今天进行了InfluxDB和MySQL的对比测试,这里记录下结果,也方便我以后查阅. 操作系统: CentOS6.5_x64InfluxDB版本 : v1.1.0MySQL版本:v5.1.73CPU : Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz内存 :12G硬盘 :SSD MySQL读写测试 测试准备 初始化SQL语句: CREATE DATABASE testMysql; CREATE TABLE `monitorStatus` ( `system_nam

一.实现MySQL读写分离 目标: 本案例要求配置2台MySQL服务器+1台代理服务器,实现MySQL代理的读写分离: 用户只需要访问MySQL代理服务器,而实际的SQL查询.写入操作交给后台的2台MySQL服务器来完成 其中Master服务器允许SQL查询.写入,Slave服务器只允许SQL查询 方案: 使用4台RHEL 7.2虚拟机,如下图所示.其中192.168.4.10.192.168.4.20分别作为MySQL主.从服务器,是整个服务的后端:另一台 192.168.4.100作为MyS

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素

性能对 iOS 应用的开发尤其重要,如果你的应用失去反应或者很慢,失望的用户会把他们的失望写满App Store的评论.然而由于iOS设备的限制,有时搞好性能是一件难事.开发过程中你会有很多需要注意的事项,你也很容易在做出选择时忘记考虑性能影响. 这正是我写下这篇文章的原因.这篇文章以一个方便查看的核对表的形式整合了你可以用来提升你app性能的25条建议和技巧. 请耐心读完这篇文章,为你未来的app提个速! 注意:每在优化代码之前,你都要注意一个问题,不要养成”预优化”代码的错误习惯.时常使用I

本文来自iOS Tutorial Team 的 Marcelo Fabri,他是Movile的一名 iOS 程序员.这是他的个人网站:http://www.marcelofabri.com/,你还可以在Twitter上关注@marcelofabri_. 性能对 iOS 应用的开发尤其重要,如果你的应用失去反应或者很慢,失望的用户会把他们的失望写满App Store的评论.然而由于iOS设备的限制,有时搞好性能是一件难事.开发过程中你会有很多需要注意的事项,你也很容易在做出选择时忘记考虑性能影响.

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

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本文是Advanced Puppet系列的第一篇:Puppet master性能调优,谈一谈如何优化和提高C/S架构下master端的性能. 故事情节往往惊人地类似:你是一名使用Puppet管理线上业务的DevOps工程师,随着公司的业务发展,你所管理的集群规模日益扩大.终于某一天,你突然发现执行一次puppet agent -vt的时间长得不可接受,多台agent并发运行时竟然会有节点运行失败,往日从来没有考虑过Puppet的性能居然成为了瓶颈……首先要恭喜你,因为Puppet Master端

Java性能调优笔记 调优步骤:衡量系统现状.设定调优目标.寻找性能瓶颈.性能调优.衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈).性能调优结束. 寻找性能瓶颈 性能瓶颈的表象:资源消耗过多.外部处理系统的性能不足.资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求. 资源消耗:CPU.文件IO.网络IO.内存. 外部处理系统的性能不足:所调用的其他系统提供的功能或数据库操作的响应速度不够. 资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求:程序代码运行效率不够高.未充分使用资源.程序结构不合理. C

目前,对系统进行性能调试的工具有很多,这些可以两大类:一类是标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: 另一类是不同厂商的UNIX所特有的性能分析工具,比如HP-UX就有自己的增值性能分析工具. 标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: sar iostat vmstat time ps bdf top ipcs uptime HP-UX自己的增值性能分析工具: glance/gpm puma xps 按性能分析工具的用途来说,它可以分为: CPU的使用情况:sar,time,

写在前面 本文来自iOS Tutorial Team 的 Marcelo Fabri,他是Movile的一名 iOS 程序员.这是他的个人网站:http://www.marcelofabri.com/,你还可以在Twitter上关注@marcelofabri_. 性能对 iOS 应用的开发尤其重要,如果你的应用失去反应或者很慢,失望的用户会把他们的失望写满App Store的评论.然而由于iOS设备的限制,有时搞好性能是一件难事.开发过程中你会有很多需要注意的事项,你也很容易在做出选择时忘记考虑

本文转自:http://blog.csdn.net/innost/article/details/9008691 在软件开发过程中,想必很多读者都遇到过系统性能问题.而解决系统性能问题的几个主要步骤是: 测评:对系统进行大量有针对性的测试,以得到合适的测试数据. 分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck). 性能优化:对hotspot相关的代码进行优化. 由上述步骤可知,性能优化的目标对象是hotspot.如果找到的hotspot并非真正的热点,则性能优

本文主要分享自己在appstore项目中的性能调优点,包括同步改异步.缓存.Layout优化.数据库优化.算法优化.延迟执行等.一.性能瓶颈点整个页面主要由6个Page的ViewPager,每个Page为一个GridView,GridView一屏大概显示4*4的item信息(本文最后有附图).由于网络数据获取较多且随时需要保持页面内app下载进度及状态,所以出现以下性能问题a.  ViewPager左右滑动明显卡顿b.  GridView上下滚动明显卡顿c.  其他Activity返回ViewP

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原文:[Xamarin挖墙脚系列:应用的性能调优] 官方提供的工具:网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1pKgrsrp 官方下载地址:https://download.xamarin.com/profiler/profiler-windows.msi Xamarin Profiler,使用此工具,帮助我们进行软件性能的调优,找到应用的瓶颈. 内存占用较高的代码调用进行监视.快速解决影响程序性能的代码. 关于此工具的使用,请参见: https://developer.xama

转载自:http://blog.jobbole.com/37984/ 首页 最新文章 资讯 程序员 设计 IT技术 创业 在国外 营销 趣文 特别分享 更多 > - Navigation -  首页  最新文章 资讯  程序员 设计  IT技术 创业  在国外 营销  趣文 特别分享  更多 > - 工具与资源  - 书籍与教程 - 自由职业  - 互联网  - 管理 - 运营  - 人力资源 - 职场分享     伯乐在线 > 首页 > 所有文章 > 程序员 > iO

程序性能的主要表现点: 执行速度:程序的反映是否迅速,响应时间是否足够短 内存分配:内存分配是否合理,是否过多地消耗内存或者存在内存泄漏 启动时间:程序从运行到可以正常处理业务需要花费多少时间 负载承受能力:当系统压力上升时,系统的执行速度.响应时间的上升曲线是否平缓 衡量程序性能的主要指标: 执行时间:程序从运行到结束所使用的时间 CPU时间:函数或者线程占用CPU的时间 内存分配:程序在运行时占用内容的空间 磁盘吞吐量:描述I/O的使用情况 网络吞吐量:描述网络的使用情况 响应时间:系统对用

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,

对这段时间redis性能调优做一个记录. 1.单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先入先出的串行执行. 之所以能够保持高性能是因为以下3点: 1)内存操作 2)数据结构简单 3)大多数是hash操作 redis基本的命令耗时都是us级别的,所以及时是单进程单线程,也能保证很高的QPS. 2.can not get Resource from jedis pool和jedis con