Windows 性能监视器是一个 Microsoft 管理控制台 (MMC) 管理单元，提供用于分析系统性能的工具。...启动 Windows 性能监视器：开始–>运行—>输入perfmon–>回车 添加-保存计数器设置： 在Windows 2003中，添加完计数器后，直接按Ctrl+S，就能将设置保存为文件的形式，方便下次直接查看...开始–>运行–>输入MMC–>文件–>添加/删除管理单元–>选择性能监视器–>添加，然后在性能（本地）中来添加你的计数器，这样就可以保存了，方便下次查看。...特定进程中句柄计数的增加可能是发生句柄泄漏的错误进程的症状，这将导致服务器上发生性能问题。此问题并不一定会出现，但是在一段时间内对其进行监视以确定是否发生句柄泄漏十分重要。...如果连接的数量超过可用的线程数，那么sqlserver将共享线程，这样会影响性能。”Maximum Worker Threads”需要设置得比你服务器曾经达到的最大连接数更高。
概述 如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？ 通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。...这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。...通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是区域缓解。如果1分钟平均负载很 高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。...如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。 如果大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。...如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。 avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
文章来源：http://blog.csdn.net/lhfzd2004/article/details/1722379 上一篇文章《服务器性能监控之WMI》介绍了通过远程com获取服务器性能（当然也可用于本地...），那么这篇主要说说windows系统自带的性能监视功能—–>performancecouonter....打开管理工具–>性能，我们可以立即看到服务器的CPU，进程运行时间，磁盘容量等性能参数走势图。...然而不仅仅是这几项，我们可以通过添加技术器来查看其他的性能指标： 如果你说，这么看太麻烦了，OK，我们通过C#将这些值取出来，用于实现自身的性能监视： 1.添加引用： using System.Diagnostics...，但是要说明的一点是，所获取的数据必定是windows服务所提供的，当然我们也可以自己写一些windows服务，添加到系统performancecounter中来，对.net来说也是非常方便的。
不知其人，视其友——司马迁 可以点击chrome控制台的更多工具，查看性能监视器 从而看到我们的CPU使用情况、JS堆大小、DOM节点个数、JS事件监听器等，能够用于性能调优时参考
从监听到的服务器指标来看，cpu利用率一直处于低迷的状态，大约只有40%左右。 ? 问题定位 执行 vmstat 1 10 ?
用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername...查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认check-token...HttpHeaders(); headers.set("Authorization", getAuthorizationHeader(clientId, clientSecret)); // 调用认证服务器的...check-token 返回的全部信息 资源服务器在根据返回信息组装用户信息的时候，只是用了username 如果设置了 userDetailsService 的实现则去调用 loadUserByUsername...增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响 解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
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。
[20190317234215_SWBWuI_%E6%9C%AA%E5%91%BD%E5%90%8D%E6%96%87%E4%BB%B6.jpeg] 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器...携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername...查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认...HttpHeaders(); headers.set("Authorization", getAuthorizationHeader(clientId, clientSecret)); // 调用认证服务器的...增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
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。
这种结构化的方法论确保了在面对复杂系统性能挑战时，能够有条不紊地推进优化工作。 二、日志分析：洞察系统异常与性能瓶颈 日志作为系统运行状况的直接反映，是诊断性能瓶颈和功能问题的宝贵资源。...应用服务器考量：尽管存储技术进步，成本考虑使得高速存储多用于数据库和文件服务器，应用服务器的磁盘使用需细致监控，防止成为性能短板。...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。...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。...5.3 深入应用中间件剖析 问题定位工具：JProfiler、YourKit等专业分析工具通过挂载至应用服务器，收集程序运行的详细信息，助力瓶颈定位。
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。
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。...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。...一般响应时间过长有下面几个原因： 服务器硬件资源cpu，内存，磁盘达到瓶颈，可以使用监控命令排查 网络问题导致，比如丢包，带宽不够等等 线程出现死锁，阻塞等问题可以用jstack查看 中间件比如mq消息队列拥堵排队等
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？...测试用例 用例ID 服务器数 worker数 ps数 说明 1 2 10 1 一台服务器部署10个worker，另外一台部署1个ps 2 10 20 5 5台服务器分别部署10个worker，5台服务器分别部署...1个ps 3 20 50 10 10台服务器分别部署10个worker，10台服务器分别部署1个ps 4 40 200 20 20台服务器分别部署10个worker，20台服务器分别部署1个ps TensorFlow
传入面板id（0: fps, 1: ms, 2: mb） 设置监视器的位置 将监视器添加到页面中 刷新帧数 stats.update() 代码如下所示 // 创建性能监视器 let stats = new...Stats() // 设置监视器面板，传入面板id（0: fps, 1: ms, 2: mb） stats.setMode(0) // 设置监视器位置 stats.domElement.style.position...把渲染器添加到body里 // 将 webgl 渲染的 canvas 内容添加到 body document.body.appendChild(renderer.domElement) // 创建性能监视器...let stats = new Stats() // 设置监视器面板，传入面板id（0: fps, 1: ms, 2: mb） stats.setMode(0) // 设置监视器位置...renderer.render(scene, camera) requestAnimationFrame(render) } render() 代码仓库 ⭐Three.js 性能监视器
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。...该计数器的值体现服务器整体处理器利用率，对多处理器的系统而言，该计数器提醒所有CPU的平均利用率。...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。
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...PhysicalDisk/%Idle Time，Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length， Disk sec/Transfer 【参考值】：%Disk Time建议阈值90% Windows...Throughput（吞吐率）可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。...利用性能监控工具，比如：JAVA开发B/S结构的项目，可以通过JDK自带的Jconsole，或者JProfiler，来监控服务器性能，Jconsole可以远程监控服务器的CPU，内存，线程等状态，并绘制变化曲线图
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...net.ipv4.tcp_fin_timeout = 5 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 300 net.ipv4.tcp_sack = 1 当服务器需要在大量TCP连接之间切换时
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。
之前介绍了redis的monitor，今天有朋友问monitor是否能长时间开启，我知道monitor会有较大性能开销，但不清楚具体消耗的程度，就测试了一下 测试过程 以一个monitor为例，使用...结果对比 开启后的性能明显低了很多，例如： SET -53% GET -39% INCR -44% 实际案例 美团就遇到过monitor的性能影响问题 问题现象 redis-cluster...client_longest_output_list值异常 client_longest_output_list 是当前客户端连接的最大输出列表 此值过大说明输出缓冲区占用内存较大，也就是有大量的数据从Redis服务器向某些客户端输出...（2）使用client list命令查看omem值大于0的 client List 命令用于返回所有连接到服务器的客户端信息和统计数据 omem 表示输出缓冲区和输出列表占用的内存总量 查看结果列表...，关注 cmd（最近一次执行的命令） 属性值，发现了异常：monitor，说明某client开启了监视器，造成大幅性能影响 所以通过自测和他人的案例，说明monitor只能用于短期调试，不能长期开启
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。...对于这种存在多次请求问题的分布式系统，请求泛洪所导致的性能恶化几乎是随流量呈指数关系增长的。那么可以想像，随着流量高峰的到来，其需要临时增加的服务器数量也是指数级的。...在服务端，数据应当由尽可能少的服务器来提供，且常在一起被消费的数据应尽可能放在同一服务器上，如上图所示。...不仅如此，该模式还解决了依赖的服务器过多造成的系统可用性下降问题，毕竟只要任意一个服务器宕机都会导致整个任务的失败。在客户端，我们可以采用本地缓存，批处理请求，一致性哈希左移等方案。...自然地，可能很多人就会想到增加服务器的解决方案，既然用户激增且这样的状态并不长久，那么临时增加服务器分流并进行负载均衡不就行了？
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