100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu资源 在编码中也可以优化 HashMap 的性能...，例如，重写 key 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。
多行业应用结出累累硕果 如今，英特尔存储解决方案已经在阿里云上获得应用，帮助阿里云消除了数据中心存储瓶颈，可容纳更大、更经济实惠的的数据集，加快了应用速度，降低了对延迟敏感的工作负载的事务成本，降低了POLARDB...有数据显示，借助英特尔存储解决方案，阿里云POLARDB每秒查询数(QPS)提升30%，改善了客户体验，而POLARDB第95百分位延迟降低76%，大大提升了运行效率，实现了高性能高吞吐量、100T级别数据库容量...、6倍于MySQL性能、使用成本持平开源数据库等成果。...不仅如此，为了进一步发掘英特尔傲腾解决方案在阿里云POLARDB数据库的性能优势，英特尔还与阿里云携手在去年开展“第一届POLARDB数据库性能大赛”，并使用英特尔Optane固态盘作为所有热数据的写入缓冲区...，通过kernel bypass的方式，实现极致的性能。
数据库的性能瓶颈分析也是需要拿出具体的数据来的，否则单纯的说谁比谁性能强弱，都是没有说服力和根据的。关于内存数据库和磁盘数据库的性能对比也是如此。...内存数据库通过读取内存中的数据来实现读写加速，磁盘数据库通过硬盘IO实现数据读写。Linux平台提供了专门的工具来时先磁盘IO性能的获取，该工具为hdparm，本文就该工具的使用做一个详细的介绍。...以上数据是我在虚拟机环境下测试的结果，具体的性能指标因机器配置、性能不同，会有不同，需要自行测试。
三、优化思路 3.1、优化什么 在数据库优化上有两个主要方面：即安全与性能。...应用程序方面: 1、应用程序稳定性 2、SQL语句性能 3、串行访问资源 4、性能欠佳会话管理 5、这个应用适不适合用MySQL 数据库优化方面: 1、内存 2、数据库结构(物理&逻辑) 3、实例配置...当然不排除下面这些特殊情况： 问题一：cpu负载高，IO负载低 1、内存不够 2、磁盘性能差 3、SQL问题 ——>去数据库层，进一步排查sql问题 4、IO出问题了（磁盘到临界了、raid设计不好、raid...–> 架构（高可用、读写分离、分库分表） 处理方向： 明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然 5.2、硬件优化 主机方面： 1、根据数据库类型，主机CPU选择、内存容量选择、磁盘选择 2、平衡内存和磁盘资源...整编：微信公众号，搜云库技术团队，ID：souyunku 六、数据库优化 SQL优化方向： 执行计划、索引、SQL改写 架构优化方向： 高可用架构、高性能架构、分库分表 6.1、数据库参数优化 调整：
即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后于时代。为什么会这样？本文带你进行深入的剖析。...性能神器还是弃之可惜的鸡肋？ 在一次面试中，我问一个候选人图片优化有哪些方法，他说，可以用 base64（data URI）。...其实这只是“不要重复你自己原则”（DRY原则）的一个应用，谈不上性能优化。可能他觉得 base64 是一个较少见的技术，所以说出来肯定比较厉害。...其实不然，下面就来深挖一下 data URI 的性能优劣。 误区一：节省请求等于优化性能？...在CSS文件中过多使用Base64时，会让首次渲染时间（First Paint）增加2倍以上，在移动端，由于网络和手机性能的缘故，这一时间可能会增加10倍以上。
在一些大厂都有专门的性能测试团队去定位分析系统性能瓶颈，并进行调优。 但是，这并不意味着对于那些不想进大厂或者限于学历暂时无法进入大厂的人学习性能测试就没有意义了。...那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈，并调优呢？首先，说一下相对专业一些的性能测试在压测之前一般是怎么做的？...为什么讲性能瓶颈分析之前要先讲监控呢？ 原因很简单，监控就像是人的眼睛一样，或者说就像是做手工测试时定位分析bug需要先去看日志报什么错一样，那么一通百通，性能测试问题瓶颈定位分析也是如此。...网络带宽，单位时间内网络传输数据量过大，超过带宽处理能力 数据库连接数太少，最大连接数不够 Cpu，内存，磁盘硬件资源达到瓶颈 中间件redis也有可能存在瓶颈比如缓存穿透，缓存过期等等 存在大量线程阻塞...数据库层面sql不够优化，没有索引，联合索引失效等，数据库连接数不够。
什么是AOF AOF是redis防止数据丢失的日志备份策略，总共有三种方式 Always 同步写回：每个写命令执行完同步地将日志写回磁盘；可靠性高，数据基本不会丢失，但同时每次命令都需要写到磁盘，性能影响比较大...每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；首先异步写到缓冲区，redis会使用单独的线程每秒写回到磁盘，如果这期间出现宕机，可能会丢失1s左右的数据，但是性能得到了保证...相当于是性能和数据丢失之间做了一个折衷，这个也是默认策略。 No 操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。...由操作系统控制何时写会，性能非常好；如果发生宕机，也会造成大量数据丢失。 说到AOF，其实很多人都会拿它跟Rdb去做比较，Rdb是以二进制的方式存储到磁盘上。...另外一点，RDB和AOF对客户端的写入性能影响，一般情况下，AOF的写入性能是比不上RDB的，因为AOF多了一个写入操作，但是随着写入数据量越来越大，这个差距会越来越小。
四、软件性能分析重点：数据库监控与优化 在Web系统性能瓶颈排查中，数据库子系统往往是问题频发之地，据统计，超过70%的性能瓶颈与数据库相关。...4.2 Oracle中的等待事件分析 理解等待事件：在Oracle数据库中，等待事件(Wait event)是衡量数据库活动和识别性能瓶颈的关键指标。...实践总结 优先级明确：面对性能瓶颈，应将数据库监控放在优先位置，特别是对于Web应用而言。 工具选型：根据团队实际情况，合理选用原生或第三方监控工具，平衡专业深度与操作便捷性。...通过以上策略，可以更高效地识别并解决数据库层面的性能瓶颈，提升整个Web系统的响应速度和稳定性。...五、 服务器监控与代码深度剖析：发现程序的隐秘角落 当硬件与数据库层面的排查未能明确性能瓶颈时，深入到应用服务器及其承载的软件逻辑中寻找答案变得至关重要。
Author: xidianwangtao@gmail.com 当前性能问题描述 增加worker数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加worker数时，训练性能提升不明显； 增加ps数...，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度，...如果调度时，每台包含worker的服务器都有对应一个ps，那么训练性能会更高?如果有，性能提升多少呢？ K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？...如果将Big参数拆分成众多Small参数，使用RR或LB或Partition策略之一，应该都能利用多个ps进行参数更新明显提升训练性能。
性能测试中如何定位性能瓶颈： 性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深...，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的...CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈， 针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞...现在基本所有的东东，都离不开数据库这个后台，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下Vsys_event，Vsysstat...利用Spotlight可以监控数据库使用情况。 我们需要关注的性能点有：CPU负载，内存使用率，网络I/O等 3.
1、内存分析法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。...注：在UNIX/LINUX系统中，对于指标是(page)si和(page)so. (3)根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads...如果该值持续超过90％，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。 注：多处理器系统中，该数据本身不大，但PUT直接负载状况极不均衡，也应该视作系统产生处理器方面瓶颈。...如果该服务器是数据库服务器， Processor\%User Time 值大的原因很可能是数据库的排序或是函数操作消耗了过多的CPU时间，此时可以考虑对数据库系统进行优化。...3、磁盘I/O分析法 （1）计算梅磁盘的I/O数 梅磁盘的I/O数可用来与磁盘的I/O能力进行对比，如果经过计算得到的每磁盘I/O数超过了磁盘标称的I/O能力，则说明确实存在磁盘的性能瓶颈。
看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合...，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu...去查看流量情况，看看流量是否超过的机器给定的带宽 6、涉及到具体应用的话，就要根据具体应用的设定参数来查看，比如连接数是否查过设定值等 7、如果系统层各个指标查下来都没有发现异常，那么就要考虑外部系统了，比如数据库
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...他分析了当时排名前 500 的机器，并剖析了它们的核心性能、内存带宽、内存延迟、互连带宽和互连延迟。...在考虑系统性能时，要么受计算限制，要么受内存限制，要么受 I/O 限制。随着计算速度的加快，需要更加重视内存是否能够跟上计算速度，并且还需要更高的带宽接口来将传输数据。 但业界对处理性能非常着迷。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...处理器性能的提高如此之快，主要是通过核心数量的快速增加。然而，cache性能一直在下降，这是导致延迟增加的主要原因之一。即使 HBM 的引入也未能扭转这一趋势。
前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。...我们今天主要讨论的是找到了性能问题之后，到底该怎么办？ 为什么要进行性能优化？...其实不然，性能优化的效果在早期是相当显著的，我们先从一个简单的小例子一窥端倪： 小寅是一位Java开发程序员，他今天的工作是把花果山小卖部的每一笔订单金额都存到数据库中并统计合计值。...为了尽快完成工作，他把所有订单都写入到一个数组中并循环插入到数据库，他的程序逻辑是这个样子的： 很明显，这个逻辑下完成任务总时长等于“几毫秒×数组数量”，由于平日里花果山没什么人，小寅的程序提交后一直运行良好...虽然看上去仅改了一行代码，但这一行的改变中就包含了批处理的解决方案，它减少了与数据库的交互，与原代码之间的时间成本天差地别，这就是性能优化带来的的好处。 什么是性能优化模式？
异步策略支持批量发送和超时发送，提升了性能。...并不是分区数越多就越好，磁盘竞争也很影响性能的。 4，尽量使数据均匀分布 重要等级高，可以使我们后端处理线程负载均匀。
可以发现，很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题，需要打印nginix日志查看
最近处理了几个项目中的性能问题，来跟大家唠唠。 这几个问题是非常常见的。 性能瓶颈就有这么个特点，大部分瓶颈分析到最后，都给人有一种猛拍大腿突然醒悟的感觉。...这就是性能瓶颈的魅力所在了。 问题一：单队列网卡导致软中断高 这个问题在我的专栏也好，公众号文章也好，都不止一次描述过。但是看到过的同学们似乎还是没办法在项目中非常快速地定位出来。...如果你不知道的话，分析过程可以去看一下这个文章《性能分析之单队列网卡导致sys CPU高》。...记得前阵子我处理过一个数据库的问题，一个DBA为了验证IO能力好不好，直接用DD命令顺序写的测试方式得出存储IO能力差的结论。结果几个公司争吵了两个月都没解决得了问题。...从这些事情可以看出来，性能问题不止是技术问题，还会涉及到沟通、协作甚至合同、商务的问题。 问题2：通过网络队列判断瓶颈点 这是一个生产上的问题。架构简单画一下。 架构逻辑是非常简单的。
今天朋友遇到这样一个问题，周期性的CPU占比飙升，尽管已经使用了线程池，CPU占比仍旧很高，并且是周期性的。
重点还是在于“过早”这个词，之所以Knuth告诫我们不要过早进行性能优化，原因在于： 判断性能是否存在问题，不能太早 太早做性能优化，有可能并没有弄清楚性能瓶颈在哪里 ⚜ 2016年8月，我有机会在斯坦福大学小住...一种立竿见影的手段是增加更多的资源，但我们还是想在没有更多资源支持下，看看能否竭尽所能提升性能。——这时，我们才想到去探索性能瓶颈到底在哪里？...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...当上游采集的数据量非常多，且采用流式方式传入时，下游ElasticSearch的逐条写入与即刻刷新机制就成为了性能瓶颈。...3倍多，实现了不通过横向添加资源就完成了流式任务的性能优化，归根结底，在于我们发现了性能瓶颈，然后再对症下药，方可取得疗效。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
