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WEB性能调优：gzip 与 chunked

今天写的是 WEB 性能调优中与 HTTP 相关的几个技术点： gzip 压缩传输； chunked 分块传输； ? 1. gzip 是什么？

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SQL调优之性能调优

WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...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。...当一些优化器发现查询中存在 OR 操作符时，就不使用索引查询，所以在这种情况下，并且只有在这种情况下，UNION 才比 OR 性能更高。...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。

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Tomcat 性能调优之 JVM 调优

Tomcat、Jetty、GlassFish 等等这系列 Web容器/应用服务器，虽然做为容器，提供的是一个 Java Web 的运行时环境，以支持Servlet/JSP 等等这些内容的运行，但我们都很清楚...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。...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？

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Spark 性能调优之资源调优

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。...资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的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），同时参考本篇文章中给出的原理以及调优建议

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Spark 性能调优之Shuffle调优

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。

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Spark 性能调优之开发调优

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。

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Glusterfs性能调优

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。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存，默认是10mb，可以适当调大...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小，默认是1(1*128k)，默认是按照128K数据快修复，如果需要修复的数据很大，这个默认1太小，可以适当的调大

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Spark性能调优01-资源调优

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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nextcloud性能调优

使用nginx 默认的nextcloud是Apache web，我们将其换为nginx，通过搭配nextcloud-fpm和nginx两个docker完成。

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GC 性能调优

什么是调优？...根据需求进行JVM规划和预调优优化运行JVM运行环境（慢，卡顿）解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM) 调优，从规划开始调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓无监控（压力测试...，能看到结果），不调优步骤：熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）吞吐量 = 用户时间 /(...扩容或调优，让它达到用压测来确定优化环境有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G 的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G 的堆内存...PS -> PN + CMS 或者 G1 系统CPU经常100%，如何调优？

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Tomcat性能调优

二、禁用DNS查询　　当web应用程序向要记录客户端的信息时，它也会记录客户端的IP地址或者通过域名服务器查找机器名转换为IP地址。...（Connector）进行性能控制的的参数是创建的处理请求的线程数。...web server允许的最大连接数还受制于操作系统的内核参数设置，通常 Windows 是 2000 个左右， Linux 是1000 个左右。二....注意事项：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old" 的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发主GC，大大降低了性能。...因为对于操作系统，请求内存的系统调用会占用大量的cpu时间，所以频繁的请求、释放内存将会导致性能的严重下降。

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Linux 性能调优之CPU调优认知

写在前面博文内容为《性能之巅系统、企业与云可观测性（第2版）》CPU 章节课后习题答案整理，这是CPU 调优的最后两篇之一，之后还会整理一篇CPU性能故障的场景分析的博文内容涉及： CPU 术语...比如 Intel Core i7-12700H 是第12代 Alder Lake 架构的桌面处理器，其核心与线程配置: 核心总数：12核（8个性能核心 + 4个效率核心） + 性能核心（P核）：基于 Golden...一个100%使用率的CPU被称为是饱和的，线程在这种情况下会碰上调度器延时，因为它们需要等待才能在CPU上运行，降低了总体性能。...当预测正确时，这可以显著提高性能，因为CPU不需要等待从内存中获取指令。分支预测器通常基于历史执行数据来预测未来的执行路径。...也可以通过 sar(1) 来同时展示 CPU 利用率（-u）和运行队列性能指标（-q）。

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Alluxio性能调优

本文档介绍了各种调优 Alluxio 性能的技巧和配置。常见性能问题以下是在调整性能时用于解决常见问题的清单：所有节点都在工作吗？检查 Alluxio 集群是否健康。...Master调优 Journal性能调优 Property Default Description alluxio.master.journal.flush.batch.time 5ms Time to...worker调优块读取线程池大小 alluxio.worker.network.block.reader.threads.max 属性配置用于处理块读取请求的最大线程数。...作业服务调优工作服务能力作业服务限制当前运行的作业总数以控制其资源使用。请注意，单个 CLI 命令（例如 distributedLoad）可以触发创建多个作业，每个文件一个。...客户端调优被动缓存被动缓存会导致 Alluxio worker 缓存另一个已缓存在单独 worker 上的数据副本。

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SQL 性能调优

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！...(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10）尽量多使用COMMIT 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为...性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。

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MONGODB 性能与调优 -- 内存调优 1

所以这又是一个新的系列，关于MONGODB的优化和调优，下方是一个MONGODB的内存与磁盘的一个大概的架构。...MONGODB的性能与内存的关系可以用三条线来描述 1 FREE MEMORY 2 Response time 3 swap 用语言来描述，如果你的MONGODB所在的服务器上开始使用了SWAP，...图画的比较烂，凑活看哈，所以在FREE MEMORY 到达底线的时候，你的response time 就是要高歌一曲的时候，同时配合着你的 SWAP 缓慢崛起，好一副性能问题的三重奏。...所以当你看到你的MONGODB 的服务器的 USED SWAP 开始逐步上升，并且你的MONGODB 的相应时间在逐渐的变慢，那么性能问题就已经爆发了。...也即使我们俗称的性能问题。

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Java性能调优

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

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Nginx 性能调优

原文地址：http://nginx.com/blog/tuning-nginx/ Tuning NGINX for Performance Nginx 性能调优 NGINX is well known...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。

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性能调优思路

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。...对于Web应用非常需要一个对应用造成暂停时间短的GC，再加上Web应用的瓶颈都不在CPU上，在G1还不够成熟的情况下，CMS GC是不错的选择。...调优方案：增加Thread.sleep，以释放CPU 的执行权，降低CPU 的消耗。以损失单次执行性能为代价的，但由于其降低了CPU 的消耗，对于多线程的应用而言，反而提高了总体的平均性能。...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。

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tomcat 性能调优

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

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hadoop性能调优

启用多线程, 比如web爬行时, 可启用多线程抓取网页. (2). 避免map时, 单台tasktracker上辅助数据冗余, 比如在多模匹配时, 避免生成多份DFA. 五....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.

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