HttpWatch的时间段捕捉详解 这是一个IE的插件,下载可以点这里.下载后解压如下图所示,一共有4个文件.HttpWatch Professional是单独软件,可以单独使用. 解压后有四个文件 插件安装时,只需运行httpwatchpro.exe,通常的安装过程.然后打开浏览器,就可以看到已经安装好的插件了. 插件安装成功 ​下面以百度为例来看TimeChart,详解捕捉到的网页的详细各个响应时间. httpwatch截取百度总图 时间的具体项 选择任意一条捕捉到的访问步骤,来详细学习时间

1.现象: 最近两天在每天的凌晨0:15-20分左右收到报警短息,报警内容: JDBC-SQL请求最近三分钟内平均耗时时间过高的报警,监控类型:SQL... 2.分析: 从现象来看 每天凌晨15分,可能是定时任务 sql耗时,很可能是慢查询.根据关键字定位到这条语句 <update id="initChance"> UPDATE policychance SET chances=#{chances} WHERE pid=#{pid} </update> 3.验证

package xxx; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p> * System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100

一.前言 System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我也不知道,不过听说在100倍左右),然而该方法又是一个常用方法, 有时不得不使用,比如生成wokerId.打印日志什么的,在高并发情形下肯定存在性能问题的,但怎么做才好呢? System.currentTimeMillis()之所以慢是因为 去跟系统打了一次交道.那什么快?内存!如果该方法从内存直接取数,那不就美滋滋了. 二.代码实现 public class SystemClo

高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 package cn.ucaner.alpaca.common.util.key; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p>

前言最近高德地图APP完成了一次启动优化专项,超预期将双端启动的耗时都降低了65%以上,iOS在iPhone7上速度达到了400毫秒以内.就像产品们用后说的,快到不习惯.算一下每天为用户省下的时间,还是蛮有成就感的,本文做个小结. (文中配图均为多才多艺的技术哥哥手绘) 启动阶段性能多维度分析 要优化,首先要做到的是对启动阶段的各个性能纬度做分析,包括主线程耗时.CPU.内存.I/O.网络.这样才能更加全面的掌握启动阶段的开销,找出不合理的方法调用. 启动越快,更多的方法调用就应该做成按需执行,

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

多线程 什么是线程?     进程概念:进程是指运行中的应用程序,每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间),比如用户点击桌面的IE浏览器,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配独立的地址空间.当用户再次点击左面的IE浏览器,又启动了一个进程,操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间.目前操作系统都支持多进程.      线程概念:是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全

前言 在使用 Arthas 之前,当遇到 Java 线上问题时,如 CPU 飙升.负载突高.内存溢出等问题,你需要查命令,查网络,然后 jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof 等一通操作.最终焦头烂额,还不一定能查出问题所在.而现在,大多数的常见问题你都可以使用 Arthas 轻松定位,迅速解决,及时止损,准时下班. 1.Arthas 介绍 Arthas 是 Alibaba 在 2018 年 9 月开源的 Java 诊断工具.支持 JDK6+, 采用命令行交互模式,提供

Mysql优化相关总结 2016-05-31 数据库集中营 优化顺序: 选择适当的引擎和表结构和数据类型 建立索引,优化sql. 增加缓存,redis.memcache. 主从.主主,读写分离. mysql自带分区表 根据业务耦合垂直拆分,分布式数据库 水平拆分,选择合理的sharding key. 引擎区别与选择: Innodb采用聚簇索引,聚簇索引包含data.辅助索引(复合索引.前缀索引.唯一索引)存储的是主索引的值,所以查找时需要两次B-Tree搜索,读的效率稍低.但是覆盖索引和自适应的

1. 摘要 这是烂代码系列的第二篇,在文章中我会跟大家讨论一下如何尽可能高效和客观的评价代码的优劣. 在发布了关于烂代码的那些事(上)之后,发现这篇文章竟然意外的很受欢迎,很多人也描(tu)述(cao)了各自代码中这样或者那样的问题. 最近部门在组织bootcamp,正好我负责培训代码质量部分,在培训课程中让大家花了不少时间去讨论.改进.完善自己的代码.虽然刚毕业的同 学对于代码质量都很用心,但最终呈现出来的质量仍然没能达到“十分优秀”的程度. 究其原因,主要是不了解好的代码“应该”是什么样的.

一:sqlserver 执行计划介绍    sqlserver 执行计是在sqlser manager studio 工具中打开,是检查一条sql执行效率的工具.建议配合SET STATISTICS IO ON等语句来一起使用,执行计划是从右向左看,耗时高的一般显示在右边,我们知道,sqlserver 查询数据库的方式为: 1:表扫描(table scan) 查询速度最慢. 2:聚集索引扫描(Clustered Index Scan),按聚集索引逐行进行查询,效率比表扫描高,但速度还是慢. 3:

1. JPS 查看jvm进程 2. 显示线程列表 ps -mp pid -o THREAD,tid,time 找到了耗时最高的线程tid 3. tid转换成16进制 printf "%x\n" tid 4. jstack 打印出耗时高的线程 jstack pid |grep tid -A 30

参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. 性能测试数据: Snowflake算法核心 把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600

说起 Java 虚拟机,许多人就会将其与 HotSpot 虚拟机等同看待.但实际上 Java 虚拟机除了 HotSpot 之外,还有 Sun Classic VM.Exact VM.BEA JRocketit.IBM J9 等等.今天我们就来简单回顾下 Java 虚拟机的发展历史. 虚拟机始祖:Sun Classic 在 1996 年 1 月 23 日,Sun 发布 JDK 1.0,其中自带的虚拟机就是 Classic VM.但这款虚拟机有个特点,即只能使用纯解释器的方式来执行 Java 代码,

jsonfacet分组聚合查询 unique.hll函数问题: 对不同的值进行估算,并非准确的值, 优点:节省内存消耗,用分组算法对不同的值count进行估算 缺点:无法准确统计count(distinct key) 区别: unique给定字段的惟一值的数量.超过100个值,它不会产生精确的估计,惟一的facet函数是Solr最快速的实现来计算不同值的数量 hll通过超log-log算法的分布式基数估计 记录: json.facet={fz:{type:terms,field:khid,ref

使用java代理来实现java字节码注入 使用JavaSsist可以对字节码进行修改 使用ASM可以修改字节码 使用Java代理和ASM字节码技术开发java探针工具可以修改字节码 备注:javassist是一个库,实现ClassFileTransformer接口中的transform()方法.ClassFileTransformer 这个接口的目的就是在class被装载到JVM之前将class字节码转换掉,从而达到动态注入代码的目的. 备注:ASM是一个java字节码操纵框架,它能被用来动态生

最近公司要求测试数据库的性能,就上网查了一些批量插入数据的代码,发现有好几种不同的用法,插入同样数据的耗时也有区别 别的先不说,先上一段代码与君共享 方法一: package com.bigdata; import java.sql.Connection; import java.sql.Driver; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; public class TestBigData { /**

Java探针参考:Java探针技术在应用安全领域的新突破 最近面试阿里,面试官先是问我类加载的流程,然后问了个问题,能否在加载类的时候,对字节码进行修改 我懵逼了,答曰不知道,面试官说可以的,使用Java探针技术,能够实现 我查了一下关于探针技术的知识: 2. 基于javaAgent和Java字节码注入技术的java探针工具技术原理 图0-0:动态代理功能实现说明 我们利用javaAgent和ASM字节码技术开发java探针工具,实现原理如下: jdk1.5以后引入了javaAgent技术,ja

问题描述 一个线上集群,执行的 Query DSL 都是一样的,只是参数不同.统计数据显示 98% ~ 99% 的查询相应速度都很快,只需要 4 ~ 6ms,但是有 1% 左右的查询响应时间在 100ms ~ 200ms 之间.集群硬件配置较高,使用的是 SSD 硬盘,系统可用内存远高于索引所使用内存总和的 2 倍,并且线上已经运行有一段时间了,数据也不存在是否已经预热的问题. 诊断过程 首先,通过监控系统排出集群所有关键数据,未发现任何可能引起查询耗时高的性能瓶颈问题.因此初步怀疑就是有查询本

版权声明:本文由陈龙原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/127 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community redis是一款高性能的内存数据库,本文侧重描述redis在主从模式下遇到的一些问题以及如何调优,特别是在云环境下遇到的一些特殊问题,至于redis如何使用以及数据结构等,可以百度,网上有大量的资料. 主结点 在非集群环境的情况下,使用redis主从模式来保证业务的高