写在前面 考试整理相关笔记 博文内容涉及，文件系统常见调优手段 不同文件系统格式适用场景分析，格式化选项，挂载日志策略调整 文件系统日志和数据分离配置 fstrim 空间回收 理解不足小伙伴帮忙指正...ext4 (第四扩展文件系统)： ext4 是Linux上最常用的文件系统之一，是对ext3文件系统的改进。它支持大文件和大容量分区，并提供更好的性能和可靠性。...XFS： XFS是一个高性能的日志文件系统，最初由SGI开发设计用于支持大型文件系统和大容量存储，被广泛用于大型服务器和高性能计算环境。它也同时支持大容量文件系统和文件，具有高性能和可扩展性。...文件系统场景推荐： XFS 适用场景： 没有特定业务场景：XFS是一个通用的高性能文件系统，适用于各种不同类型的应用和工作负载。 大型服务器：XFS在处理大型服务器和高负载环境中表现出色。...受限制的 I/O 能力：如果系统的I/O能力受限制（例如在较低的IOPS（每秒输入/输出操作数）或带宽限制下），ext4可以提供良好的性能。
调整文件描述符限制文件描述符限制会影响系统能够同时打开的文件数量。...调整磁盘 I/O 性能I/O 调度器：选择合适的 I/O 调度器可以提高磁盘 I/O 性能。...cat /sys/block/sda/queue/scheduler设置 I/O 调度器：echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler 预读取大小：调整文件系统的预读取大小可以提高读取性能...调整内存管理交换分区：合理配置交换分区可以避免系统因内存不足而崩溃。...使用性能监控工具使用性能监控工具如 top、htop、iostat、vmstat 和 netstat 来监控系统资源使用情况，及时发现性能瓶颈。
13 分 左侧只有列名（char_column）得 5 分CHAR 类型的操作数得 0 分大于等于操作符得 5 分左侧是多操作数表达示得 3 分VARCHAR 类型的操作数得 0 分上面表格中的权值数可能在不同类型的数据库系统中会有所不同...针对专门操作符的调优 前面，讲的是关于查询条件的一般规则，在这一节中，将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...如果查询 2 总是比查询 1 执行的快的话，那么就可以建议总是将查询 1 转换成查询 2，但是有一种情况，这样做在一些数据库系统中可能会带来性能变差，这是由于两个优化缺陷所造成的。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结，这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高，但是它们一定不会对数据库的性能带来下降，所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面，SQL 调优还包括 Order by，Group by 以及 Index 等等。
开始说正事 最近一直在做性能调优，总结下，性能调优是一件非常有趣、让人上瘾同时又让人抓狂的事情。...本文从以下三个方面讲述，我在性能调优过程一些经验和心得 什么时候不应该做性能调优 性能调优过程 性能调优总结 什么时候不应该做性能调优 在算法安全方面经常有句话，证明一个算法安全比不安全要难得多； 性能也一样...，证明一个系统性能好比 不好也要难得多，因为性能指标本身就是个无底洞； 做性能调优也一样，流量在增长，产品在迭代，就需要持续调优，但是什么时候不应该在进行性能调优了，我总结了下，主要以下三个方面： 清楚你的系统消耗点在什么地方...性能调优过程 技术上来说通常遵循以下方式，首先工具查看是否是外界因素导致；排除后跟踪软件内部性能消耗点；最后进行服务调优。 工具法 主要是用查看系统性能瓶颈是否是操作系统及硬件导致。...性能调优总结 性能调优是人来做的，人在做的过程中就要摆正心态，要有客观数据，不要凭借主观臆测给系统性能下定论，性能调优本身就是反反复复，非常考察人的耐心和综合技术能力；自己改了几个参数，期待性能巨大提升
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。...对于 JVM 的调优，主要有两个方面考虑： 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然，确切的说，以上两点并不互相独立，内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...注意，是单个的大小，因此设置值越大，会占用越大，可用的线程数也就越少。...延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器，具体到在 JVM 中的配置，是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓调优，就是一个不断调整和优化的过程，需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充！ 说到底，那上面的这些选项是要配置在哪里呢？
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。...但是也必须提醒大家的是，影响一个 Spark 作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...，建议参考后面的几个参数调优，通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值，对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能，其中大量文件被快速连续地添加/创建。...network ping latency. gluster volume set dht-vol cluster.read-hash-mode 1 // 默认是10s,如果检测到10s,磁盘或者文件系统有问题会导致...然后退出 gluster volume set dht-vol storage.health-check-timeout 0 heal修复速度优化 // 设置glusterfs shd修复IO线程数
后端程序员在面试中，经常会被问到SQL调优的操作，于是我也是去补习了一下这方面的知识，感谢各方大佬提供的点子，这里总结如下。...3- 通常来说，把可以为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为NOT NULL。...因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。当然这对于INT这类型字段属性来讲就画蛇添足了。
举例 : 用户访问行为(userid, ip, cookie), 分别统计每个用户的ip数和cookie数....最简单的设计, 是使用量个job, 分别计算ip数和cookie数.但是我们可以按照下面的思路, 在一个job中完成这两项计算 : (a)....尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳. 比如使用掩码操作. 十七. 尽早丢弃无关对象.
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑...I/O调优指选择NIO、NIO.2还是APR 线程池调优指的是给Tomcat的线程池设置合适的参数，使得Tomcat能够又快又好地处理请求 I/O模型 I/O调优实际上是连接器类型的选择，一般情况下默认都是...线程池调优 跟I/O模型紧密相关的是线程池，线程池的调优就是设置合理的线程池参数。...再比如minSpareThreads参数，默认25个线程，如果发现系统在闲的时候用不到25个线程，就可以调小一点；如果系统在大部分时间都比较忙，线程池中的线程总是远远多于25个，这个时候你就可以把这个参数调大一点...调优很多时候是在找系统瓶颈 假如有个状况：系统响应比较慢，但CPU的用率不高，内存有所增加，通过分析Heap Dump发现大量请求堆积在线程池的队列中，请问这种情况下应该怎么办呢？
acceptCount="800" redirectPort="8443" /> 说明 maxThreads="600" ///最大线程数... minSpareThreads="100"///初始化时创建的线程数 maxSpareThreads="500"///一旦创建的线程超过这个值，Tomcat就会关闭不再需要的...acceptCount="700"//指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理 maxthread太多，导致切换过多，性能下降严重
一定要在action操作之后； 2、Spark项目开发流程： 数据调研 --> 需求分析 --> 技术方案设计 --> 数据库设计 --> 编码实现 --> 单元测试 --> 本地测试 --> 性能调优...--> Troubshoting --> 数据倾斜解决 3、常规性能调优： 3.1、分配更多资源 性能和速度的提升在一定范围内和运算资源成正比 (1)分配哪些资源？...sparkConf.set("spark.locality.wait","10") spark.locality.node spark.locality.wait.rack 4、JVM调优...大大延长了作业时长； 可以通过参数调节等待时长，从而避免文件拉取失败： --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout = 300 ; 5、Shuffle调优...将会导致多次磁盘写操作，如果reduce端内存不够用，也可能会导致频繁的spill； (3)查看Spark UI,如果每个task的shuffle write和shuffle read很大，则可以考虑进行相应调优
调优步骤：衡量系统现状、设定调优目标、寻找性能瓶颈、性能调优、衡量是否到达目标(如果未到达目标，需重新寻找性能瓶颈）、性能调优结束。...寻找性能瓶颈 性能瓶颈的表象：资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。...对于GC频繁，则需要通过JVM调优或程序调优，降低GC的执行次数。 CPU sy高的解决方法 CPU sy 高的原因主要是线程的运行状态要经常切换，对于这种情况，常见的一种优化方法是减少线程数。...调优方案：将线程数降低 这种调优过后有可能会造成CPU us过高，所以合理设置线程数非常关键。...总结 好的调优策略是收益比（调优后提升的效果/调优改动所需付出的代价）最高的，通常来说简单的系统调优比较好做，因此尽量保持单机上应用的纯粹性， 这是大型系统的基本架构原则。
A:因为年轻代的内存无法被回收，越来越多地被Copy到年老代 三、性能调优 除了上述内存泄漏外，我们还发现CPU长期不足3%，系统吞吐量不够，针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说...在CPU负载不足的同时，偶尔会有用户反映请求的时间过长，我们意识到必须对程序及JVM进行调优。...3.JVM参数 在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。...这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。...4.程序算法调优：本次不作为重点 参考资料
一个很好的原则是调优时每次只修改一个配置，如果对配置的修改不能提高性能的话，改回默认值。...我们将从Linux调优开始因为有些值会影响到你调优Nginx时用到的一些配置参数。...如果你的操作系统设置太低导致你在内核日志里看到错误信息了，那表明你应该调整配置了。可能的Linux 配置有很多但是我们只讨论几个在普通工作负载调优下需要用到的。...如果你高速率的接入并且你的性能配置不均衡，例如一些连接出现延时的情况，那么下面的调优配置将起到作用。...还有一些不是非要放到调优这个标题下的Nginx功能能够提高一个网站应用的性能，但是依然要提一下因为他们的影响是值得注意的。我们讨论这其中的两个功能。
操作系统视角.png L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。...常用性能监测工具 Linux系统下，CPU与内存子系统性能调优的常用性能监测工具有top、perf、numactl这3个工具。1） top工具 top工具是最常用的Linux性能监测工具之一。...通过top工具可以监视进程和系统整体性能。...perf -g record -- sleep 1 -p $PID 记录进程在1s内的系统调用。...预告 下一节，我们将聊聊如何通过提L1与L2缓存命中率来提高应用程序性能。
Spark 调优和 JVM 调优的关系 再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明： 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能 参数调优建议： 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况）来灵活的调优 4.
理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ?...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...参数调优建议： Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
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