由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下: 刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大.后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑: 1,SQL查询方面检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引:创建索引,包括

SQLServer性能分析 当数据库出现性能问题,应用出现运行缓慢的时候,下面这个东东能让你如获至宝 create table #sp_who2 ( SPID int ,status varchar(255) ,login varchar(255) ,HostName varchar(255) ,BlkBy varchar(255) ,DBName varchar(255) ,Command varchar(255) ,CUPTime int ,DiskIO int ,LastBatch var

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26488891-id-3118279.html Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colb

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

内存概念: Working Set = Private Bytes + Shared Memory Working Set:某个进程的地址空间中,存放在物理内存的那一部分 Private Bytes:某个进程提交的地址空间(Commited Memory)中,非共享的部分 Shared Memory:对多个进程可见的内存,或存在于多个进程的虚拟地址空间.例如如果两个进程使用相同的DLL,只要该DLL代码装入内存一次,其他所有映射这个DLL的进程只要共享这些代码就可以了 Virtual Addre

在 iOS 平台下我们可以用 Xcode 自带的 Profile 工具来测试我们程序的性能,Android 平台使用的 gprof 这里整理了一下具体的cocos2dx 使用gprof进行性能分析的具体步骤. 遇到的问题及解决方案 因为 Android 本来就是基于 Linux 的,所以这里用 gprof 来做性能测试是没什么问题的.不过需要注意的是,这里所说的性能测试是针对 NDK 编译的 C++ 代码的.就想 Cocos2d-x 这样的 C++ 实现的游戏引擎就可以通过 gprof 来分析.

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师 在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的

性能分析工具gprof介绍Ver:1.0 目录1. GPROF介绍 42. 使用步骤 43. 使用举例 43.1 测试环境 43.2 测试代码 43.3 数据分析 53.3.1 flat profile模式 63.3.2 call graph模式 74. 链接库中的函数 75. 使用局限 86. 分析示例 12 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1. gprof介绍gprof是GNU profile工具,可以运行于linux.AIX.Sun等操作系统

PostgreSQL CPU满(100%)性能分析及优化 转自:https://help.aliyun.com/knowledge_detail/43562.html    在数据库运维当中,一个DBA比较常遇到又比较紧急的问题,就是突发的CPU满(CPU利用率达到100%),导致业务停滞.遇到CPU满,往往需要从后端数据库开始排查,追溯到具体SQL,最终定位到业务层.下面是这个问题具体的处理方法. 查看连接数变化 CPU利用率到达100%,首先怀疑,是不是业务高峰活跃连接陡增,而数据库预留的资

根据网上信息整理所成. 功能与优劣 gprof实际上只是一个用于读取profile结果文件的工具.gprof采用混合方法来收集程序的统计信息,它使用检测方法,在编译过程中在函数入口处插入计数器用于收集每个函数的被调用情况和被调用次数:也使用采样方法,在运行时按一定间隔去检查程序计数器并在分析时找出程序计数器对应的函数来统计函数占用的时间.需要注意的是,gprof统计的只是CPU的占用时间,对I/O瓶颈貌似无能为力,耗时甚久的I/O操作很可能只占据极少的CPU时间. 使用 正常运行编译好的程序,程

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

前言 前面我们学习了NOT EXISTS和NOT IN的比较,当然少不了EXISTS和IN的比较,所以本节我们来学习EXISTS和IN的比较,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨EXISTS和IN 我们创建表Table1并且取出前面创建BigTable表中的六条数据并插入其中,同时有一条数据重复,如下: CREATE TABLE Table1 (IntCol UNIQUEIDENTIFIER) Insert into Table1 (IntC

前言 上一节我们分析了INNER JOIN和IN,对于不同场景其性能是不一样的,本节我们接着分析NOT EXISTS和NOT IN,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨NOT EXISTS和NOT IN NOT EXISTS和NOT IN有很大的不同,尤其是对NULL的处理,为何这样说,当子查询中有NULL时,此时NOT IN不会返回任何行,下面我们来看下简单的示例. USE TSQL2012 GO WITH table1 AS ( SELE

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第三篇,这里将介绍如何使用 Java 任务控制器 Java Mission Control 深入分析 Java 应用程序的性能,为程序开发人员在使用 Java 任务控制器的时候提供帮助.第一篇:操作系统工具,第二篇:Java 内置监控工具. JMC 是在 JAVA 7u40 发布中加入的性能监控工具.使用过 JDK 6 中 JRockit JVM 的用户并不会陌生,因为它是 Java 7 中 JMC 功能的一部分.启动 JMC 后将会显示当前机器中的所

引言 本文为 Java 性能分析工具系列文章第二篇,第一篇:操作系统工具.在本文中将介绍如何使用 Java 内置监控工具更加深入的了解 Java 应用程序和 JVM 本身.在 JDK 中有许多内置的工具,其中包括: jcmd:打印一个 Java 进程的类,线程以及虚拟机信息.适合用在脚本中.使用 jcmd - h 来查看使用方法. jconsole:提供 JVM 活动的图形化展示,包括线程使用,类使用以及垃圾回收(GC)信息. jhat:帮助分析内存堆存储. jmap:提供 JVM 内存使用信息

引言 性能分析的前提是将应用程序内部的运行状况以及应用运行环境的状况以一种可视化的方式更加直接的展现出来,如何来达到这种可视化的展示呢?我们需要配合使用操作系统中集成的程序监控工具和 Java 中内置的监控分析工具来进行 Java 程序的性能分析.本文为系列文章,共三篇分别介绍这几类工具.在本文中将介绍操作系统中的性能监控工具. 操作系统中的程序性能监控工具并非只针对于 Java 程序,适用于所有运行其中的程序.在基于 UNIX 的操作系统中,有许多命令行工具可以用来监控程序的运行状况,例如 s

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇