求教各位老铁们,用户中心项目某一功能在压测下到达4000的TPS,这算是什么水准?薪资可以拿到20K+吗?
内容来源:2018 年 11 月 10 日,SOUG联合创始人周亮在“2018 SOUG年度数据库技术峰会”进行《Oracle AI 性能优化指南探讨》的演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
关于 JAVA 在开发几年之后,该学的技术都已经学到了之后,势必就要开始学习一些优化方面的工作,比方说 SQL 的优化,毕竟能写的好 SQL 的人,在公司中那是非常受欢迎的,毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢?但是我们要学的也不光是 SQL 的优化,有时候还有对 JAVA 的一些性能,做出优化操作,让我们的代码更健壮,今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
性能问题是数据库中最重要也是最迫切要解决的问题之一,随着业务的发展和数据的不断加增,用户对于系统的响应速度的要求越来越高。而归根结底就是要提高数据库系统的性能。对于大部分的DBA来说,性能优化并不是一件容易的事情,造成性能问题的原因多种多样,在现实中,优化过程也会受到重重阻碍,随着云时代的到来以及自动化智能化运维的发展,那么云时代的DBA该如何优化数据库的性能呢? 在今年的数据技术嘉年华上,我们邀请了来自国内外各大企业的性能优化专家,从不同的角度分析云时代数据库性能优化的技术与技巧。 重点嘉宾与主题抢先一
应用系统上线运行后,随着系统数据量的不断增长、访问量的不断上升,系统的响应速度通常会越来越慢,尤其日常峰值情况下常不能满足业务需要,甚至出现应用服务中断的现象,给企业造成巨大的品牌损失和经济损失。大量数据表明,每0.1秒的核心体验响应时间延长会导致1%的营收下降。企业应用系统上云,如何在云端利用云的优势进行性能优化,是一个值得深入分析的重点问题。
最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇,由浅入深的写了关于性能优化的方方面面,并不仅仅局限于代码层面。 我看了之后还是很有收获的,同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花献佛,把作者的三篇整理合并之后分享给大家。希望你也能有所收获。
昨天在网上冲浪,悄悄的卷你们的时候看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇,由浅入深的写了关于性能优化的方方面面,并不仅仅局限于代码层面。
作者:阿特 来源: http://blog.csdn.net/capsicum29/article/details/71480799 数据库是一个很重要的模块,现在来写一个评估数据库的前言,谈谈数据库性能问题所需要了解的内容。 基本概念 性能问题 什么是性能问题?当系统出现性能问题,那么反过来问为什么说出现了性能问题,或者说到底怎么样算性能问题呢? CPU100%,CPU占有率过高?CPU就算是100%,但是客户端反馈超快,算不算性能问题呢? 剩余内存过低?操作系统剩余内存过低有可能是SQL吃完了,所以
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6,面试官问我消费kafka转存到mysql数据,吞吐量很差,一秒才几十条,如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写,他说我回去等消息吧,我说错了吗?"
但遗憾的是,仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些,并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限,SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难,甚至完全写不出来,只能采用比较笨的低性能算法,眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说,SQL的慢是理论性的,这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善(确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法),而不能根本地解决问题(情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉,只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法)。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决,只要还是用SQL,即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况,在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升,但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
2.数据库的分表分库 分库分为两种,水平分割和垂直分割 分表是在同一个数据库当中,减少一个表的查询压力
前几天跟某互联网主题旅游网架构师聊起性能调优的话题,那个时候正好遇到一些线上调优的一些困惑,希望一起探讨一下。
性能优化是每个Oracle DBA说不出的痛,也是难点。你可能已经在互联网的各种技术博客和论坛中学习到了一些关于Oracle优化的内容。但是有些内容是如此的散乱,以至于当你真的想要开始做优化时,根本不知道如何入手。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成,所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机,这只是软件部分。
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
在这1年的算法图解文章写作的过程中,经历了很多的快乐与心酸。拿一篇中等难度的算法题来说,从解题->修改->优化->画图解析->写文字解析->全网发布,这一套操作下来基本是在4个小时左右的,那么,每当看到在LeetCode平台上面的读者们留言感谢的时候,自己真的很开心。后来呢,由于某些原因,LeetCode平台的“每日一题”我就不去写图解了,改成了在公众号发布《剑指Offer》系列和《LeetCode TopXXX》系列的图解文章了,优点是轻松了很多,缺点就是没啥人看,也就更没有什么正向反馈了。
『不管项目大小,一旦上线,或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的,比如系统一开始数据量很小的时候,没有什么问题,等到数据积累到一定程度,问题就暴露出来了;有些问题是由于访问量的过大造成的,比如系统平时没问题,一到搞活动时就挂;也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改,导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹,只要数据量访问量一上来,或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识,早晚会炸。既然迟早会
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题,而在上线后出现了比较严重的性能问题,那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
现在,网站和应用程序的功能越来越丰富了,对网络和设备性能的要求自然也越来越高。因此,实现高水平的系统性能,逐渐成为每一位程序员不可或缺的底层能力。可是,传统的性能优化视角,更多的是从问题与测量数据的角度出发,是被动式地解决性能问题。这种视角所驱动的性能优化工作,就会存在很多的局限性,比如说:
作为程序员,无论去哪个公司面试都避免不了做面试题,虽然我和大家一样特讨厌做面试题,但是不做就敲不开公司的大门,所以还是得耐着性子认真对待,抱怨解决不了问题的。
今天又带来一次性能优化的分享,这是我刚进公司时接手的祖传(坏笑)项目,这个项目在我的文章中屡次被提及,我在它上面做了很多的性能优化,比如《记一次提升18倍的性能优化》这篇文章,比较偏向某个细节的优化,本文更偏向宏观上的性能优化,可以说是个老演员了。
云和恩墨旗下的DBASK小程序近期增加了数据库 MongoDB、Redis、 Elasticsearch、DB2、Weblogic 等新的的专题栏目和一些新的技术专家,另外,也新关联了技术闲谈、OB、架构文摘、51CTO技术栈等等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
众所周知Laravel框架的功能很强大,它里面的东西也很多,即便如此它仍然是一个优秀的框架,但在生产环境下要做好优化提升网站的打开速度。所以,接下来的这篇文章给大家分享了几个Laravel网站性能优化的技巧。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑(上),本次我们分享来自答疑内容核心18问,包括内容如下:
经过 2 个月的直播,我的 定制化代码生成项目 所有的核心功能已经开发完成,用户可以在线制作、分享、使用代码生成器~
想让你的程序更快更稳,但是系统经常出各种 bug,无从下手?Java 性能调优全攻略来啦!
对于业务系统的性能优化,除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外,再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。有些性能问题是时间累积慢慢产生的,到了一定时间自然就爆炸了;而更多的性能问题是由访问量的波动导致的,例如,活动或者公司产品用户量上升;当然也有可能是一款产品上线后就半死不活,一直没有大访问量,所以还没有引发这颗定时炸弹。
因为最近我们内部也在实施成本优化和管控的事情,再加上之前写文章对一些技术和成本效率问题上的一些总结,发现这个事情还有点意思,是值得反复思考和玩味的一个问题,所以简单分享下感受。
平常在开发过程中,时常会遇到一些复杂查询或复杂业务,导致接口出现性能问题,基本上每一个程序猿在工作中都离不开对接口性能的调优,
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴、京东、滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境。
上了一定规模的系统,特别是To C的系统,性能优化或多或少都会被逼着去做一下。否则,系统便无法支撑业务的发展,技术成了拖后腿,不是引领业务了。
经常看我爱水煮鱼博客的同学,有没有发现我的博客非常快,而你的博客比较慢呢?那是因为我的博客经过了优化。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人可能有耐心花费一两个小时在一家火锅店门口排队,但几乎没有人愿意等30s去加载一个短视频。 事实上,对于大多数的 App 或网站来说,别说是30s,即使是3s也足以让大量用户放弃等待转而去做其他的事情。 Google 发现,如果页面加载时间超过3s,53%的移动网站访问活动将难以为继。 性能对于开发人员来说是一个经久不衰的话题,也是用户体验的重要因素。 有人可能会问: 如今计算机和手机的性能都在飞速发展,性能优化还重要吗? 5G时代已经来临,无处不
大家好,我是若川。之前送过三次Vue的书,现在又和博文视点合作再次争取了几本书,具体送书规则看文末。
朋友们好,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。本周开始,我将为大家带来新的栏目——【每日精选时刻】。在这里,你可以看到狗子为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。
性能优化介绍 在企业应用开发领域,企业架构与性能将会是一个恒久的话题,如何提高性能、性能优化也将是一个长期和不断改进的过程,有人在硬件投入上下功夫、有人在数据库系统、数据库设计上下功能、有人在系统架构中下功夫、有人在程序下功能,总的来说,性能优化系是一个多方面的综合技术。 性能优化的理论依据 在计算机领域,缓存技术应该是一个非常久远的技术,CPU设计中高速缓存技术和操作系统内存管理中的分页、分段技术应该是我们每一位开发人员都熟悉的技术,在计算机体系结构与操作系统中,这两个关键点的好坏
性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。压测也是检验一个架构设计是否合理的一个重要方法。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的。
数据库的监控分析:指管理员借助工具监测DBMS的整体运行情况掌握系统当前或以往的负荷、配置、应用等信息,并分析监测数据的性能参数和环境信息,评估整体DBMS的整体运行状态。
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
蒸汽机的改进不是一蹴而就的,MySQL性能的改进也是贯穿整个MySQL发展史的。MySQL之父Monty在1981年写了MySQL的第一行代码以后,在开源的帮助下MySQL成长为目前最流行的开源数据库,同样其也凝聚了非常多的开发者、DBA、工程师的心血。
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”,我也一直把这句话当做自己的座右铭,这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
相对其他数据库而言,MySQL 的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持
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