Lambda表达式为什么运行效率低准备我为什么说Lambda表达式运行效率低。先准备一个list:先用Lambda表达式的方式来循环一下这个list:运行时间大概为110ms再用普通方式来循环一下这个list:运行时间大概为0ms或1ms你们没看错,运行时间差别就是这么大,不相信的话大家可以自己去试一下,并且这并不是只有在循环时使用Lambda表达式才会导致运行效率低,而是Lambda表达式在运行
转载
2023-08-15 22:01:11
196阅读
目前对RabbitMQ的使用才刚刚开始,下面提出的问题,也许是由于对服务器的配置或者对客户端API还不了解导致的。欢迎斧正。一. 要避免流控机制触发服务端默认配置是当内存使用达到40%,磁盘空闲空间小于50M,即启动内存报警,磁盘报警;报警后服务端触发流控(flow control)机制。一般地,当发布端发送消息速度快于订阅端消费消息的速度时,队列中堆积了大量的消息,导致报警,就会触发流控机制。触
转载
2024-01-15 21:31:44
94阅读
做了3~5年左右Java开发,你已经积累了不少项目经验,扩宽了技术广度,也许已发力成为团队管理者。到了这个阶段,大家却常有这种感受:感觉自己卡在瓶颈进步缓慢,技术水平很难像早期一样实现大幅突破?其实大家往往忽略了这一点——提升自己的架构认知。本文,就来详细说说架构的相关知识! 架构的本质在于面对业务场景给出优雅的解决方案,使得业务能够快速迭代和持续交付,从而达到降本增效的目标。提升架构认知高度,就
转载
2024-05-21 14:42:37
56阅读
CPU:长时间不间断的大量占用CPU资源,这样对CPU争夺将导致性能问题。内存:在进行高频率的内存交换和扫描,会出现问题。内存制约系统性能的最可能发生的情况是内存大小不足,这样会导致应用程序无法创建对象,更严重甚至导致操作系统无法正常运行。内存过小,应用软件只能将核心数据读入内存,大量数据需要放在磁盘上,这样会在一定程度上降到系统性能。磁盘I/O:磁盘I/O读写速度比内存慢很多。程序在运行过程中,
转载
2023-10-20 10:14:11
140阅读
# Java List 性能瓶颈解析
在Java中,列表(List)是一种常用的数据结构。虽然列表在存储和管理一组对象方面非常灵活,但在性能上也存在一些潜在的瓶颈。本文将深入探讨Java List的常见性能瓶颈,并提供代码示例,以帮助开发者更好地理解和优化列表的使用。
## 常见性能瓶颈
### 1. 动态数组的扩容成本
Java的 `ArrayList` 是实现 List 接口的一个常用
一直纠结性能分析与调优如何下手,先从硬件开始,还是先从代码或数据库。从操作系统(CPU调度,内存管理,进程调度,磁盘I/O)、网络、协议(HTTP, TCP/IP ),还是从应用程序代码,数据库调优,中间件配置等方面入手。 单一个中间件又分web中间件(apache 、IIS),应用中间件(tomcat 、weblogic 、webSphere&
转载
精选
2016-09-04 21:02:15
1870阅读
1. 环境信息机器CPU(个)内存系统DBA(数据库服务器A)16(64 core)256GAIX 6100-08(AL770_048)DBB(数据库服务器B)16(64 core)256GAIX 6100-08(AL770_048) APPA(应用服务器A)16(64 core)256GAIX 6100-08(AL770_04
最近项目遇到一个问题,很让人头痛,服务器上面部署的应用,经常性的挂,cup和内存飙高,还被客户投诉,再次分享排查的过程 1、截取了这几次挂的日志,发现mybaits报错了,这个错误大致是,使用方法不对,用selectone查多条数据就会报错,然后频繁操作,开始以为,抛异常会导致链接池不会收回,所以连接数不够,导致的,所以修改了这个bug 2、改了这个bug但是情况并没有变好,然后去看了free -
转载
2023-12-13 12:47:40
28阅读
LoadRunner压测结果分析,定位性能瓶颈
结果分析的方法和角度有很多,关注的指标可能也不一样。今天给新同事讲解了一下怎么根据LR压测的结果定位性能瓶颈,顺便总结了一下自己以往的套路。1、首先判断是否是应用程序本身的问题,根据网络吞吐量、cpu使用率和上下文切换水平三个指标进行分析。2、然后判断是否内存问题,内存最主要的两种情况是内存泄露和内存不足;
转载
2024-06-03 06:25:33
98阅读
文章目标 当Java项目出现性能瓶颈的时候,通常先是对资源消耗做分析,包括CPU,文件IO,网络IO,内存;之后再结合相应工具查找消耗主体的程序代码。本文主要介绍系统资源消耗的分析过程,以及常用的Java线程分析方法。 CPU分析 在Linux中,CPU主要用于处理中断、内核及用户任务,优先级为:中
转载
2021-08-18 00:39:03
1311阅读
目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
转载
2024-04-07 00:05:11
172阅读
一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS(每秒查询次数)2.Redis是单线程单进程的模型,Redis完全基于内存操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型,非阻塞IO。 二、Redis和Memached
转载
2023-09-10 22:41:42
155阅读
在第 02 课时,我们简单介绍了解决性能问题常用的一些切入点。本课时我将从计算机资源层面向你讲解,哪些系统组件容易出现性能瓶颈?以及如何判断该系统组件是否达到了瓶颈?计算机各个组件之间的速度往往很不均衡,比如 CPU 和硬盘,比兔子和乌龟的速度差还大,那么按照我们前面介绍的木桶理论,可以说这个系统是存在着短板的。当系统存在短板时,就会对性能造成较大的负面影响,比如当 CPU 的负载特别高时,任务就
转载
2023-09-07 21:20:32
0阅读
改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能,我们需要更有效的利用现有的处理器资源,这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态(当然,并不是让 CPU 周期出于应付无用计算,而是让 CPU 做有用的事情而忙)。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力,那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说,性能提高,需要且仅需要解决当前的受限资源,当前受限资源可
转载
2023-07-19 23:53:31
66阅读
Java 应用性能优化是一个程序员必须要考虑的问题,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。 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。可以将 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。 图 1.Java 性能优化分层模型每层优化
转载
2023-06-25 14:35:17
69阅读
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容:写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子:static final Configuration conf = HBaseConfig
一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点:)计算机性能、内存、磁盘健康、网络)I/O 操作优化 (1)数据倾斜 (2)map和reduce数设置不合理 (3)map运行时间太长,导致reduce等待过久 (4)小文件过多 (5)大量的不可分块的超大文件 (6)spill次数过多 (7)merge次数过多等。
转载
2023-08-10 09:32:31
507阅读
MySQL query optimizerMySQL 常见的瓶颈1.CPU:CPU在饱和的时候一般发生在,数据装入内存或者从磁盘上读取数据的时候。2.IO:磁盘I/O瓶颈发生在装入的数据远大于内存容量的时候。3.服务器硬件的性能瓶颈:top,free,iostat和vmstat来检查系统性能Explain是什么? 使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句,从而知道MySQL是如何处理你
转载
2023-09-08 23:41:23
377阅读
一、简介Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的APImysql与redis的区别:类型上mysql是关系型数据库,而redis是缓存数据库;作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但速度较慢;而redis用于存储使用较为频
转载
2023-09-19 01:03:04
128阅读
性能瓶颈实际上就是一个软件的性能缺陷,最通俗的理解“性能瓶颈”。(1)硬件上的性能瓶颈主要指的是CPU、RAM方面的问题。例如,在进行软件需求分析、概要设计时,确定了在数据库服务器上需要6个CPU、12G内存,但是在测试时,发现CPU的持续利用率超过95%,这时可以认为在硬件上出现了性能瓶颈。(2)应用软件上的性能瓶颈一般指的是应用服务器、WEB服务器等应用软件,还包括数据库系统。例如,在WEBL