1,原理分析: python中的setuptools因为其安全考虑需要ssl模块的支持.如果编译时没有通过ssl测试,就不能安装setuptools. 所以才会出现 Python3/dist-package/中有setuptools的目录,但是却不能import的情况. 2,解决方法 安装libssl-devel等各种ssl库后,重新make一下python3,最后完美解决.

梁敬彬老师的<收获,不止SQL优化>,关于如何缩短SQL调优时间,给出了三个步骤, 1. 先获取有助调优的数据库整体信息 2. 快速获取SQL运行台前信息 3. 快速获取SQL关联幕后信息 其实我们日常,这些步骤,或多或少都会用,但往往缺乏系统的梳理,想到哪儿,做到哪儿,有时还是需要方法论的指导,梁老师帮助我们整理,而且给出了一键生成的脚本,非常实用,这引出了另一个话题,正如eygle曾说的,“动手实验实证能力,才会让别人的经验成为我们的知识和技能,不断成长”,除此之外,我们不能仅仅黑盒地使用

jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代码,所以它在JVM性能调优中使用得非常多.下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息,用到的命令有ps.top.printf.jstack.grep. 第一步先找出Java进程ID,服务器上的Java应用名称为mrf-center: root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3

上一次将webpack1升级到3,也仅是 半年前,前端工具发展变化太快了,如今webpack4已经灰常稳定,传说性能提升非常高,值得升级. 一直用着的webpack3越来越慢,一分多钟的编译时间简直不能忍,升级之后在几个系统和几台电脑上评测,平均提高了7-9倍,生产模式的最突出 升级之后完整的 webpack4项目配置DEMO 已经放到Github中,欢迎围观 star ~ 关于如何升级到V4已经有很多优秀的文章,结合官方文档你也可以升级起来 本文仅说说本次升级主要做的改动优化点,或者坑 web

jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代码,所以它在JVM性能调优中使用得非常多.下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息,用到的命令有ps.top.printf.jstack.grep. 第一步先找出Java进程ID,服务器上的Java应用名称为mrf-center: root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3

前言 上一篇文章中介绍了我认识PhiloGL框架的机缘以及初步的探讨(见JS前端三维地球渲染--中国各城市航空路线展示),在此文中仅仅对此框架进行了简单介绍并初步介绍了一些该框架的知识.首先三维这个东西本身涉及的技术和知识点就非常多,我也基本属于初次接触:其次学习也需要过程,需要一点点积累,不积跬步无以至千里. 这几天天天加班,但是也利用空闲时间学习了些此框架的基础知识,本文为大家介绍如何创建一个简单的二维场景. 一. HTML部分 PhiloGL采用canvas来加载三维模型,所以只有在支持H

1.执行死锁程序 2.执行 jstack -l 21733 | more 结果如下: 死锁程序: public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("start the example------"); final Object obj_1 = new Object(); final Object obj_2 = new Object(); Thr

既然把默认python改成了python3的版本,那么这时候yum就出问题了,因为yum貌似不支持python3,开发了这个命令的老哥也不打算继续写支持python3的版本了,所以,如果和python版本相关的文件就不要通过yum下载了,这里我们需要把yum默认的指向改为python2.7的版本,分别是两个文件,使用vi打开,输入i进行修改,修改完之后按esc键,然后输入":wq",这就完成了修改并保存: vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down vi /

[root@template ~]# python -v # /usr/lib64/python2.6/encodings/utf_8.pyc matches /usr/lib64/python2.6/encodings/utf_8.py import encodings.utf_8 # precompiled from /usr/lib64/python2.6/encodings/utf_8.pyc Python 2.6.6 (r266:84292, Jan 22 2014, 09:42:36

声明:本文转自<https://www.cnblogs.com/anxiao/p/6796644.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral> 企业级应用开发中经常会遇到以下问题,可以使用工具对JVM进行监管,以便及时查找问题所在.1)内存不足OutOfMemory(大对象没有gc等),内存泄露:2)线程死锁,线程数过多:3)锁争用(Lock Contention),资源未及时释放(数据库):4)Java进程CPU消耗过高. Java安装目录

  2.线程篇¶ 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/3.并发编程-线程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread 终于说道线程了,心酸啊,进程还有点东西下次接着聊,这周4天外出,所以注定发文少了+_+ 用过Java或者Net的重点都在线程这块,Python的重点其实在上篇,但线程自有其独到

首先Python 查看版本 , 在Linux下特别注意权限问题,创建目录时候切记给予权限 如果是 ubnutu 请使用首先切换到 sudo su , 否则 make install 会出现问题.. 升级步骤 升级为python3.5版本步骤 root@template ~]# cd /home/nulige/tools/ #下载python-3.5.2[root@template tools]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Pytho

Java编程语言自从诞生起,就成为了一门非常流行的编程语言,覆盖了互联网.安卓应用.后端应用.大数据等很多技术领域,因此Java应用程序的性能分析和调优也是一门非常重要的课题.Java应用程序的性能直接关系到了很多大型电商网站的访问承载能力.大数据的数据处理量等,它的性能分析和调优往往还可以节省很多的硬件成本. 5.1  JVM基础知识 5.1.1  JVM简介 JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的英文简写,通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的.Ja

1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以write为例的 Linux 磁盘IO子系统的架构: 可以看到IO操作分成了四个层面: 1)文件系统缓存:处理数据必须先从磁盘读到缓存,然后修改,然后刷会磁盘.缓存的刷新涉及到两个参数:vm.dirty_background_ratio.vm.dirty_ratio.还有刷新写回时,使用到 bio 结构,

Linux优化之IO子系统 作为服务器主机来讲,最大的两个IO类型 : 1.磁盘IO 2.网络IO 这是我们调整最多的两个部分所在 磁盘IO是如何实现的 在内存调优中,一直在讲到为了加速性能,linux内核一般情况下都会尝试将磁盘上的慢速设备上的文件缓存至内存中,从而达到加速效果; 虚拟内存的概念: 读写都在内存中完成,当某一进程在cpu运行的时候,进程要访问自己地址空间中的某一内存页,当进程需要访问页面中的数据,而这个页面最终是要对应在物理内存中的某个物理页面,而进程只能看到自己的线性地址空间

至少很长一段时间内,我个人用的一直是pycharm,也感觉挺好用的,也没啥大毛病 但是pycharm确实有点笨重,啥功能都有,但是有很多可能这辈子我也不会用到,并且pycharm打开的速度确实不敢恭维,即使固态硬盘也只能快了那么一丢丢.所以就尝试了很多IDE工具,最终选择了Sublime我也相信,通过我的介绍,你也会爱上它的. 首先其他语言有的sublime也必须得有,并且更好用,主要有: 集成代码分析 代码的自动补全 git功能的集成 Sublime command-line 工具 不过上述的

案例分析 高性能硬件上的程序部署策略 例 如 ,一个15万PV/天左右的在线文档类型网站最近更换了硬件系统,新的硬件为4个CPU.16GB物理内存,操作系统为64位CentOS 5.4 , Resin作为Web服务器.整个服务器暂时没有部署别的应用,所有硬件资源都可以提供给这访问量并不算太大的网站使用.管理员为 了尽量利用硬件资源选用了64位的JDK 1 . 5 ,并通过-Xmx和-Xms参数将Java堆固定在12GB.使用一段时间后发现使用效果并不理想,网站经常不定期出现长时间失去响应的情况.

转载:CentOS系统下安装python3+Django 1.首先用yum安装下vim,因为CentOS 7可能根本没自带完整vim,经常出现输入乱码:yum -y install vim 2.安装开发工具组:yum groupinstall "Development tools" 3.安装可能还会用到的一些工具:yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-de

转自:https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_enterprise_linux/6/html/power_management_guide/cpufreq_governors#governor_types 3.2. 使​​​​​​​用​​​​​​​ CPUFREQ 调​​​​​​​节​​​​​​​器​​​​​​​ 减​​​​​​​少​​​​​​​系​​​​​​​统​​​​​​​电​​​​​​​力​​​​​​​消​​​​​​​耗​

首先要先安装依赖包: yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc makecd到一个你想放在的地方,哪里都可以.接着找到python3.7的安装包: wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz现在这个.tgz文件就下载到了你现在目录中,接着解压: tar

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.