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7.JVM调优-方法区,堆,栈调优详解
一、方法区参数调优 我们可以对运行时数据区的内存进行参数设置. 这是jvm调优的重点. 线程栈参数调优 -Xss512k：设置栈空间参数的 这个参数就是用来设置栈空间的. 他是设置的一个线程栈占用的空间, 一个程序启动后可能有多个线程栈, 那么他们占用的空间都是512k。
1.1K20发布于 2021-10-13 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】Elasticsearch搜索调优权威指南 （23）
Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第二篇，主要介绍了索引预处理、mapping建立、避免脚本的使用、索引段合并等搜索性能相关的调优方法； 作者：Adam Vanderbush 译者：杨振涛 本文是Elasticsearch搜索调优系列文章3篇中的第2篇，第1篇参考这里（点击）。 本系列教程旨在更进一步讨论针对Elasticsearch 5.0及以上版本的搜索调优技术、策略及建议。 ? （图片来源于网络） 1预索引数据 为了优化数据的索引方式，应当在查询中预置一些模式。 pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "designation": "bowl", "price": 13 }' 以及如下搜索请求： curl 关键字字段只可通过其精确值搜索得到。 如果需要索引全文内容比如 email 内容或产品描述，可能就要使用一个文本字段。
69420发布于 2019-04-19 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】Elasticsearch搜索调优权威指南（33）
关注微信公众号 ↑ 获取更多干货 Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBox在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第三篇，主要从凑整时间查询、全局序列号预热和文件系统缓存预热几个方面介绍了优化查询性能的一些方法 此前还发布了 Elasticsearch性能调优权威指南 和 Elasticsearch索引性能优化 两个系列。 作者：Adam Vanderbush 译者：杨振涛 本文是QBox官方博客“Elasticsearch搜索调优权威指南”系列文章3篇中的第3篇，第1篇参考这里，第2篇参考这里。 本系列教程旨在进一步探讨针对Elasticsearch 5.0及以上版本的搜索调优技术、策略和建议。 对于频繁搜索的索引，可能希望设置其值为 ["nvd", "dvd"]，这将会触发 norms 和 doc value 预加载到物理内存。
1.3K10发布于 2019-03-19 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】Elasticsearch搜索调优权威指南 （13）
Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第一篇，主要从文档建模、内存分配、文件系统缓存、GC和硬件等方面介绍了优化查询性能的一些经验；后续还会有该系列的另外两篇文章 我们已经通过“Elasticsearch性能调优权威指南”系列，介绍了一些性能调优的基本经验和方法，解释了每一步最关键的系统设置和衡量指标。 Indexing Performance (Part 2) How to Maximize Elasticsearch Indexing Performance (Part 3) 本文旨在推荐一些搜索调优技术 使用更快的硬件 如果搜索受限于I/O，应当考虑为文件系统缓存分片更多内存（参考前文），或者购买更快的驱动。特别地，SSD公认地比机械磁盘性能好很多。 如果搜索受限于CPU，那么应当考虑购买更快的CPU。
1.2K20发布于 2019-03-19 - 来自专栏vivo互联网技术
【干货】Elasticsearch搜索调优权威指南 （23）
关注我们，获取更多干货 ↑ Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第二篇，主要介绍了索引预处理、mapping建立、避免脚本的使用、索引段合并等搜索性能相关的调优方法 作者：Adam Vanderbush 译者：杨振涛 本文是Elasticsearch搜索调优系列文章3篇中的第2篇，第1篇参考这里（点击）。 本系列教程旨在更进一步讨论针对Elasticsearch 5.0及以上版本的搜索调优技术、策略及建议。 ? （图片来源于网络） 1预索引数据 为了优化数据的索引方式，应当在查询中预置一些模式。 pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "designation": "bowl", "price": 13 }' 以及如下搜索请求： curl 关键字字段只可通过其精确值搜索得到。 如果需要索引全文内容比如 email 内容或产品描述，可能就要使用一个文本字段。
95430发布于 2019-03-19 深入解析MySQL(7)——SQL调优
作用：显示MySQL决定使用哪种方式来查找表中的行，是执行计划中非常重要的指标。其查询的性能优劣，从最优到最差依次为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
32910编辑于 2026-01-13- 来自专栏JVM高手修炼
JVM进阶调优系列(7)JVM调优监控必备命令、工具集合|实用干货
今天的主角调优监控命令，已经是非常贴合生产实战，现在打好基础，等系列第11篇，就开始针对实际案例，带大家应用工具命令解决实际问题。 项目在 GitHub上可以下载[https://github.com/chewiebug/GCViewer]，可以非常直观地分析出有待调优改进地方。大家有空可以下载体验一下。 推荐阅读： 1、JVM进阶调优系列(5)CMS回收器通俗演义一文讲透FullGC 2、JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收? 3、JVM进阶调优系列(3)堆内存的对象什么时候被回收?4、JVM进阶调优系列(2)字节面试:JVM内存区域怎么划分，分别有什么用？ 5、JVM进阶调优系列(1)类加载器原理一文讲透6、JAVA并发编程系列(13)Future、FutureTask异步小王子
1.2K20编辑于 2024-10-28 - 来自专栏chenchenchen
SQL调优之性能调优
例如一个如下的 SELECT 语句： SELECT * FROM Table1 WHERE column1 = 5 AND NOT (column3 = 7 OR column1 = column2) 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。 WHERE NOT (column1 > 5 OR column2 = 7) 可以转换成： ... ，正因为如此，一些数据库系统不会对非比 较进行索引搜索，但是他们会为大于或小于进行索引搜索，所以可以将下面的查询进行如下转换： ... 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。
2.6K30发布于 2019-12-03 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优
一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。 二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？ 7、使用Kryo优化序列化性能 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 1) 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输。 通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ? Spark中如何内存调优？
2.3K30发布于 2018-09-13 - 来自专栏王先森
安装CentOS7并优化调优
安装centos7系统 首先,先介绍一下CentOS7的镜像,本文中,我们使用的是CentOS7.2的镜像 CentOS7的下载地址可以从以下这个地址下载 http://mirrors.aliyun.com /centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso CentOS -7-x86_64 -DVD -1708.iso 从 CentOS 7 之后，版本命名就跟发行的日期有关了 • CentOS-7 系统是 7.x 版本 • x86_64 64 位操作系统，并且从 7以后不再提供 以后不再提供 32 位镜像。 位镜像。 CentOS 7 默认网卡修改(可选) 我这里为了性能考虑，采用最小化安装 磁盘分区 开始准备安装 kdump是在系统崩溃、死锁或者死机的时候用来转储内存运行参数的一个工具和服务。 \ Libraries yum -y groups install Development\ Tools yum groups install Base bash-completion是linux7中补齐命令的软件包
2.1K20编辑于 2023-04-24 - 来自专栏纯洁的微笑
Tomcat 性能调优之 JVM 调优
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？
2.4K30发布于 2019-05-06 - 来自专栏个人积累
数据库调优 项目调优
Springboot项目调优 配置文件调优 更改Tomcat的相关配置 设置Tomcat的最大连接数 设置请求头最大内存 设置post请求的最大内存 设置Tomcat最大线程数 设置Tomcat 的最小工作线程数 JVM调优 设置项目启动的参数 在vm option处添加配置内容 -XX:MetaspaceSize=128m #（元空间默认大小） -XX:MaxMetaspaceSize=128m
1.2K51发布于 2020-10-10 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之Shuffle调优
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。 因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。 2. 5. shuffle相关参数调优 以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给 shuffle read 的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。
2K31发布于 2019-08-08 - 来自专栏王小雷
Spark学习之Spark调优与调试（7）
Spark学习之Spark调优与调试（7） 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项。 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例。 (words(0),1)).reduceByKey{(a,b)=>a+b} counts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[7] HadoopRDD[2] at textFile at <console>:27 [] scala> counts.toDebugString res1: String = (1) ShuffledRDD[7] input.text##,1), (INFO,4), ("",2), (WARN,2)) scala> counts.cache() res3: counts.type = ShuffledRDD[7]
1.3K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之资源调优
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。 理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 2.3 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。 (7) spark.shuffle.memoryFraction 参数说明：该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor
2.2K30发布于 2019-08-07 - 来自专栏大数据成神之路
Spark调优 | Spark SQL参数调优
本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。 异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。 性能调优 除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。
8.7K63发布于 2019-08-16 - 来自专栏ApacheHudi
调优 | Apache Hudi应用调优指南
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。 GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。
1.5K20发布于 2021-04-13 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
Java面试考点7之MySQL调优
调优 MySQL 的调优也是研发人员需要掌握的一项技能，一般 MySQL 调优有如下图所示的四个纬度。 最好有过数据库调优经验，例如明明建立了索引的语句，但是查询效率还是很慢，通过 Explain 分析发现表中有多个索引，MySQL 的优化器选用了错误的索引，导致查询效率偏低，然后通过在 SQL 语句中使用 有过 Kafka 等主流消息队列使用经验，并且知道应该如何在业务场景下进行调优。例如日志推送的场景，对小概率消息丢失可以容忍，可以设置异步发送消息。 第 6 题可以从 MySQL 调优部分讲解的相关原则这个角度来回答。
90310编辑于 2022-04-26 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之开发调优
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。 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 Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。 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。
1.5K31发布于 2019-08-07 - 来自专栏Owen's World
CentOS Linux 7安全基线检查SSH调优
restart httpd 设置密码修改最小间隔时间 | 身份鉴别 描述 设置密码修改最小间隔时间，限制密码更改过于频繁 加固建议 在 /etc/login.defs 中将 PASS_MIN_DAYS 参数设置为7- 14之间,建议为7： PASS_MIN_DAYS 7 需同时执行命令为root用户设置： chage --mindays 7 root 操作时建议做好记录或备份 设置密码失效时间 | 身份鉴别 描述 设置密码失效时间
1.6K10编辑于 2021-12-08
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