RabbitMQ是一个开源的消息中间件,自带管理界面友好.开发语言支持广泛.没有对其它中间件的依赖,而且社区非常活跃,特别适合中小型企业拿来就用.这篇文章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的一些方法和实践,比如增加消费者.提高Prefetch count.多线程处理.批量Ack等. 增加消费者 这个道理比较容易理解,多个人搬砖的速度肯定比一个人要快很多. 不过实际情况中还需要面对一些技术挑战,比如后端处理能力.并发冲突,以及处理顺序. 后端处理能力:比如多个消费者都要操作数据库,那么数据库连接

1.消费服务速度跟不上 2.top -H 观察是哪个线程最忙 3.多次使用jstack,看看最忙的那个线程在做什么

RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统,是AMQP(高级消息队列协议)标准的实现,由以高性能.健壮.可伸缩性出名的Erlang语言开发,并继承了这些优点.业界有较多项目使用RabbitMQ,包括OpenStack.spring.Logstash等. 腾讯云在开发云消息队列系统(CMQ)时,对RabbitMQ进行了大量的学习和优化,包括瓶颈分析.内存管理.参数调优等.下文结合Erlang和RabbitMQ架构来分析实践中遇到的问题,并探讨相应的优化方案. 一. RabbitMQ架构分析 图1

序:最近对storm平台系统进行性能检测发现偶尔会出现oncebolt向另一个twobolt发送数据后,twobolt要500毫秒后才接收到进行处理.这里简单说增大twobolt的并行度即可解决,但是究其内部原因是因为storm的通信机制所导致的问题. 先介绍背景:一个拓扑的结构,spout(并行度:1)[处理性能:capacity 0.04],oncebolt(并行度:20)[处理性能:capacity 0.2],twobolt(并行度:100)[处理性能:capacity 0.6];整个拓扑

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

转自:https://blog.csdn.net/xingzheouc/article/details/49946191 1. UDP概念 用户数据报协议(英语:User Datagram Protocol,缩写为 UDP),又称使用者资料包协定,是一个简单的面向数据报的传输层协议,正式规范为RFC 768 在TCP/IP模型中,UDP为网络层以上和应用层以下提供了一个简单的接口.UDP只提供数据的不可靠传递,它一旦把应用程序发给网络层的数据发送出去,就不保留数据备份(所以UDP有时候也被认为是

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补

概述 本文介绍GC基础原理和理论,GC调优方法思路和方法,基于Hotspot jdk1.8,学习之后将了解如何对生产系统出现的GC问题进行排查解决 阅读时长约30分钟,内容主要如下: GC基础原理,涉及调优目标,GC事件分类.JVM内存分配策略.GC日志分析等 CMS原理及调优 G1原理及调优 GC问题排查和解决思路 GC基础原理 1 GC调优目标 大多数情况下对 Java 程序进行GC调优, 主要关注两个目标:响应速度.吞吐量 响应速度(Responsiveness) 响应速度指程序或系统对一

概述 本文介绍GC基础原理和理论,GC调优方法思路和方法,基于Hotspot jdk1.8,学习之后将了解如何对生产系统出现的GC问题进行排查解决 阅读时长约30分钟,内容主要如下: GC基础原理,涉及调优目标,GC事件分类.JVM内存分配策略.GC日志分析等 CMS原理及调优 G1原理及调优 GC问题排查和解决思路 GC基础原理 1 GC调优目标 大多数情况下对 Java 程序进行GC调优, 主要关注两个目标:响应速度.吞吐量 响应速度(Responsiveness) 响应速度指程序或系统对一

Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

Linux下TCP/IP及内核参数优化有多种方式,参数配置得当可以大大提高系统的性能,也可以根据特定场景进行专门的优化,如TIME_WAIT过高,DDOS攻击等等. 如下配置是写在sysctl.conf中,可使用sysctl -p生效,文中附带了一些默认值和中文解释(从网上收集和翻译而来),确有些辛苦,转载请保留链接,谢谢-. 相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整. net.core.netdev_max_backlog = #该参数决定了,网络设备接收

因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果.所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 配置优化 zookeeper.session.timeout默认值:3分钟(180000ms)说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的region

一.操作系统调优 对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量.提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等.经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快.. [适用场景] 任何项目. 二.Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进. JDK1.4比JDK1.3性能提高了近10%-20%,JDK1.5比JDK1.4性能提高25%-75%. 因此对性能要求较

1. TCP/IP模型 我们一般知道OSI的网络参考模型是分为7层:“应表会传网数物”——应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,数据链路层,物理层.而实际的Linux网络层协议是参照了OSI标准,但是它实现为4层:应用层,传输层,网络层,网络接口层.OSI的多层对应到了实际实现中的一层.我们最为关注的是传输层和网络层.一般而言网络层也就是IP层,负责IP路由寻址等等细节,而传输层TCP/UDP负责数据的可靠/快速的传输功能. 网络的实际运行过程就是发送方,从高层向底层,根据协议对数据进行一层一

Java调优经验谈 对于调优这个事情来说,一般就是三个过程: 性能监控:问题没有发生,你并不知道你需要调优什么?此时需要一些系统.应用的监控工具来发现问题. 性能分析:问题已经发生,但是你并不知道问题到底出在哪里.此时就需要使用工具.经验对系统.应用进行瓶颈分析,以求定位到问题原因. 性能调优:经过上一步的分析定位到了问题所在,需要对问题进行解决,使用代码.配置等手段进行优化. Java调优也不外乎这三步. 此外,本文所讲的性能分析.调优等是抛开以下因素的: 系统底层环境:硬件.操作系统等 数据

Linux内核 TCP/IP.Socket参数调优 2014-06-06  Harrison....   阅 9611  转 165 转藏到我的图书馆   微信分享:   Doc1: /proc/sys/net目录 所有的TCP/IP参数都位于/proc/sys/net目录下(请注意,对/proc/sys/net目录下内容的修改都是临时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: 参数(路径+文件) 描述 默认值 优化值 /proc/sys/net/core/rmem_defau

对于调优这个事情来说,一般就是三个过程: 性能监控:问题没有发生,你并不知道你需要调优什么?此时需要一些系统.应用的监控工具来发现问题. 性能分析:问题已经发生,但是你并不知道问题到底出在哪里.此时就需要使用工具.经验对系统.应用进行瓶颈分析,以求定位到问题原因. 性能调优:经过上一步的分析定位到了问题所在,需要对问题进行解决,使用代码.配置等手段进行优化. 调优准备 调优是需要做好准备工作的,毕竟每一个应用的业务目标都不尽相同,性能瓶颈也不会总在同一个点上.在业务应用层面,我们需要: 需要了解

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

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

1.I/O调优 CentOS下的iostat命令输出如下: $iostat -d -k 1 2 # 查看TPS和吞吐量 参数 -d 表示,显示设备(磁盘)使用状态:-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位:1 10表示,数据显示每隔1秒刷新一次,共显示2次. tps:该设备每秒的传输次数,也就是一次I/O请求.多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”.“一次传输”请求的大小是未知的. kB_read/s:每秒从设备读取的数据量:kB_wrtn/s:每秒向设备写入的数据