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
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
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。
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
背景说明在最近的项目开发中，遇到一个 Python处理性能问题 ：由于实时数据量较大（每秒有2100条日志，且每条日志平均大小在1kB左右），且受制于硬件资源限制，使用Python做实时数据处理，无法完成当前规模的数据集处理能力，数据越积越多，数据入库延时越来越长！第一版Python实现，其处理性能：840/s优化版Python实现，其处理性能：11
Redis作为NoSQL最受欢迎的数据库之一，在国内市场长期占据Key-Value NoSQL市场的榜首。它的高性能，易用性和提供的常用数据结构极大的简化了开发人员和用户的开发和使用，能够更好更快的构建出客户系统。Redis在使用时也有一些短处，经常遇到的有：没有管控系统。Redis只提供一个存储核心，无论是生存周期管理还是参数配置都需要自己开发。单线程模型，容易卡住。Redis使用了无锁的单线程
# Hive性能瓶颈解决方案
作为一名经验丰富的开发者，你对于Hive性能瓶颈的解决方案非常熟悉。下面我将指导你如何解决这个问题。首先我们来看一下整个过程的步骤。
## 整个过程的步骤
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 确定性能瓶颈的类型 |
| 2 | 优化Hive查询 |
| 3 | 优化Hive表设计 |
| 4 | 配置Hive和集群参数 |
| 5
苹果手机的iOS系统有一个最大的特点就是只能升级不能降级，每次系统升级之后，大约只有两周的时间让用户反悔，通过刷机的方式降级，超过了这个时间就永远不能降级了。但是苹果每次推出新版本系统又总是出岔子，尤其是这次的iOS 13系统，大大小小的BUG大概有上百个了吧，而且还出现过系统“杀后台”这样的严重问题，让很多升级到iOS 13系统的网友苦不堪言。早一点儿还有iOS 10.3系统，当时很多旧型号的苹
我们在性能测试过程中，经常会遇到Mysql出现性能瓶颈的情况，对于数据库来说，所谓的性能瓶颈无非是慢SQL、CPU高、IO高、内存高，其中前三个举实际例子来进行性能分析，最后内存高只是方法性说明（实际测试项目中没遇到过）： 首先我们要保证没有数据库配置方面的性能问题，毕竟在性能测试前，对一些基
mongodb目前在业界的使用一般可分为两种架构：主从复制集和分片复制集集群。因为分片复制集包含了主从复制集的功能，所以后面将以分片复制集为案例做说明。伴随数据量的增长和业务压力的增大，经常有接收到mongodb分片集群的性能告警邮件。我所维护的几套分片集群有时一天能收到200来封告警邮件，不胜其烦。告警邮件大致分为三类：1. cpu 负载过高。cpu load average 值超过30，cpu
硬广：《IOS性能调优系列》第五篇，预计会有二十多篇，持续更新，欢迎关注。之前四篇都是关注于内存方面，分析了内存泄漏、僵尸对象、内存分配，本篇介绍Time Profiler工具的使用，开始真正的“性能”调优之旅。Time Profiler还有之前介绍过的Leaks、Allocations工具，被戏称为Instruments的救命三招，是当应用遇到问题时首先应当使用的三个工具。Time Profil
以下提到的Session log，是指在这个$PMRootDir/SessLogs目录下对应着每个运行的session都有一个以.bin结尾的二进制文件，在查看的时候用strings这个命令
用线程统计定位瓶颈：默认情况下infa会分配：一个read线程，一个transformation线程，一个write线程，来处理一个session，这些都可以在Session log中查看：
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精选
2012-04-06 16:47:25
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今天使用npoi导出excel，数据三万以上，等了五六分钟没导完，调试发现瓶颈在AutoSizeColumn()方法，网上一搜https://bz.apache.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=58896，讨论话题是当有单元格合并， AutoSizeColumn()就会效率超级超级超级无敌无敌无敌低，至于参数useMergedCells，貌似没有作用。 现在只用SetCo
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2020-06-15 16:46:00
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2评论
优化概述MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU瓶颈一般发生在从磁盘上读取数据到内存的时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
解决哈希冲突开放定址法、再哈希函数法和链地址法 我只想起来 hashMap 默认的 链地址法 不过还好 没把这个忘了 基本牌还是有的
开放定址开放定址法很简单，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把 key 存放到冲突位置后面的空位置上去。这种方法存在着很多缺点，例如，查找、
原创
2022-02-08 17:43:28
211阅读
识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈识别性能瓶颈
原创
2011-05-25 15:58:06
368阅读
如何快速定位CPU的性能瓶颈,给大家一个参考CPU使用率，这也是实际环境中最常见的一个性能指标cpu使用率描述了非空闲时间占总cpu时间的百分比,根据cpu上运行任务的不同,又被分为以下几种:•用户CPU使用率-包括用户态(user)CPU使用率及低优先级用户态(nice)CPU使用率.此项较高,通常是有应用程序比较繁忙.•系统CPU使用率-表示CPU在内核态运行时间的百分比(不含中断).此项较高
原创
2019-04-09 18:06:51
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今天问到了 HashMap没回答好再总结一下只总结我没有注意的部分并不完整
解决哈希冲突
开放定址法、再哈希函数法和链地址法我只想起来 hashMap 默认的 链地址法 不过还好 没把这个忘了 基本牌还是有的
开放定址
开放定址法很简单，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把 key 存放到冲突位置后面的空位置上去。这种方法存在着很多缺点，例如，查找、扩容
原创
2021-07-12 09:57:59
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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，
