第一步:使用TOP命令查看占用CPU高的postgresql进程,并获取该进程的ID号,如图该id号为3640 第二步:切换到postgres用户,并且psql连接到数据库,执行如下查询语句 SELECT procpid, START, now() - START AS lap, current_query FROM ( SELECT backendid, pg_stat_get_backend_pid (S.backendid) AS procpid,pg_stat_get_backend_a

之前我们讲过如何开启慢查询日志,这个日志的最大作用就是我们通过设定超时阈值,在执行SQL语句中的消耗时间大于这个阈值,将会被记录到慢查询日志里面.DBA通过这个慢查询日志定位到执行缓慢的sql语句,以便来进行优化.那我们今天就来学习一下如何分析抵消的SQL语句. mysql \G . row *************************** id: select_type: SIMPLE table: co3 partitions: NULL type: ALL possible_keys

(转)善用php-fpm的慢执行日志slow log,分析php性能问题  众所周知,mysql有slow query log,根据慢查询日志,我们可以知道那些sql语句有性能问题.作为mysql的好搭档,php也有这样的功能.如果你使用php-fpm来管理php的话,你可以通过如下选项开启. PHP 5.3.3 之前设置如下:<value name=”request_slowlog_timeout”>5s</value><value name=”slowlog”>lo

Nginx 日志分析及性能排查 2017-03-04 Linux爱好者 (点击上方公众号,可快速关注) 作者:-外星人- my.oschina.net/362228416/blog/844713 如有好文章投稿,请点击 → 这里了解详情 最近一直在做性能排查,思路就是根据分析Nginx日志,得到响应耗时的url.以及请求时间,再得到这段时间的请求量,并发量,分析是并发的原因,还是本身就比较慢,如果是应用本身的原因,只需要找到对应的代码,然后进行优化就好了 我找到的几个原因,基本就是后端sql运行

在这里总结一下查找Linux.Java环境下最耗CPU性能的代码段的方法.基本上原理就是使用top命令查看最耗cpu的进程和线程(子进程).使用jstack把java线程堆栈给dump下来.然后,在堆栈信息中查找出对应的代码块.具体操作如下: 一.查找最耗cpu的进程 执行:top 输出: PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND root 3320m 689m 10m S : java root 2694m 21m S :28.

Google perftools 1.功能简介 它的主要功能就是通过采样的方式,给程序中cpu的使用情况进行“画像”,通过它所输出的结果,我们可以对程序中各个函数(得到函数之间的调用关系)耗时情况一目了然.在对程序做性能优化的时候,这个是很重要的,先把最耗时的若干个操作优化好,程序的整体性能提升应该十分明显,这也是做性能优化的一个最为基本的原则—先优化最耗时的. 2.安装 1.下载gperftools Wget https://code.google.com/p/gperftools/downl

原文:走向DBA[MSSQL篇] 针对大表 设计高效的存储过程[原理篇] 附最差性能sql语句进化过程客串 测试的结果在此处 本篇详解一下原理 设计背景 由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表.目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W 最差性能sql进化客串 2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据 最差性能: SELECT TOP 500 a.K

大部分开发人员都有这样一个需求,在程序连接数据库执行时,有时需要获取具体的执行语句,以便进行相关分析,这次我向大家介绍一下通用权限管理系统提供的SQL语句执行跟踪记录,直接先看看代码吧:(这个功能我也是在看底层代码时发现的) namespace DotNet.Utilities { /// <summary> /// SQLTrace /// 记录SQL执行 Global 中设置 BaseSystemInfo.LogSQL=true 可以开启跟踪记录 /// /// /// 修改纪录 ///

https://yq.aliyun.com/articles/465499 用 CPI 火焰图分析 Linux 性能问题   yangoliver 2018-02-11 16:05:53 浏览10762 评论0 linux 性能优化 函数 性能 c++ 阿里技术协会 C 内核 CPU 处理器 摘要: 作者:杨勇,吴一昊 ## 1. 什么是 CPI ?## 本小节讲述为什么使用 CPI 分析程序性能的意义.如果已经非常了解 CPI 对分析程序性能的意义,可以跳过本小节的阅读. ### 1.1 程序

String--StringBuffer--StringBuilder 源码分析.性能比较 站在优秀博客的肩上看问题:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3778589.html 看源码发现String是final修饰,记住不可变性. StringBuffer每个方法都有synchronized修饰,加了锁,保证了线程安全,也就导致了效率没那么高. StringBuilder 没有加锁,线程不安全,效率高.  对于三者使用的总结: 1.如果要操作少量的数据

转自:http://xianglong.me/article/analysis-python-application-performance-using-cProfile/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral Python标准库中提供了三种用来分析程序性能的模块,分别是cProfile, profile和hotshot,另外还有一个辅助模块stats.这些模块提供了对Python程序的确定性分析功能,同时也提供了相应的报表生成工具,方便用户快速地检查和分

HashMap,ArrayMap,SparseArray源码分析及性能对比 jjlanbupt 关注 2016.06.03 20:19* 字数 2165 阅读 7967评论 13喜欢 43 ArrayMap及SparseArray是android的系统API,是专门为移动设备而定制的.用于在一定情况下取代HashMap而达到节省内存的目的. 一.源码分析(由于篇幅限制,源码分析部分会放在单独的文章中)二.实现原理及数据结构对比 三.性能测试对比四.总结 一.源码分析稍后会在下一篇文章中补充(都写

该系列文档是本人在学习 Mybatis 的源码过程中总结下来的,可能对读者不太友好,请结合我的源码注释(Mybatis源码分析 GitHub 地址.Mybatis-Spring 源码分析 GitHub 地址.Spring-Boot-Starter 源码分析 GitHub 地址)进行阅读 MyBatis 版本:3.5.2 MyBatis-Spring 版本:2.0.3 MyBatis-Spring-Boot-Starter 版本:2.1.4 MyBatis的SQL执行过程 在前面一系列的文档中,我

Python标准库中提供了三种用来分析程序性能的模块,分别是cProfile, profile和hotshot,另外还有一个辅助模块stats.这些模块提供了对Python程序的确定性分析功能,同时也提供了相应的报表生成工具,方便用户快速地检查和分析结果.     这三个性能分析模块的介绍如下:    cProfile:基于lsprof的用C语言实现的扩展应用,运行开销比较合理,适合分析运行时间较长的程序,推荐使用这个模块:    profile:纯Python实现的性能分析模块,接口和cPro

explain 全文只有一个关键点,那就是explain,explain 显示了MySQL如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句.简单讲,它的作用就是分析查询性能. 它的使用方法也很简单,就是把它放在select语句的前面,如果仅仅查看有没有使用到索引,则查看执行计划的,type是否为all,若为all则没有使用到索引. 参数分析 一个比较普遍的执行结果如下图,它是explain + 具体的查询语句得到的: ID列 id列数字越大越先执行,如果

Centos6下通过 oprofile分析CPU性能 2014-01-18 10:55:15 bobpen 阅读数 2218更多 分类专栏: linux   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/bobpen/article/details/18444885 环境 Centos 6.4 x86_64 oprofile-0.9.9 oprofile安装 #wget http://n

查看连接数变化 CPU利用率到达100%,首先怀疑,是不是业务高峰活跃连接陡增,而数据库预留的资源不足造成的结果.我们需要查看下,问题发生时,活跃的连接数是否比平时多很多.对于RDS for PG,数据库上的连接数变化,可以从控制台的监控信息中看到.而当前活跃的连接数>可以直接连接数据库,使用下列查询语句得到: select count( * ) from pg_stat_activity where state not like '%idle'; 追踪慢SQL 如果活跃连接数的变化处于正常范围

设计优化–常见杀手级SQL •SELECT * vsSELECT col1, col2 •ORDER BY RAND() •LIMIT huge_num, offset •SELECT COUNT(*) on InnoDBtable •WHERE func(key_col) = ? --无法使用索引 •WHERE key_part2 =? AND key_part3 =? --无法使用索引 •WHERE key_part1 > ? AND key_part2 =?--只能用到部分索引 •SELE

1) jps    列出相关的java进程, 以及对应的pid    也可以使用如下命令来尝试    ps aux | grep java --color 2) top -Hp <pid>    按ctrl+t, 按时间消耗来进行排序         同等的命令替换如下所示    ps -eLf | awk '$2 ~/<pid>/ {print "pid:", $2, " lwp:", $4, " pcpu:", $5}

1.同一功能同一性能不同写法SQL的影响. 如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk(带表所有者的前缀) C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK(大写表名) D程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK(中间多了空格) 以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的,但是从ORACLE共享内存SGA的原理,

对于性能问题或者一些比较奇怪妖异的问题,有很多点可以着手去分析. 准备写一个系列关于用ash/dba_hist_active_sess_history,用oradebug,用linux命令strace,pstack或者用等等等等工具~~来归纳下一些思路,就是当目前为止所有分析的结果都没任何头绪的时候,接下来如何进行深入的troubleshooting. 比如当一个sql执行的很慢的时候,看看sql历史等待事件,看sql执行计划,但要是没什么特别明显的等待,或者执行计划看上去可以,感觉这个sql应