景知识 二 线程与进程的关系 三 线程的特点 四 线程的实际应用场景 五 内存中的线程 六 用户级线程和内核级线程(了解) 七 python与线程 八 Threading模块 九 锁 十 信号量 十一 事件Event 十二 条件Condition(了解) 十三 定时器(了解) 十四 线程队列 十五 Python标准模块--concurrent.futures 1.进程 之前我们已经了解了操作系统中进程的概念,程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系

近期看了一些JVM和并发编程的专栏,结合自身理解,来做一个关于(线程池线程数与(CPU密集型任务和I/O密集型任务)的关系)的总结: 1.任务类型举例: 1.1: CPU密集型: 例如,一般我们系统的静态资源,比如js,css等,会存在一个版本号,如 main.js?v0,每当用户访问这个资源的时候,会发送一个比对请求到服务端,比对本地静态文件版本和服务端的文件版本是否一致,不一致则更新.这种任务一般不占用大量IO,所以后台服务器可以快速处理,压力落在CPU上. 1.2: I/O密集型: 比方说

原文地址:http://www.dn580.com/dnzs/dncs/2013/10/08/172948914.html 我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面笔者就来解释一下CPU的核心数与线程数的关系和区别. 简单地说,CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几个核心.比如,双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组,四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

最近在写一些东西的时候,把一些内容整理了一下. 在考虑压力工具中的用户数(有些工具中称为线程数,本文后续都用"用户数"来说明).响应时间.TPS三者之间的关系时,想到之前也有人问起过这样的问题,就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢. 这个公式我想谁都能知道了: TPS = ( 1 / RT ) * user  (其中,RT单位是秒,user是用户数) 先来画一下最简单的图(假设前提:每个user的事务定义都是一致的.): 当有五个用户时,响应时间都稳定保持在0.2s,那这个场景的

问题:Tomcat线程数是不是越大越好呢? 答案肯定是否定的. Tomcat的处理速度跟线程数不是完全成正比的,设置不恰当会出现相反的效果.服务的负载计算包括了CPU的使用率和资源等待. 第一种情况,资源等待比较少,那么系统响应时间就是限制在CPU的计算上面了. 这时候线程数应该设置小一点,降低同一时间争抢CPU的线程数,可以提高线程效率,从而提升系统的处理能力. 第二种情况,资源等待比较多,比如文件的读写或者请求数据库等. 这时候线程数就要增加一些,这样子才能提高处理的请求个数,从而提高系统的

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

测试方法 24MB的一张4K图片,连续计算5次直方图. 小米mix2s, 高通骁龙 845.4大核,4小核. 数据表格 线程数 绝对时间(s) 累计CPU时间(s) 每线程平均耗时(us) 每线程最大耗时(us) 每线程最小耗时(us) 1 0.61 0.58 587046 587046 587046 2 0.60 1.18 588503.5 588689 588318 3 0.61 1.76 587499.7 588286 586093 4 0.64 2.35 604698.3 621798

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed