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9 个 Java 性能调优技巧，YYDS！
在我们学习特定的 Java 编程性能调优之前，先来探讨一些通用的技巧。1. 在明确必要之前别急着优化这可能是最重要的性能优化技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并在案例中高效地应用它。 常见的通用调优技巧到此结束。接下来让我们仔细看看一些特定于 Java 的技巧。5. 使用 StringBuilder 以编程方式连接字符串在 Java 中有很多不同的选项来连接字符串。 所以，最后，这段代码在日志文件中写入 “This is a test0 1 2 3 4 5 6 7 8 9” 。 Apache Commons StringUtils.Replace 而不是 String.replace一般来说，String.replace 方法可以正常工作，并且效率很高，尤其是在你使用 Java 9 thistest.replace(“test”, “simple test”);// with thisStringUtils.replace(test, “test”, “simple test”);9.
51840编辑于 2022-07-07 - 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 （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。
67320发布于 2019-04-19 - 来自专栏java一日一条
Java 9 中的 GC 调优基础
本文将主要讲解GC调优需要知道的一些基础知识，会涉及到一些GC的实现细节，但不会对实现细节做很全面的阐述，如果你看完本文之后，能对GC有一个大致的认识，那本文的写作目的也就达到了。 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM CMS的年轻代垃圾回收使用的是Parallel New来做，其行为和Parallel中的差不多相同，他们的实现上有一些不同的地方，比如Parallel可以自动调节年轻代中各区的大小，用的是广度优先搜索等 一些简单的GC调优方法 1. 使用不同的索引对象 引用的类型会直接影响其所引用对象的GC行为，当要做一些内存敏感的应用时，可以参考使用合适的引用类型。 在Parallel里，可以通过参数调节最大停止时间（-XX:MaxGCPauseMillis，默认无设置）和吞吐量（-XX:GCTimeRatio，默认值是99，即最大使用1%的时间来做垃圾回收）来调优
79620发布于 2018-09-14 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
Java 9 中的 GC 调优基础
本文将主要讲解GC调优需要知道的一些基础知识，会涉及到一些GC的实现细节，但不会对实现细节做很全面的阐述，如果你看完本文之后，能对GC有一个大致的认识，那本文的写作目的也就达到了。 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM CMS的年轻代垃圾回收使用的是Parallel New来做，其行为和Parallel中的差不多相同，他们的实现上有一些不同的地方，比如Parallel可以自动调节年轻代中各区的大小，用的是广度优先搜索等 一些简单的GC调优方法 1. 使用不同的索引对象 引用的类型会直接影响其所引用对象的GC行为，当要做一些内存敏感的应用时，可以参考使用合适的引用类型。 在Parallel里，可以通过参数调节最大停止时间（-XX:MaxGCPauseMillis，默认无设置）和吞吐量（-XX:GCTimeRatio，默认值是99，即最大使用1%的时间来做垃圾回收）来调优
86340发布于 2019-08-02 - 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。
92530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。
1.1K20发布于 2019-03-19 - 来自专栏架构师之旅
Java9中的GC调优基础
本文将主要讲解GC调优需要知道的一些基础知识，会涉及到一些GC的实现细节，但不会对实现细节做很全面的阐述，如果你看完本文之后，能对GC有一个大致的认识，那本文的写作目的也就达到了。 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM CMS的年轻代垃圾回收使用的是Parallel New来做，其行为和Parallel中的差不多相同，他们的实现上有一些不同的地方，比如Parallel可以自动调节年轻代中各区的大小，用的是广度优先搜索等 一些简单的GC调优方法 1. 使用不同的索引对象 引用的类型会直接影响其所引用对象的GC行为，当要做一些内存敏感的应用时，可以参考使用合适的引用类型。 在Parallel里，可以通过参数调节最大停止时间（-XX:MaxGCPauseMillis，默认无设置）和吞吐量（-XX:GCTimeRatio，默认值是99，即最大使用1%的时间来做垃圾回收）来调优
95970发布于 2018-01-30 - 来自专栏嵌入式与Linux那些事
Linux 性能调优工具的 9 张图
它们展示了：Linux 可观察性工具、 Linux 静态性能分析工具、 Linux 基准测试工具、 Linux 调优工具和Linux sar。 性能观察工具： 静态性能工具 性能压测工具： 性能调优工具 sar perf-tools 追踪工具 BPF性能工具：
42321编辑于 2024-07-05 - 来自专栏chenchenchen
SQL调优之性能调优
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。 AND OR 查询 Row# Colmun1 Column21 3 A2 2 B3 1 C 当数据库系统按照查询语进行搜索时，它按照下面的步骤执行： 索引查找 column2 <> 7 但是，当转换成后的表达示中有不等操作符 <>，那么性能就会下降，毕竟，在一个值平均分布的集合中，不等的值的个数要远远大于相等的值的个数，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。
2.5K30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？ 通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ? Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。 RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。 Spark中如何内存调优？
2.3K30发布于 2018-09-13 - 来自专栏肉眼品世界
9张Linux性能调优工具图，建议收藏！
它们展示了：Linux 可观察性工具、 Linux 静态性能分析工具、 Linux 基准测试工具、 Linux 调优工具和Linux sar。 性能观察工具： 静态性能工具 性能压测工具： 性能调优工具 sar perf-tools 追踪工具 BPF性能工具：
71310编辑于 2022-01-20 - 来自专栏有关SQL
Hive 性能调优，这 9 点都掌握了？
compute statistics for columns sender, topic; analyze table tweens compute statistics for columns ; 语句级别的调优
1.7K20发布于 2019-12-25 - 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 - 来自专栏运维经验分享
tomcat 8 9 性能 优化 调优 centos 7 linux
个人分类： tomcat 不要单纯为了调优而去调优，应该有针对性的去发现不足，解决问题，以提高性能。 所以，调优的前提是做好各种监控分析，包括服务器基础资源使用、各个应用运行状况、代码质量、数据库状况、等等，根据业务的并发，服务器资源，以及存在的问题，有针对性的去优化。 ==========正文============== 性能的提升，主要从以下几个方面入手： 1，架构调优 负载均衡，高可用，nginx + tomcat 动静分离，容器化 等， 不具体阐述 2 ，代码调优 3，tomcat 相关参数优化，jvm调优。 （1），连接数，线程数，缓存，修改server.xml。 打开被注释的默认连接池配置 默认配置： <! 5，操作系统调优 硬件： CPU、内存、硬盘、带宽 。 这个属于 不差钱 性质的优化。人民币玩家 不废话。 系统：内核参数调.
2.5K70发布于 2019-03-16 - 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？
2.3K30发布于 2019-05-06 - 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。 参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。
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。
8.6K63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
腾讯云开发者
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