本文主要讲如何使用Chrome开发者工具linghtHouse进行页面性能分析. 1.安装插件 非常简单,点击右上角的“添加至Chrome”即可. 2.使用方式 1)打开要测试的页面,点击浏览器右上角的lightHouse图标 2)在弹出框中,点击“Generate Report”按钮 说明:再生成的报告中,每一项都有“learn more”链接按钮,点击该按钮可以查看更多谷歌官网性能文档. 相关参考&内容来源: 插件下载地址:https://chrome.google.com/webstore

每一次成功的调优,都会诞生又一份的调优指南. 一些必须写在前面的军规,虽然与Java应用的调优没直接关联,但是测试同学经常不留神的地方. 1 独占你的测试机器 包括跑JMeter的那些机器. "top"或者"pidstat -l 2 10" 看一下,其他的路人甲乙丙丁的应用都关干净了没. 如果是云主机,确保百分百占有宿主机的资源,或者深夜大家下班了你在家连VPN回来跑. 2 了解你的测试机器 必须完完全全的了解你的机器,才知道有没卡在某个瓶颈,或者与线上环境.其他测

感谢飞哥的翻译. 目前飞哥 (http://hi.baidu.com/imlidapeng)的网址已经不能访问了. <Linux 性能及调优指南>这本书的原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/redp4285.html也不能访问了. 在此更新https://lenovopress.com/redp4285.pdf 我在网上只查到飞哥翻译了1,2,3章,第四章还未翻译.如果最近工作时间允许的话,我在翻译完smb.conf之后可以看看本书第四章!!

3.5 Network bottlenecks A performance problem in the network subsystem can be the cause of many problems, such as a kernel panic. To analyze these anomalies to detect network bottlenecks, each Linux distribution includes traffic analyzers. 网络子系统的性能问题

网上IBM很早放出的一本免费电子书, 十来年了,参考意义还是很大. 国内有翻译成中文在线阅读的版本. 见如下两个URL Linux Performance and Tuning Guidelines <Linux性能调优指南> https://www.gitbook.com/book/lihz1990/transoflptg/details ========================================= 服务器优化思路 管理变更流程 管理变更和性能优化并不直接相关,但可能是

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. 输入并行性:Hudi对输入进行分区默认并发度为1500,以确保每个Spark分区都在2GB的限制内(在Spark2.4.0版本之后去除了该限制),如果有更大的输入,则相应地进行调整.我们建议设置shuffle的并发度,配置项为hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism,以使其至少达到input_data_size/5

转载地址:http://blog.csdn.net/woohooli/article/details/3954792 1          概述 本文档主要介绍了Tomcat的性能调优的原理和方法.可作为公司技术人员为客户Tomcat系统调优的技术指南,也可以提供给客户的技术人员作为他们性能调优的指导手册. 2          调优分类 由于Tomcat的运行依赖于JVM,从虚拟机的角度我们把Tomcat的调整分为外部环境调优和自身调优两类来描述. 2.1      外部环境调优 调整Tomc

1. 土法调优两大件 先忆苦思甜,一般人在没有Profile工具的时候,调优的两大件,无非Heap Dump 与 Thread Dump. 1.1 Heap Dump jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof pid 从安全点的日志看,从Heap Dump开始,整个JVM都是停顿的,考虑到IO(写到Page Cache,或许触发background flush),几G的Heap可能产生几秒的停顿,在生产环境上执行时谨慎再谨慎. live的选项,实际上是产生

SparkStreaming是架构在SparkCore上的一个"应用",SparkStreaming主要由DStreamGraph.Job的生成.数据的接收和导入以及容错四大模块组成,我们今天就从这四大模块入手,看看每个模块都有什么样的调优方式 1 DStreamGraph 其实这部分主要是算子的使用优化,这个跟Spark调优的内容是相同,在这一部分可以优化的内容有 重复使用的rdd进行cache 使用高性能的算子代替性能差的算子 reduceByKey\aggregateByKey代

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

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本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.2节的翻译原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 译文如下: 1.2 Linux内存架构 为了执行一个进程,Linux内核为请求的进程分配一部分内存区域.该进程使用该内存区域作为其工作区并执行

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本篇内容来自于网络 JVM调优: 内存占用分两部分:java堆内存+直接内存映射(DirectBuffer占用),建议堆内存 适度大小,直接映射内存尽可能大,两种一起占据操作系统的1/2-2/3的内存. 下面以服务器16G内存为例,Mycat堆内存4G,直接内存映射6G,JVM参数如 下: -server -Xms4G –Xmx4G   XX:MaxPermSize=64M -XX:MaxDirectMemorySize=6G 用mycat console等命令启动MyCAT的,JVM参数都在c

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:

原文链接:HotSpot Virtual Machine Garbage Collection Tuning Guide,基于Java SE 14. 本文主要包括以下内容: 优化目标与策略(Ergonomics) 垃圾收集器实现(Garbage Collector Implementation) 影响垃圾收集性能的因素 总堆(Total Heap) 年轻代 可用的收集器(Available Collectors) 串行收集器(Serial Collector) 并行收集器(Parallel Co

本文为IBM RedBook的Linux Performanceand Tuning Guidelines的1.1节的翻译原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4285.pdf原文作者:Eduardo Ciliendo, Takechika Kunimasa, Byron Braswell 译文例如以下: 1.1 Linux进程管理 进程管理是操作系统的最重要的功能之中的一个. 有效率的进程管理能保证一个程序平稳而高效地执行. L