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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。 如果查询 2 总是比查询 1 执行的快的话，那么就可以建议总是将查询 1 转换成查询 2，但是有一种情况，这样做在一些数据库系统中可能会带来性能变差，这是由于两个优化缺陷所造成的。 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。
2.3K30发布于 2019-12-03 - 来自专栏java一日一条
11 个简单的 Java 性能调优技巧
这里有11个易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。 ? 大部分建议是针对Java的。但也有若干建议是与语言无关的，可以应用于所有应用程序和编程语言。 在讨论专门针对Java的性能调优技巧之前，让我们先来看看通用技巧。 1.在你知道必要之前不要优化 这可能是最重要的性能调整技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并尝试高效地实现用例。 如果你工作于被应用程序若干不同部分使用的组件，如数据库或缓存，那么这一点就尤其重要。 4.首先处理最大的瓶颈 在创建测试套件并使用分析器分析应用程序之后，你可以列出一系列需要解决以提高性能的问题。 .缓存昂贵的资源，如数据库连接 缓存是避免重复执行昂贵或常用代码片段的流行解决方案。 一个典型的例子是缓存池中的数据库连接。新连接的创建需要时间，如果你重用现有连接，则可以避免这种情况。 你还可以在Java语言本身找到其他例子。
40220发布于 2018-09-14 - 来自专栏精讲JAVA
11 个简单的 Java 性能调优技巧
这里有11个易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。 大部分建议是针对Java的。但也有若干建议是与语言无关的，可以应用于所有应用程序和编程语言。 在讨论专门针对Java的性能调优技巧之前，让我们先来看看通用技巧。 1.在你知道必要之前不要优化 这可能是最重要的性能调整技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并尝试高效地实现用例。 如果你工作于被应用程序若干不同部分使用的组件，如数据库或缓存，那么这一点就尤其重要。 .缓存昂贵的资源，如数据库连接 缓存是避免重复执行昂贵或常用代码片段的流行解决方案。 一个典型的例子是缓存池中的数据库连接。新连接的创建需要时间，如果你重用现有连接，则可以避免这种情况。 你还可以在Java语言本身找到其他例子。
67380发布于 2018-01-30 - 来自专栏算法与数据结构
11个简单的Java性能调优技巧
内容源自Java技术栈 11个简单的Java性能调优技巧 大多数开发人员理所当然地以为性能优化很复杂，需要大量的经验和知识。 好吧，不能说这是完全错误的。 优化应用程序以获得最佳性能不是一件容易的事情。 但是，这并不意味着如果你不具备这些知识，就不能做任何事情。 这里有11个易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。 在讨论专门针对Java的性能调优技巧之前，让我们先来看看通用技巧。 1.在你知道必要之前不要优化 这可能是最重要的性能调整技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并尝试高效地实现用例。 如果你工作于被应用程序若干不同部分使用的组件，如数据库或缓存，那么这一点就尤其重要。 4.首先处理最大的瓶颈 在创建测试套件并使用分析器分析应用程序之后，你可以列出一系列需要解决以提高性能的问题。 .缓存昂贵的资源，如数据库连接 缓存是避免重复执行昂贵或常用代码片段的流行解决方案。
55330发布于 2019-05-28 - 来自专栏平凡文摘
11 个简单的 Java 性能调优技巧
这里有11个易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。 大部分建议是针对Java的。但也有若干建议是与语言无关的，可以应用于所有应用程序和编程语言。 在讨论专门针对Java的性能调优技巧之前，让我们先来看看通用技巧。 1.在你知道必要之前不要优化 这可能是最重要的性能调整技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并尝试高效地实现用例。 如果你工作于被应用程序若干不同部分使用的组件，如数据库或缓存，那么这一点就尤其重要。 .缓存昂贵的资源，如数据库连接 缓存是避免重复执行昂贵或常用代码片段的流行解决方案。 一个典型的例子是缓存池中的数据库连接。新连接的创建需要时间，如果你重用现有连接，则可以避免这种情况。 你还可以在Java语言本身找到其他例子。
41220发布于 2018-07-03 - 来自专栏JAVA高级架构
11 个简练的 Java 性能调优技巧
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。 你应该总是定义一个性能测试套件来测试整个应用程序，并在性能改进之前和之后运行它。 这些额外的测试运行将帮助你识别你的改动所引起的功能和性能上的副作用，并确保不会导致弊大于利的更新。 如果你处理的是被应用程序的多个不同部分使用的组件，如数据库或缓存，那这一点尤为重要。 ---- 4. 这将为你提供最大的性能改进，而且你可能仅需要解决这些问题中的一小部分就能满足你的性能要求。 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。 英文原文：11 Simple Java Performance Tuning Tips ； 参与翻译 : Tocy, Tot_ziens, Tony, 透过树叶的光, 我是菜鸟我骄傲
79560发布于 2018-04-19 - 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？
2.2K30发布于 2019-05-06 - 来自专栏SmartSi
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。
1.8K31发布于 2019-08-08 - 来自专栏SmartSi
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。 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。
2K30发布于 2019-08-07 - 来自专栏SmartSi
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。
1.3K31发布于 2019-08-07 - 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 SpringBootApplication 和 @ComponentScan 两个注解来禁用组件自动扫描 使用@Configuration和@EnableAutoConfiguration代替 在需要使用到的实例上进行注入设置 数据库优化
1K51发布于 2020-10-10 - 来自专栏存储内核技术交流
Glusterfs性能调优
Type: Distribute Volume ID: dd150400-ef24-4b7a-bb11-93092e7c4100 Status: Started Snapshot Count: 0 Number 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
3.5K42编辑于 2022-08-17 - 来自专栏Jed的技术阶梯
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。
1.5K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏Super 前端
Tomcat性能调优
提高Tomcat性能一般从三方面入手，JVM内存调整、禁用DNS查询、调整线程数。 一、JVM内存调整 -Xms<size> 表示JVM初始化堆的大小，-Xmx<size>表示JVM堆的最大值。 （Connector）进行性能控制的的参数是创建的处理请求的线程数。 JVM version is 20.0-b11 using thread-local object allocation. 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。
4.8K21发布于 2019-08-15 - 来自专栏技术向
nextcloud性能调优
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。
9.6K30发布于 2019-11-20 - 来自专栏Elixir
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？
1.7K10编辑于 2022-11-05 - 来自专栏CSDN技术头条
Java性能调优的11个实用技巧
在我们分享基于Java的性能调优技巧之前，让我们先讨论一下这些通用的性能调优技巧。 1. 在必要之前，先不要优化 这可能是最最重要的性能调优技巧之一。 当这样做之后，那么请继续看第二个调优技巧。 2. 如果你的任务运行于应用程序的多个不同部分比如数据库或缓存，这一点尤其重要。 4. 这将为你提供最大的性能改进，而且你可能只需要修复这些问题中的几个就可以解决你的性能需求。 在了解通用性能调优技巧之后，让我们再来仔细看看一些特定于Java的调优技巧。 5. 一个典型的例子就是在池中缓存数据库连接。创建新连接需要时间，如果重用现有连接，则可以避免。 还可以在Java语言本身中找到其他示例。
93970发布于 2018-02-06 - 来自专栏大数据-BigData
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。
2.3K40编辑于 2023-04-03 - 来自专栏电光石火
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！ （7） 整合简单,无关联的数据库访问 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) （8） 删除重复记录 最高效的删除重复记录方法 ( ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 （11） 用Where子句替换HAVING子句 避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 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。 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。
3.7K60发布于 2018-01-18 - 来自专栏闵开慧
hadoop性能调优
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.
1K90发布于 2018-03-30
腾讯云开发者
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