Category: Performance Benchmark

0

[转]深入浅出 Java CMS 学习笔记

引子 带着问题去学习一个东西,才会有目标感,我先把一直以来自己对CMS的一些疑惑罗列了下,希望这篇学习笔记能解决掉这些疑惑,希望也能对你有所帮助。 Please follow and like us:0

[转]分布式缓存竟这样把注册中心搞垮 0

[转]分布式缓存竟这样把注册中心搞垮

每当有机会写故障类主题的时候,我都会在开始前静静地望着显示器很久,经过多次煎熬和挣扎之后才敢提起笔来,为什么呢? 因为这样的话题很容易招来吐槽,比如 “说了半天,不就是配置没配好吗?”,或者 “这代码是猪写的吗?你们团队有懂性能测试的同学吗?”,这样的评论略带挑衅,而且充满了鄙视之意。 不过我觉得,在技术的世界里,多数情况都是客观场景决定了主观结果,而主观结果又反映了客观场景,把场景与结果串起来,用自己的方式写下来,传播出去,与有相同经历的同学聊上一聊,也未尝不是一件好事。 上个月,我们的系统因注册中心崩塌而引发的一场事故,本是一件稀松平常的事件,可我们猜中了开始却没料到原因,始作俑者竟是已在产线运行多年的某分布式缓存系统。 Please follow and like us:0

[转]最全面的 Java G1学习笔记 0

[转]最全面的 Java G1学习笔记

引子 最近遇到很多朋友过来咨询G1调优的问题,我自己去年有专门学过一次G1,但是当时只是看了个皮毛,因此自己也有不少问题。总体来讲,对于G1我有几个疑惑,希望能够在这篇文章中得到解决。 G1出现的初衷是什么? G1适合在什么场景下使用? G1的trade-off是什么? G1的详细过程? 如何理解G1的gc日志? G1的调优思路? G1和CMS的对比和选择? Please follow and like us:0

[转]不改一行代码,定位线上性能问题 0

[转]不改一行代码,定位线上性能问题

背景 最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰,周六又来了一个性能问题。 大致的现象是: 我们提供出去的一个 OpenAPI 反应时快时慢,快的时候几十毫秒,慢的时候几秒钟才响应。 Please follow and like us:0

[资源汇总]Java调优 0

[资源汇总]Java调优

spring boot 引起的 “堆外内存泄漏” 组内一个项目最近一直报swap区域使用过高异常 没错,老板让我写个 BUG! 主要就是要让一些负载很低的服务器额外消耗一些内存、CPU 等资源(至于背景就不多说了),让它的负载可以提高一些     Please follow and like us:0

Linux性能优化 0

[转]如何学习Linux性能优化?

你是否也曾跟我一样,看了很多书、学了很多 Linux 性能工具,但在面对 Linux 性能问题时,还是束手无策?实际上,性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点。但是,面对难题,我们真的就无解了吗? 固然,性能问题的复杂性增加了学习难度,但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。在我看来,大多数人对性能问题“投降”,原因可能只有两个。 一个是你没找到有效的方法学原理,一听到“系统”、“底层”这些词就发怵,觉得东西太难自己一定学不会,自然也就无法深入学下去,从而不能建立起性能的全局观。 Please follow and like us:0

[转]亿级PV,常见性能优化策略总结与真实案例 0

[转]亿级PV,常见性能优化策略总结与真实案例

0 题记 美团网是国内最大的O2O服务平台,虽然经常面临高并发、大流量等问题,但在用户体验优化上美团APP仍被众多IT同行所推崇,他们在性能优化方面积累的宝贵经验尤其值得我们学习。通过本文的分享,作者晓明力求达到如下效果: 1. 形成可实践、可借鉴、可参考的各种性能优化的方案以及选型考虑点,同时配合具体的真实案例,其他人遇到相似问题时,不用从零开始。 2. 有助于开阔视野,除了性能优化之外,也能提供通用的常见思路以及方案选型的考虑点,帮助大家培养在方案选型时的意识、思维以及做各种权衡的能力。 Please follow and like us:0

[转]Linux性能监控和调试 0

[转]Linux性能监控和调试

0 题记 对于每个互联网研发人员来说,每天要监控和调试 Linux 系统性能问题都是非常困难的工作。 为此,我们总结了非常有用的并且最常用的20个命令行系统监视工具。这些命令可以在所有版本的 Linux 下使用去监控和查找系统性能的实际原因。这些监控命令足够你选择适合你的监控场景。 Please follow and like us:0

图 .Linux 性能观测工具 0

[转]Java 应用性能调优实践

Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层、数据库层、框架层、JVM 层,如图 1 所示。 Please follow and like us:0

[转]性能优化指南 0

[转]性能优化指南

0 题记 作为一个程序员,性能优化是常有的事情,不管是桌面应用还是web应用,不管是前端还是后端,不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题:性能优化的一般性原则,性能优化的层次,性能优化的通用方法。本文不限于任何语言、框架,不过可能会用Python语言来举例。 不过囿于个人经验,可能更多的是从Linux服务端的角度来思考这些问题。 Please follow and like us:0