性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
如果我们所在公司的业务量比较大，在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象，那我们该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
前端发送请求主要经历以下三个过程，请求->处理->响应。 如果有多次请求就需要重复执行这个过程。
缓存指在中间层中存储数据的行为，该行为可使后续数据检索更快。 从概念上讲，缓存是一种性能优化策略和设计考虑因素。 缓存可以显著提高应用性能，方法是提高不常更改（或检索成本高）的数据的就绪性。
在 ASP.NET Core 中进行性能调优，代码优化是至关重要的一部分。以下是一些常见的 ASP.NET Core 代码优化技巧：
作者：weberhuangxingbo11 原文：https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦，估计数据量，使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据，sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用，磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备 以下文章来源地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度，效率从低到高依次为： 1. 替换有问题的硬
公司业务的不断发展，紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁，从而不可避免地带来了线上事故的增多，因此需要对服务器到应用的全方位监控，提前预警。
让我们设计一个类似Yelp或者大众点评的服务，用户可以搜索附近的地方，比如餐馆、剧院或购物中心等，还可以添加/查看对地方的评论。类似的服务：邻近服务器。
应用程序设计和架构优化是提高 ASP.NET Core 应用程序性能的重要方面之一。适当的设计模式是优化架构的关键之一。设计模式是解决特定问题的经验总结，能够提高代码的可读性、可维护性和可扩展性，从而间接地提高了性能。下面是一些在 ASP.NET Core 中常用的设计模式：
Twitter是最大的社交网络服务之一，用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。
1.NGINX正向代理，反向代理，负载均衡 正向代理最大的特点是客户端非常明确要访问的服务器地址；服务器只清楚请求来自哪个代理服务器，而不清楚来自哪个具体的客户端；正向代理模式屏蔽或者隐藏了真实客户端信息。 反向代理，多个客户端给服务器发送的请求，nginx服务器接收到之后，按照一定的规则分发给了后端的业务处理服务器进行处理了。此时~请求的来源是明确的，但是请求具体由哪台服务器处理的并不明确了 反向代理主要用于服务器集群分布式部署的情况下，反向代理隐藏了服务器的信息！ 负载均衡 反向代理中，服务器按照一
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
公司的业务量比较大，在生产环境如果经常出现OOM(Out Of Memory，JVM内存溢出)的现象，那该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？
Redis 作为缓存服务器是众多企业中的选择之一，虽然该技术很成熟但也是存在一定的问题。就是缓存带来的缓存穿透，缓存击穿，缓存失效问题，继而引用分布式锁。
现在主流的版本是 TLS/1.2, 之前的 TLS1.0、TLS1.1 都被认为是不安全的，在不久的将来会被完全淘汰。
本博客从今年年初开始，其实已经完成了基本功能。随着偶尔写两篇文章，本站访问速度越来越慢。最开始使用的是腾讯云的最基础云服务器，配置为：共享CPU、512M、Unbuntu服务器，每次打开服务器，发现CPU和内存使用率经常达到了100%，基本满载运行。还经常报内存溢出异常。
MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
可见在 redisDb 结构的 expire 字典（过期字典）保存了所有键的过期时间
memcached原理及介绍 memcached介绍 提速方法 : memcached特征 : memcached作用 : memcached适合做的东西 : memcached工作原理 : memcached内存算法 : memcached缓存策略 : memcached失效策略 : memcached分布式算法 : memcached与redis比较 memcached介绍 memcached是一种缓存技术,在存储在内存中(高性能分布式内存缓存服务器).目的 : 提速.(传统的都是把数据保存在关系型数据
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步，一台主库的数据可以同步到多台备库上，悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式：基于行的复制和基于语句的复制（逻辑复制）。这两种都是在主库上记录二进制日志，在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制， 这说明同一时间主备库存在不一致，并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布：MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力，但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大， 可以随意停止或开始复制，并在不同的地理位置来分
Gavin Zhu，携程软件技术专家，负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
https://my.oschina.net/u/1774673/blog/871912
在以SQL Server 2005数据库为后台的ASP网站访问速度慢，情况如下：一个服务器上的两个ASP网站，一个访问很快，一个很慢。
摘要：Web 应用程序中经常使用数据分页技术，该技术是提高海量数据访问性能的主要手段。实现web数据分页有多种方案，本文通过实际项目的测试，对多种数据分页方案深入分析和比较，找到了一种更优的数据分页方案Row_number()二分法。它依靠二分思想，将整个待查询记录分为2部分，使扫描的记录量减少一半，进而还通过对数据表及查询条件进行优化，实现了存储过程的优化。根据Row_number()函数的特性，该方案不依赖于主键或者数字字段，大大提高了它在实际项目中的应用，使大数据的分页效率得到了更显著的提高。
优化美国服务器的速度涉及多个方面，从硬件配置到网络优化，再到应用层面的调整。以下是一些有效的方法：
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
今天分享秋招的字节、快手 Java 后端面经，我筛选了Java+MySQL+Redis+MQ+网络+操作系统共性的面试题，排除了项目和实习经历的问题，同学反馈字节面试体验很好，遇到不会的，面试官会一步一步引导，还会详细解释下，返回环节还介绍了部门情况。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。
这个我提出了四种方案，好像都没有达到要求，没有办法保证一秒溢出，个人认为应该是内存分配方向可以考虑。
当使用多台服务器架设成集群之后，我们通过负载均衡的方式，同一个用户（或者ip）访问时被分配到不同的服务器上，假设在A服务器登录，如果在B服务器拿不到用户的登录信息session。这时访问到B服务器时就出现未登录情况。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
通过直接使用plocal，这些设置对于Java应用程序在嵌入模式下使用OrientDB运行的服务器组件和JVM都有效。
一、MySQL架构与历史 A.并发控制 1.共享锁（shared lock，读锁）：共享的，相互不阻塞的 2.排他锁（exclusive lock，写锁）：排他的，一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁 B.事务 1.事务ACID
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
1. [client] default-character-set=utf8 2. port = 3309 3. socket = /home/mysql/mysql/tmp/mysql.sock 4. [mysqld] character_set_server=utf8 5. !include /home/mysql/mysql/etc/mysqld.cnf #包含的配置文件 ，把用户名，密码文件单独存放 6. port = 3309 7.
由于某些设计，系统不得不频繁读取整个用户表的数据做统计过滤使用，包括但不限于按部门找匹配员工、按项目找匹配员工等等等，直接查询表，sql优化的情况下查询倒是很快也不过是几百毫秒，But但是由于这些需求本身是服务于底层的比如权限功能，所以是特别高频的调用。直接读取数据库势必会造成数据库的连接暴增，很难保证DB的稳定性，说不定哪天就扛不住挂了。因此前人将他放到Redis的String结构上了，形成了一个大Value。Redis就不用多说了，单线程的，每秒读写都是上万的，但是这种大Value以及大Key都是很容易阻塞Redis的。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
从 hi!admin 抄来的一份配置.注释得非常好.精 #BEGIN CONFIG INFO #DESCR: 4GB RAM, 只使用InnoDB, ACID, 少量的连接, 队列负载大 #TYPE: SYSTEM #END CONFIG INFO # # 此mysql配置文件例子针对4G内存 # 主要使用INNODB #处理复杂队列并且连接数量较少的mysql服务器 # # 将此文件复制到/etc/my.cnf 作为全局设置, # mysql-data-dir/my.cnf 作为服务器指定设置 # (@localstatedir@ for this installation) 或者放入 # ~/.my.cnf 作为用户设置. # # 在此配置文件中, 你可以使用所有程序支持的长选项. # 如果想获悉程序支持的所有选项 # 请在程序后加上"--help"参数运行程序. # # 关于独立选项更多的细节信息可以在手册内找到 # # # 以下选项会被MySQL客户端应用读取. # 注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容. # 如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值 # 需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项 # [client] #password = [your_password] port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # *** 应用定制选项 *** # # MySQL 服务端 # [mysqld] # 一般配置选项 port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数, # 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接. # 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错, # 你就应该增加此处的值. # 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值. # 如果将back_log设定到比你操作系统限制更高的值,将会没有效果 back_log = 50 # 不在TCP/IP端口上进行监听. # 如果所有的进程都是在同一台服务器连接到本地的mysqld, # 这样设置将是增强安全的方法 # 所有mysqld的连接都是通过Unix sockets 或者命名管道进行的. # 注意在windows下如果没有打开命名管道选项而只是用此项 # (通过 "enable-named-pipe" 选项) 将会导致mysql服务没有任何作用! #skip-networking # MySQL 服务所允许的同时会话数的上限 # 其中一个连接将被SUPER权限保留作为管理员登录. # 即便已经达到了连接数的上限. max_connections = 100 # 每个客户端连接最大的错误允许数量,如果达到了此限制. # 这个客户端将会被MySQL服务阻止直到执行了"FLUSH HOSTS" 或者服务重启 # 非法的密码以及其他在链接时的错误会增加此值. # 查看 "Aborted_connects" 状态来获取全局计数器. max_connect_errors = 10 # 所有线程所打开表的数量. # 增加此值就增加了mysqld所需要的文件描述符的数量 # 这样你需要确认在[mysqld_safe]中 "open-files-limit" 变量设置打开文件数量允许至少4096 table_cache = 2048 # 允许外部文件级别的锁. 打开文件锁会对性能造成负面影响 # 所以只有在你在同样的文件上运行多个数据库实例时才使用此选项(注意仍会有其他约束!) # 或者你在文件层面上使用了其他一些软件依赖来锁定MyISAM表 #external-locking # 服务所能处理的请求包的最大大小以及服务所能处理的最大的请求大小(当与大的BLOB字段一起工作时相当必要) # 每个连接独立的大小.大小动态增加 max_allowed_packet = 16M # 在一个事务中binlog为了记录SQL状态所持有的cache大小 # 如果你经常使用大的,多声明的事务,你可以增加此值来获取更大的性能. # 所有从事务来的状
前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。
就是由代理创建出一个和 impl 实现类平级的一个对象，但是这个对象不是一个真正的对象， 只是一个代理对象，但它可以实现和 impl 相同的功能，这个就是 aop 的横向机制原理，这样就不需要修改源代码。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
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