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    MySQL(五)|《千万级大数据查询优化》第二篇:查询性能优化(1)

    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

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    性能测试监控指标及分析调优

    1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。

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    互联网常见架构接口压测性能分析及调优手段建议

    常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)

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