转自:https://www.elastic.co/guide/en/cloud/current/ec-metrics-memory-pressure.html Scenario: How Does High Memory Pressure Affect Performance? When you load up a cluster with an indexing and search workload that matches the size of the cluster well, yo

1.没有必要时请不用使用静态变量 使用Java的开发者都知道,当某个对象被定义为stataic变量所引用,这个对象所占有的内存将不会被回收.有时,开发者会将经常调用的对象或者变量定义为static,以便提高程序的运行性能.因此,不是常用到的对象或者变量,不要定义为static类型的变量,尤其是静态类对象的定义,一定要仔细考虑是否有必要.例如     public class X{   static Y a = new Y();   } 类X创建了,没有被回收的话,静态变量a一直占用内存. 2.充

在没遇到这个问题之前,我对JVM的解释模式与编译模式的代码性能相差有多大,是没有感觉的,只是觉得编译模式会比解释模式性能好那么一点点吧. 但是经历过这次以后,让我对JVM的即时编译产生了兴趣.先来看看这个问题的背景: 大概是4年前,我的团队里有一个PM找我说他们遇到一个很奇怪的问题,在性能测试的时候,有几个不同的测试场景混合在一起进行压力测试,有时会出现测试几十几分钟以后性能会下降的很厉害,一旦出现性能下降以后,性能再也回不到刚开始测试的水平.奇怪的是:它不是必现的,而且如果只是某1个或者2个场

这本书有两个关切点:系统内存(用户层)和性能优化. 这本书和Brendan Gregg的<Systems Performance>相比,无论是技术层次还是更高的理论都有较大差距.但是这不影响,快速花点时间简单过一遍. 然后在对<Systems Performance>进行详细的学习. 由于Ubuntu测试验证更合适,所以在Ubuntu(16.04)+Kernel(4.10.0)环境下做了下面的实验. 全书共9章:1~4章着重于内存的使用,尽量降低进程的内存使用量,定位和发现内存泄露

背景:最近有较多的客户系统由原来由Oracle改造到MySQL后出现了性能问题CPU 100%,或是后台的CRM系统复杂SQL在业务高峰的时候出现堆积导致业务故障.在我的记忆里面淘宝最初从Oracle迁移到MySQL期间也遇到了很多SQL的性能问题,记忆最为深刻的子查询,当初的版本是MySQL5.1,这个版本对子查询的优化较差,导致了很多从Oracle迁移到MySQL的系统出现过性能问题,所以后面的开发规范中规定前台交易系统不要有复杂的表join.接下来我将列举一些常见从Oracle迁移到MyS

  https://discuss.elastic.co/t/memory-usage-of-the-machine-with-es-is-continuously-increasing/23537/7 里提到ES内存缓慢上升可能是因为小文件过多(ES本身会在index时候建立大量的小文件),linux dentry 和 inode cache会增加.可以通过设置vfs_cache_pressure 让操作系统进行高优先级回收. 当然,还可能是因为ES lucene自身内存泄漏bug导致. Yo

JVM的内存结构以及性能调优 发布时间: 2017-11-22 阅读数: 16675 JVM的内存结构以及性能调优1:JVM的结构主要包括三部分,堆,栈,非堆内存(方法区,驻留字符串)堆上面存储的是引用数据类型的实例,栈当中存储的是变量的引用,方法区主要存储的是运行时常量池,以及类.方法相关的数据.堆主要分为新生代,年老代1:新生代 新创建的对象是存放在新生代当中的,Person P=new person();当新生代内存空间被用完时,就会触发垃圾回收.这个垃圾回收叫做Minor GC. 2:年

故事是这样的: 我在对MySQL进行性能测试时,发现CPU使用率接近100%,其中80%us, 16%sys,3%wa,iostat发现磁盘iops2000以下,avgqu-sz不超过3,%util最高70%,看来瓶颈不在磁盘IO上面,而在CPU上.sys部分使用率有点高. 于是我果断使用perf top查看,赫然排在前面的2个,是my_ismbchar_utf8mb4和my_charpos_mb. my_ismbchar_utf8mb4顾名思义,很明显是与字符集相关的:my_charpos_m

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“

公司内部同事分享的一篇文章 周末看到一个用jstack查看死锁的例子.昨天晚上总结了一下jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令.供大家参考 1．Jstack 1.1   jstack能得到运行java程序的java stack和native stack的信息.可以轻松得知当前线程的运行情况.如下图所示  注:这个和thread dump是同样的结果.但是thread dump是用kill -3 pid命令,还是服务器上面少用kill为妙 1.2   命名行格式

Citrix 服务器虚拟化之十三   Xenserver虚拟机内存优化与性能监控 XenServer的DMC通过自动调节运行的虚拟机的内存,每个VM分配给指定的最小和最大内存值之间,以保证性能并允许每台服务器的虚拟机密度更大.没有DMC,当一台负载较高的服务器创建虚拟机时将出现“内存不足”错误提示而失败:减少现有的虚拟机内存分配,使更多的虚拟机的空间,你必须编辑每个虚拟机的内存分配和然后重新启动虚拟机.启用DMC,即使服务器已满,XenServer将尝试回收内存通过自动降低其定义的内存范围内运行

jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令   公司内部同事分享的一篇文章 周末看到一个用jstack查看死锁的例子.昨天晚上总结了一下jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令.供大家参考 1．Jstack 1.1   jstack能得到运行java程序的java stack和native stack的信息.可以轻松得知当前线程的运行情况.如下图所示 注:这个和thread dump是同样的结果.但是thread dump是用ki

MSDN官方XmlSerializer类使用说明链接: http://msdn.microsoft.com/zh-CN/library/system.xml.serialization.xmlserializer(v=VS.100).aspx 动态生成的程序集 为了提高性能,XML 序列化基础结构动态生成程序集,以便对指定类型进行序列化和反序列化. 该基础结构将找到并重新使用这些程序集. 仅当使用以下构造函数时,才会发生此行为: XmlSerializer.XmlSerializer(Type)

命令:jstack(查看线程).jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令 这些命令 必须 在 linux jdk bin 路径 下执行 eq: ./jstack 10303 即可  如果想把 内容打印到 文本里 即 ./jstack 10303 >111.log  打印 到 111.log文件 中,然后 sz  111.log 下载到本地查看. jmap -histo pid(查看实例) 怎么知道当前linux系统下的jdk路径,可以ps aux|grep jdk 可以看出路径,一般为/

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com LeakCanary 内存泄漏 监测 性能优化 简介 原理 MD GitHub:https://github.com/square/leakcanary Demo地址:https://github.com/baiqiantao/LeakCanaryTest.git 目录 目录介绍简单使用更

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/K3RpSBAIWFwGCIWyfF0QPA 前言:希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进等等.基本上不需要做配置修改,只需要

告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进等等.基本上不需要做配置修改,只需要升级到5.7版本,就能带来不少性能的提升. 我们在测试环境,把数据库升级到5.7.18版本,验证MySQL 5.7.18版本是否符

一个MySQL 5.7 分区表性能下降的案例分析 原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/216803 前言 希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进

有个语句最近性能下降很厉害,原本1秒就可以查询完毕的事情现在居然需要3-4分钟. 首先我的做法是先快速找出导致整个语句下降的元凶.在这个例子里面查询语句有3个JOIN字句,我通过删除某一个JOIN节点来观察执行时间是否出现本质的变化,这样我就找到了原来是包含了递归查询的视图导致了整个查询语句性能的下降严重.然后我运行了一遍查询语句获取真实的执行计划(图形).通过执行计划我观察到属于递归查询的那一部分执行计划的节点每次都会输出非常大量的数据流,比如一个聚集索引扫描操作符输出的数据行数是真实表内数据

性能下降 SQL慢,执行时间长,等待时间长 1.查询语句写的烂 2.索引失效 单值索引失效 和 复合索引失效 3.关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求) 4.服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程等) 常见通用的Join查询: 1.SQL执行顺序: 手写: 机读: 2.Join图

CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量. 从以下简单的内存复制内核开始. __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = bl