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怎样进行YashanDB性能监控与优化？
YashanDB作为一款高性能、分布式的数据库，为了能够在复杂的应用场景中提供高效的事务处理和数据存储能力，必须通过合理的监控手段与优化策略去保持系统的最佳运行状态。 本指南旨在为开发人员、DBA及相关技术人员提供全面的YashanDB性能监控与优化的方法，使他们能够更好地理解数据库的运作机制，实现系统性能的持续提升。性能监控策略1. 定时任务监控通过YashanDB的定时任务（Job Scheduler），可以设置任务周期性监控重要的性能指标，并输出相关的报告数据，帮助系统管理员及时发现性能问题。性能优化技术1. 对大型表实施分区策略，以提高查询和插入性能。7. 定期更新统计信息，并确保优化器能够获取到最新的数据分布信息。结论随着数据规模的快速增长，数据库性能的监控与优化已成为提升系统运行效率的核心基础。 通过对数据库的性能监控、动态资源配备及合理的SQL执行计划优化，YashanDB能够在处理大量和高并发请求时，依然保持其良好的性能表现。
22110编辑于 2025-08-14- 来自专栏JAVA
Spring之Spring性能优化与监控
Spring性能优化与监控 博主 默语带您 Go to New World. Spring性能优化与监控 在现代软件开发中，性能优化和应用程序监控是不可或缺的步骤。Spring框架提供了多种方式来优化应用程序性能并监控其运行情况。 本篇博客将详细介绍使用缓存进行性能优化以及监控Spring应用性能的方法。 摘要 本博客将探讨如何使用缓存进行性能优化以及如何监控Spring应用程序的性能。 引言 性能优化和监控是构建高效和稳定应用程序的关键方面。Spring框架不仅提供了工具来优化应用性能，还支持监控应用的运行状况。本博客将探讨如何利用这些功能来提升应用性能和可维护性。 优化性能：监控可以揭示应用程序中的性能瓶颈，以便进行针对性的优化。 提供反馈：监控数据可以帮助开发团队了解应用程序的运行状况，为决策提供数据支持。
26910编辑于 2024-11-20 - 来自专栏北京马哥教育
linux系统性能监控与优化（2）–cpu
time: 用户空间的使用时间 system time: 内核空间的使用时间 wait io: 等待IO的时间（阻塞并等待IO） idle: 空闲时间 ## 4.cpu性能监控 56%-70%的user time 30%-35%的system time 0%-5%的idle time context switches:这个值与cpu 利用率相关 ## 5.cpu性能监控相关工具 vmstat,mpstat: ? ## 6.性能排查实例 实例1： ? 高的中断数量，少的上下文切换数量，说明是单个进程在访问硬件设备。
2.2K50发布于 2018-05-03 - 来自专栏北京马哥教育
linux系统性能监控与优化（4）–IO
访问磁盘的时间与访问内存的时间是7天与7分钟的区别。linux kernel要尽量减少磁盘IO。 6.监控IO的工具 top,vmstat,iostat,sar 10万转速的磁盘，一般的响应时间是8ms，可以达到120~150IOPS. 7.顺序IO与随机IO ## 8.iotop可以显示所有应用的 IO占用情况 9.总结 一旦CPU在等待IO，说明磁盘负载过重 计算磁盘可以承受的IOPS 顺序IO与随机IO 监控慢盘的等待时间和服务时间 监控swap 来源链接：http://www.trueeyu.com/?
1.9K150发布于 2018-05-03 - 来自专栏北京马哥教育
linux系统性能监控与优化（3）–memory
当内存中10%的页是脏页的话，pdflush将开始将脏页同步到文件系统，可以调整这个参数的值：vm.dirty_background_ratio 5.vmstat与内存相关的参数 ?
1.6K70发布于 2018-05-03 - 来自专栏数据库与编程
SQL性能监控和优化
8月27日，济南技术沙龙，来自新炬的孙其成为大家带来的主题是SQL性能监控和优化，他从性能监控、执行计划、选择率、优化方法论、优化案例等几个方面展开讲解。 以多年的性能优化经验向给大家分享了如何做调优等。
32510编辑于 2022-04-24 - 来自专栏小泽的专栏
Web页面性能优化——前端监控监控
而前端性能监控则可以帮助我们实时监测和分析页面加载速度、交互性和视觉稳定性等指标，通过定位和解决性能问题，进一步提升页面的加载速度和用户体验。 而前端性能监控可以收集页面加载次数、完全加载耗时、慢加载占比、JS 错误次数等关键指标数据。这些数据可以帮助我们了解页面加载性能的具体情况，识别潜在的性能问题，并对页面进行有针对性的性能优化。 本文分为接入前端性能监控、使用前端性能监控、性能优化三部分，可以通过目录跳转到对应的部分浏览。 接入前端性能监控1.登录腾讯云可观测平台-前端性能监控控制台，首次使用需要创建业务系统图片2.业务系统用于分组管理您接入的应用，请根据业务需要进行相关信息的配置图片业务系统名称：根据需要填写，用以区分分组业务系统描述 优化本地设备性能：升级硬件设备，例如处理器、内存和硬盘，以提高性能。优化软件实现：针对特定软件，进行性能调优和优化。
1.7K110编辑于 2023-09-12 - 来自专栏猫头虎博客专区
第18天：小程序的性能监控与优化
[猫头虎分享21天微信小程序基础入门教程]第18天：小程序的性能监控与优化 第18天：小程序的性能监控与优化 自我介绍 大家好，我是猫头虎，一名全栈软件工程师。 今天我们继续微信小程序的学习，重点了解如何进行性能监控与优化。这些内容对于提升小程序的运行效率和用户体验至关重要。 性能监控 微信小程序提供了一些工具和方法来监控小程序的性能，包括数据加载时间、页面渲染时间等。 一、使用微信开发者工具进行性能监控 1. 今日学习总结 概念 详细内容 性能监控 使用微信开发者工具和 wx.getPerformance 进行性能监控 网络请求优化 使用本地缓存、合并请求减少网络开销 渲染性能优化 减少初次渲染时间，使用懒加载技术 内存使用优化 销毁不再使用的组件，优化数据结构 结语 通过今天的学习，你应该掌握了如何进行小程序的性能监控与优化。
69910编辑于 2024-05-28 - 来自专栏IT大咖说
2018，换个角度看微服务监控与性能优化
主要介绍分布式监控的基本概念及方法，java技术栈相关监控机制，性能监控、业务监控、异常监控、性能数据分析在融数微服务平台的实践及应用。 我们可以通过监控手段对系统进行衡量，或者做一个数据支撑。 其它还有就是要理解分布式系统是怎样一个拓扑结构，如何部署，系统之间怎样通信，系统目前是怎样的性能状况，以及出了问题我们要怎么去发现它。 换个视角看性能优化 比优化更困难的是发现问题； 没有条件或目标的优化都是耍流氓； 要追求对资源的高效利用。 Java性能优化：针对特定问题的常见代码优化 文件io操作，IO操作使用buffer。 动机：在执行每一次任务时，减少或优化CPU指令。 Java性能优化：jvm调优，时间空间运维的权衡 调整heap大小。动机：应用稳定状态下新生代、老年代、方法区大小。大小的调整进而影响到gc的行为。 Java性能优化：jvm调优步骤 根据gc日志计算出应用长期存活对象(老年代、永久代)的大小。 建立heap基准大小（参考建议：基于长期存活对象大小，整堆如果限定为其大小的3-4x。
1K90发布于 2018-04-04 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现深度学习模型：模型监控与性能优化
在深度学习模型的实际应用中，模型的性能监控与优化是确保其稳定性和高效性的关键步骤。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的监控与性能优化，涵盖数据准备、模型训练、监控工具和优化策略等内容。 目录引言模型监控概述性能优化概述实现步骤数据准备模型训练模型监控性能优化代码实现结论1. 引言深度学习模型在训练和部署过程中，可能会遇到性能下降、过拟合等问题。 通过有效的监控和优化策略，可以及时发现并解决这些问题，确保模型的稳定性和高效性。2. 模型监控概述模型监控是指在模型训练和部署过程中，实时监控模型的性能指标，如准确率、损失值等。 常用的监控工具包括TensorBoard、Prometheus和Grafana等。3. 性能优化概述性能优化是指通过调整模型结构、优化算法和超参数等手段，提高模型的训练速度和预测准确率。 结论通过本文的介绍，我们了解了模型监控与性能优化的基本概念，并通过Python代码实现了这些技术。希望这篇教程对你有所帮助！
63010编辑于 2024-07-08 - 来自专栏数据结构和算法
使用Python实现深度学习模型：模型监控与性能优化
在深度学习模型的实际应用中，模型的性能监控与优化是确保其稳定性和高效性的关键步骤。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的监控与性能优化，涵盖数据准备、模型训练、监控工具和优化策略等内容。 引言 深度学习模型在训练和部署过程中，可能会遇到性能下降、过拟合等问题。通过有效的监控和优化策略，可以及时发现并解决这些问题，确保模型的稳定性和高效性。 2. 模型监控概述 模型监控是指在模型训练和部署过程中，实时监控模型的性能指标，如准确率、损失值等。常用的监控工具包括TensorBoard、Prometheus和Grafana等。 3. 性能优化概述 性能优化是指通过调整模型结构、优化算法和超参数等手段，提高模型的训练速度和预测准确率。常用的优化策略包括学习率调整、正则化、数据增强等。 4.
37410编辑于 2024-07-09 - 来自专栏架构师成长之路
java(10）-JVM性能监控和优化
一、JVM监控 1、GC监控 垃圾回收收集监控指的是搞清楚JVM如何执行GC的过程，例如，我们可以查明： 何时一个新生代中的对象被移动到老年代时，所花费的时间。 GC监控是为了鉴别JVM是否在高效地执行GC，以及是否有必要进行额外的性能调优。基于以上信息，我们可以修改应用程序或者调整GC算法（GC优化）。 全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size 和垃圾回收状况的监控。 利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。查看GC操作的信息，类装载操作的信息以及运行时编译器操作的信息。
1.6K11编辑于 2022-04-14 - 来自专栏被删的前端游乐场
前端性能优化--卡顿监控方案
利用这个特效，我们可以在页面打开的时候，就启动一个 Worker 线程，使用心跳的方式与主线程进行同步。 window.requestAnimationFrame 方案前面前端性能优化--卡顿篇有简单提到一些卡顿的检测方案，市面上大多数的方案也是基于window.requestAnimationFrame方法来检测是否有卡顿出现 因此可以使用window.requestAnimationFrame来监控卡顿，具体的方案会依赖于我们项目的要求。 Long Tasks API 方案熟悉前端性能优化的开发都知道，阻塞主线程达 50 毫秒或以上的任务会导致以下问题：可交互时间（TTI）延迟严重不稳定的交互行为 (轻击、单击、滚动、滚轮等) 延迟严重不稳定的事件回调延迟紊乱的动画和滚动因此 但需要注意的是，该 API 还处于实验性阶段，兼容性还有待完善，而我们卡顿常常发生在版本较落后、性能较差的机器上，因此兜底方案也是十分需要的。
1.6K31编辑于 2024-01-26 - 来自专栏哈利哥
云监控自监控升级与优化
由于TKE集群需要业务维护Node节点，出于成本的考虑，云监控逐渐把TKE集群迁移至EKS集群，中间经历了自监控的升级与优化，对于自监控建设有一定的参考意义，通过文章记录下来。 （备注：本文所描述的自监控指metric类监控，不涉及log与tracing） 1、迁移引发的问题 - 自监控不可用了 云监控的自监控主要是业务程序使用Prometheus SDK通过export的方式进行上报 TKE与EKS对比 2、自监控升级 既然DaemonSet不能使用，那么Agent能否使用Deployment方式部署呢？ informer相比watch API在事件可靠性和性能上会更好，更推荐使用这种方式。笔者发现，使用informer相比watch API有10%以上的性能提升。 5、后续优化 自监控升级后已在现网运行约几个月时间，现在回想起来这里还有优化的空间，比如现在是通过Deployment方式部署的，如果Agent重启，Agent的PodName会改变，相当于一致性哈希环里剔除了真实节点的同时又加入了一个新的真实节点
4.6K20编辑于 2022-11-22 - 来自专栏北京马哥教育
【Linux调优】linux系统性能监控与优化（1）–简介
最近几年做了很多性能优化的事情，但是一直没有形成一套理论，也没有很好的形成一个好的排查问题的流程，每次做优化，大多是经验式的查找，最近看了一下这本书《linux system and performance 1.性能优化 性能优化的过程就是打到系统的瓶颈，并且消除这处瓶颈的过程。对于操作系统来说，就是在4个子系统（CPU，Memory，IO，Network）之间达到平衡和取舍。 比如：web servers,mail servers,rendering server 3.找系统性能瓶颈的方法： 最好的找性能瓶颈的方法，是先对在正常满足性能要求的情况下，统计系统的各个参数，做为baseline 然后在高压力下，当系统性能满足不了需求时，与baseline进行对比，找到性能问题。 4.常用的性能监控工具： ? 来源链接：http://www.trueeyu.com/?
1.3K60发布于 2018-05-03 - 来自专栏HY
哈希算法在屏幕监控软件中的性能分析与优化
在屏幕监控软件里，哈希算法经常被用来快速比较和侦测屏幕内容的变化，这样就能立即抓取屏幕截图或者视频帧的变动。就在这种情境下，哈希算法的性能优化变得特别重要，因为它直接影响到监控软件的实时反应和效率。 下面分享一些关于如何在屏幕监控软件中对哈希算法进行性能分析和优化的建议：选择适当的哈希函数：选择一个适合数据类型和数据分布的哈希函数非常重要。 散列化存储数据：在屏幕监控软件中，可能需要存储大量的屏幕截图、日志数据等。将这些数据进行散列化存储，可以减少数据查找的时间复杂度，提高读写性能。 定期重新哈希可以重新调整哈希表大小和哈希函数，以适应新的数据分布，保持性能。性能测试和分析：使用性能测试工具来评估不同哈希算法和优化策略的性能表现。根据测试结果进行调整和优化，持续改进软件性能。 所以，在屏幕监控软件中对哈希算法的性能进行分析和优化，需要综合考虑数据特性、操作类型和硬件环境等各种因素。
73130编辑于 2023-11-17 - 来自专栏后端知识开放麦
物联网平台中的MongoDB（二）性能优化与生产监控
后来经过一番性能调优和监控改进，系统总算稳定下来了。今天就把这些实践经验分享出来，希望大家能少走一些弯路。1. 性能优化策略1.1 连接池配置：别让连接成为瓶颈连接池这块确实需要重点关注。 connection-timeout：连接超时时间，避免长时间等待，我们设置的是10秒socket-timeout：读取超时时间，防止慢查询影响整个系统，同样是10秒1.2 索引策略：让查询飞起来索引策略确实是性能优化的重点 deviceCode": 1, // 最常用的查询条件 "timestamp": -1, // 时间范围查询 "alarmStatus": 1 // 告警状态过滤})1.3 查询优化 .withDetail("timestamp", System.currentTimeMillis()) .build(); } }}2.3 性能监控 我们使用AOP切面监控所有MongoDB操作，找出性能瓶颈，这样既不需要修改业务代码，又能全面收集性能数据。
37721编辑于 2025-09-10 - 来自专栏AllTests软件测试
性能监控与压力测试
性能监控与压力测试 目录 1、性能监控 1.1、jvm内存模型 1.2、堆 1.3、jconsole与jvisualvm 1.4、监控指标 1.5、JVM分析与调优 2、压力测试 2.1 、描述 2.2、性能指标 2.3、JMeter 1、性能监控 1.1、jvm内存模型 1、程序计数器：Program Counter Register （1）记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址 堆是垃圾收集器管理的主要区域，也被称为“GC 堆”，也是我们优化最多考虑的地方。 1.3、jconsole与jvisualvm Jdk 的两个小工具 jconsole、jvisualvm（升级版的 jconsole）；通过命令行启动，可监控本地和远程应用，远程应用需要配置。 （4）中间件越多，性能损失越大，大多都损失在网络交互上。 1.5、JVM分析与调优 1、描述 jvm 调优，调的是稳定，并不能带给你性能的大幅提升。
1.7K50编辑于 2022-10-30 - 来自专栏漫谈测试
性能测试监控与诊断
我们依据一个HTTP请求处理的过程，采用主流的J2EE技术栈，如下图所示1>用户的请求通过网卡传送到服务器（中断信号），用户与服务器简历TCP/IP链接。也就是产说的TCP三次握手。 既然是链接，就有限制，有限制就会有性能风险。在此我们可以监控网络IO的流量，网络中断，网络连接数来分析网络状况。2>用户请求发送到监听端口（中间件的端口），中间件帮我们实现了通信及端口监听功能。 在此可以监控连接数及线程状态。5>如果请求的数据内存中没有，优先从缓存中获取。我们知道磁盘读写是物理操作，大量读写自然效率不高。因此我们监控到大量的IO，特别是磁盘的IO时，通常都会有优化的可能。 7>数据库的数据查询与存储就涉及数据库的读取与存储机制，我们需要监控诊断数据库；就是我们常说的SQL执行计划分析，缓存分析，IO分析；SQL优化，结构优化。 我们通过监控关键性指标来定位程序问题，发挥计算机的长处，弥补或绕过短处来提高系统性能。阅读后若有收获，不吝关注，分享，在看等操作！！！
23720编辑于 2025-01-23 - 来自专栏授客的专栏
MySQL 性能优化-数据库死锁监控
Table_locks_immediate：能够立即获得表级锁的锁请求次数 Table_locks_waited：不能立即获取表级锁而需要等待的锁请求次数 分析： 如果table_locks_waited值较高，且存在性能问题 这时，需要对应用做进一步的检查，来确定问题所在，应首先优化查询，然后拆分表或复制表。 打开监视器以后，默认情况下每 15 秒会向日志中记录监控的内容，如果长时间打开会导致.err 文件变得非常的巨大，所以我们在确认问题原因之后，要记得删除监控表(DROP TABLE innodb_monitor
5.9K40发布于 2019-09-11
腾讯云开发者
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