很多时候,我们用jdbctemplate或mybatis的时候,为了查询通用,会选择使用map数据结构,因为hashmap本身无序,所以为了保证key的有序性,会采用linkedhashmap.所以我们要看一下Linkedhashmap的性能影响多大.如下: @Test public void test() { Integer count =1000000; Random random =new Random(); Map<String, String> map = new HashMap&l

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

我经常会被反复问到这样的问题:”我有一个性能很差的SQL Server.我如何找出最差性能的查询?“.因此在今天的文章里会给你一些让你很容易找到问题答案的信息向导. 问SQL Server! SQL Server的一个优点是它本身能回答几乎所有你的问题,因为SQL Server在各个DMV和DMF里存储了很多故障排除信息.另一方面这也是个缺点,因为你必须知道各个DMV/DMF,还有如何把它们解释和关联在一起. 至于你的最差性能SQL Server查询的一个最重要的DMV是sys.dm_exec_

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average

Linux测试硬盘读性能的常用工具-hdparm和dd俩搭档 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.hparm        # 它用来在基于 Linux的系统上获取或设置硬盘参数,包括测试读性能以及缓存性能等. 1>.安装hdparm工具 [root@node105 ~]# yum -y install hdparm 2>.查看帮助信息 [root@node105 ~]# hdparm -h -a<快取分区> 设定读取文件时,预先存入块区的分区数,

一.前言 在生产环境使用HBase过程中,随着数据量的不断增加,查询HBase数据变得越来越慢,对于业务来说是不可用的,需要对读性能进行优化 二.问题定位 从hbase监控指标来看,发现FullGC次数频繁,大家都知道FullGC对系统的影响很大,会使系统资源都耗在GC上,其它性能就会影响,另一个异常是Compact队列一直在阻塞,需要compact的文件过多又不无法及时得到compact,这个就导致小文件越来越多得不到合并影响读性能. 三.问题解决 初步定位到原因之后,考虑从以下几个方面进行优

spring 版本3.1.2 1. spring 并没有缓存 class -> beanDifinition 或者 sington 实例的缓存. 2. 只能先获取所有的beanDifitions [ 含 sington 和 prototype ] + 所有manually registered的 bean 3. getBeanDefinitionNames 这里有锁,性能较差. 原因, 线程阻塞,线程池耗尽, 外部请求耗时都比较少,但是最终返回耗时都比较高. 这种极有可能 1. 某些 io 调用

系统升级需要校验本地的文件是否被修改过,系统默认每次检验1千个文件,一般来说需要分四到五页来处理,如下图所示. 如果你的服务器性能太差的话,就需要手工把数值调小.把下面的代码复制出来.进入后台数据库管理工具那里执行一下,导入数据库.然后就可以在后台核心设置那里修改数值 INSERT INTO `qb_config` (`id`, `type`, `title`, `c_key`, `c_value`, `form_type`, `options`, `ifsys`, `htmlcode`, `c

本人对大数据方面也是刚刚研究,由于工作需要在实时查询与统计的性能方面要深入学习.现测试性能如下:   环境:VirtualBox  host-only ubuntu版本: Linux master 4.4.0-47-generic #68-Ubuntu SMP Wed Oct 26 19:39:52 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux   XXX.XXX.XXX.101 master XXX.XXX.XXX.102 Slave1 XXX.XXX.XXX

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt275 我见过java运行在手机上,包括很廉价的山寨手机,但是却暂时没发现.net在手机上有什么作为.wp7可能是个转机,但是按照<Java的跨平台就是一句谎言.>(http://www.cnblogs.com/hack/archive/2010/05/30/1747513.html)的标准,那.net的跨平台也当之无愧是一句谎言. 以前很热炒跨平台,主要是由于硅谷挑战微软

一.运行程序TestGC 二.用jps找出当前应用的进程号PID 到jdk安装目录的bin目录下输入: jps -l PID为1264 三.启动Process Explorer(下载地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/process-explorer)1.找到PID为1264的进程,右键properties2.看到该进程的所有线程的性能排序3.找到名字为javaw.exe(eclipse启动)的两个线程,线程TID

通常情况下可以使用fdisk.df等命令查看硬盘的分区情况以及当前已使用空间大小.剩余空间大小等信息.但是如果要查看硬盘的硬件信息如 硬盘型号.序列号.已运行时间等信息该用什么工具查看呢? 在Linux下可以使用hdparm工具查看硬盘的相关信息或对硬盘进行测速.优化.修改硬盘相关参数设定.我主要常用这个工具来测试硬盘速度. hdparm(hard disk parameters)功能说明:显示与设定硬盘的参数. 该命令用来获取或设置SATA/IDE设备的参数.注意了,既可以获取也可以设置,所以

上一篇文章<公司HBase基准性能测试之准备篇>中详细介绍了本次性能测试的基本准备情况,包括测试集群架构.单台机器软硬件配置.测试工具以及测试方法等,在此基础上本篇文章主要介绍HBase在各种测试场景下的性能指标(主要包括单次请求平均延迟和系统吞吐量)以及对应的资源利用情况,并对各种测试结果进行分析. 测试结果 单条记录插入 测试参数 总记录数为10亿,分为128个region,均匀分布在4台region server上:插入操作执行2千万次:插入请求分布遵从zipfian分布: 测试结果 资

作者:范欣欣 本次测试主要评估线上HBase的整体性能,量化当前HBase的性能指标,对各种场景下HBase性能表现进行评估,为业务应用提供参考.本篇文章主要介绍此次测试的基本条件,HBase在各种测试场景下的性能指标(主要包括单次请求平均延迟和系统吞吐量)以及对应的资源利用情况,并对各种测试结果进行分析. 测试环境 测试环境包括测试过程中HBase集群的拓扑结构.以及需要用到的硬件和软件资源,硬件资源包括:测试机器配置.网络状态等等,软件资源包括操作系统.HBase相关软件以及测试工具等. 集

一.数据库最大连接数问题当你在后台日志中,发现大量“connection refused because too many open connections: 819”信息时,一般跟你没有设置合适的最大连接数值有关.默认情况下,在LINUX系统中,MONGODB默认连接数为819,你可以适当调大这个值,但注意这个值不是无限大,最多可设置成20000, 参见MONGODB的官方说明. 我们可以在数据库启动时加--maxConns 10000参数来指定最大连接数也可以修改mongodb.conf配置

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka

目录 一.对缓存中间件的诉求 1.1 我们为什么需要缓存中间件 1.2 缓存的分类 1.1.1 弱势缓存 1.1.2 强势缓存 二.什么是Apache Geode 2.1 Apache Geode的架构 2.1.1 通信拓扑 2.1.2 服务发现 2.1.3 数据存储形式和区域 2.1.4 数据量的控制和热点数据 三.Apache Geode是否能满足我们的需要 3.1 性能 3.2.1 吞吐量和延迟 3.2.3 索引 3.2 CAP 一致性 可用性 分区容错性 3.3 复杂业务场景的需要 3.

LSM Tree(Log Structured Merge Trees)数据组织方式被应用于多种数据库,如LevelDB.HBase.Cassandra等,下面我们从为什么使用LSM tree.LSM tree的实现思路两方面介绍这种存储组织结构,完成对LSM tree的初步了解. 存储背景回顾 LSM tree相较B+树或其他索引存储实现方式,提供了更好的写性能.究其原因,我们先回顾磁盘相关的一点背景知识. 顺序操作磁盘的性能,较随机读写磁盘的性能高很多,我们实现数据库时,也是围绕磁盘的这点特

基本是 http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperOver.html 的翻译,应用场景摘抄:http://www.wuzesheng.com/?p=2609 1)简介 zookeeper是个分布式开源协作服务.暴露一系列原语给分布式系统,用于构建更高层次的同步,配置维持,分组和命名服务. 解决协作服务常出现的竞争状况和死锁问题. zk的数据是存储在内存里,高吞吐.低延时 2)quick start: 3.4.6为例 1.下载,解压 2.配置:

转自:http://imysql.com/2015/05/24/mysql-optimization-reference-1.shtml 本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式.这是上篇. 1.硬件层相关优化 1.1.CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配