JVM调优涉及到两个很重要的概念：吞吐量和响应时间。jvm调优主要是针对他们进行调整优化，达到一个理想的目标，根据业务确定目标是吞吐量优先还是响应时间优先。吞吐量：用户代码执行时间/(用户代码执行时间+GC执行时间)。响应时间：整个接口的响应时间(用户代码执行时间+GC执行时间)，stw时间越短，响应时间越短。 一、调优步骤 调优的
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2023-10-29 21:22:14
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1、JDK 自带了很多监控工具，都位于 JDK 的 bin 目录下，其中最常用的是 jconsole 和 jvisualvm 这两款视图监控工具。jconsole：用于对 JVM 中的内存、线程和类等进行监控；jvisualvm：JDK 自带的全能分析工具，可以分析：内存快照、线程快照、程序死锁、监控内存的变化、gc 变化等。2、常用的 jvm 调优的参数都有哪些？-Xms2g：初始化推大小为 2
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2023-07-22 22:58:04
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1.Linux下显示当前目录下所有文件的详细信息，包含隐藏文件
ls -la
2.Linux下静态库文件和动态库文件的扩展名？
静态库文件.a 动态库文件.so
3.Linux下软件编译安装的基本步骤，并写出每个步骤的注解
4.Linux下vi/vim有几种模式，分别是什么。
三种方式: 命令方式，插入方式, 命令行方式
5.Linux下vi/vim中删除一行数据和删除当前光标后到
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2024-02-26 22:46:45
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hive 的使用，内外部表的区别，分区作用， UDF 和 Hive 优化(1)hive的使用：仓库，工具(2)内部表：加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，元数据文件都删除外部表：不加载数据到Hive所在的hdfs目录，删除时，只删除表结构(3)分区作用：防止数据倾斜(4)UDF函数：用户自定义的函数(主要解决格式，计算问题)，需要继承UDF类 class TestUDFHive ext
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2023-08-11 20:45:49
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Jvm面试题及答案（Jvm面试题大全带答案）发现网上很多Jvm面试题及答案整理都没有答案，所以花了很长时间搜集，本套Jvm面试题大全，有大量经典的Jvm面试题以及答案，包含Jvm语言常见面试题、面试经验技巧等，应届生，实习生，企业工作过的，都可参考学习! JDK11 中加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器，目标是尽可能在不影响吞吐量的前提下，实现在任意堆内存大小都可以把停顿时间限制在 10ms 以
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2024-03-05 12:08:29
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一、提要 作为一名数据工作人员，SQL是日常工作中最常用的数据提取&简单预处理语言。因为其使用的广泛性和易学程度也被其他岗位比如产品经理、研发广泛学习使用，本篇文章主要结合经典面试题，给出通过数据开发面试的SQL方法与实战。以下题目均来与笔者经历&网上分享的中高难度SQL题。二、解题思路 简单——会考察一些group by & limit之类的用法，或者平时用的不多的函数比
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2023-12-09 13:34:46
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## Hive 调优入门指南
在大数据环境中，Hive 是查询和分析数据的重要工具。为了提高 Hive 查询的效率，我们需要进行一系列调优步骤。本文将指导你完成 Hive 调优的流程，帮助你深入理解每一步该怎么做，并提供必要的示例代码。
### 调优过程
首先，我们来看看简单的 Hive 调优流程：
| 步骤 | 描述
配置文件中具体修改的内容是什么呢？要是面试官问你，你该怎么回答？你想下，你坐在一间屋子里。服务器的 MySQL性能优化，有两个大致的方向考虑，第一个是服务器硬件，另一个是MySQL自身的my.cnf配置文件。服务器的磁盘，CPU和内存，这些都是要考虑的因素1，磁盘的I/O 能力，也就是它的寻道能力，目前的SCSI高速旋转的是7200转/秒，这样的速度，一旦访问的用户量上去，磁盘的压力就会过大，如果
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2024-04-23 16:17:10
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调优的一些原则1.多数的java应用不需要在服务器上GC（垃圾回收）优化，虚拟机内部已有很多优化来保证应用的稳定运行，所以不要为了调优而调优，不当的调优可能适得其反2.在应用上线之前，先考虑机器的JVM参数设置到最优（合适）3.在进行GC优化之前，需要确认项目的架构和代码等已经没有优化空间。我们不能指望一个系统 架构有缺陷，或者代码层次优化没有穷尽的应用，通过GC优化令其性能达到一个质的飞跃4.G
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2023-09-28 13:50:12
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我们今天主要描述的是SQL Server 性能调优事物实际操作步骤，我在一个信誉度很好的网站找到一个关于SQL Server 性能调优事物实际操作步骤的资料，下面的文章就是对实例的相关内容的具体介绍。 SQL Server 性能调优：1、 用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量
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2024-05-16 21:53:04
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JVM调优JVM内存模型如何分配的？JVM性能调优的原则有哪些？什么情况下需要JVM调优？在JVM调优时，你关注哪些指标？JVM常用参数有哪些？JVM常用性能调优工具有哪些？线上排查问题的一般流程是怎么样的？什么情况下，会抛出OOM呢？系统OOM之前都有哪些现象？如何进行堆Dump文件分析？如何进行GC日志分析？线上死锁是如何排查的？线上YGC耗时过长优化方案有哪些？线上频繁FullGC优化方案
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2023-12-23 16:50:27
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JVM调优JVM内存模型如何分配的？JVM性能调优的原则有哪些？什么情况下需要JVM调优？在JVM调优时，你关注哪些指标？JVM常用参数有哪些？JVM常用性能调优工具有哪些？线上排查问题的一般流程是怎么样的？什么情况下，会抛出OOM呢？系统OOM之前都有哪些现象？如何进行堆Dump文件分析？如何进行GC日志分析？线上死锁是如何排查的？线上YGC耗时过长优化方案有哪些？线上频繁FullGC优化方案
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2023-12-20 23:20:41
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索引的底层实现原理和优化B+树， 经过优化的B+树主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针， 因此InnoDB 建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。什么情况下设置了索引但无法使用1、以“ %” 开头的LIKE 语句，模糊匹配 2、OR 语句前后没有同时使用索引 3、数据类型出现隐式转化（如varchar 不加单引号的话可能会自动转换为int 型）实践中如何优化MySQL最好是
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2023-08-21 02:41:31
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一、Web自动化测试
1.Selenium中hidden或者是display ＝ none的元素是否可以定位到？不能,可以写JavaScript将标签中的hidden先改为0，再定位元素2.Selenium中如何保证操作元素的成功率？也就是说如何保证我点击的元素一定是可以点击的？1.添加元素智能等待时间 driver.implicitly_wait(30)2.添加强制等待时间(比如python中写
文章目录JVM 调优分类及思路分析：一、JVM 预调优1、内存计算2、垃圾回收器的选择3、 新生代大小选择4、设定一些日志参数二、优化 JVM 运行环境1、CPU 占用过高排查思路2、内存占用过高->OOM JVM 调优分类及思路分析：调优是一个很大的概念，简单说就是把系统进行优化，但是站在一个系统的角度，能够干的事情太多了，一般调优的思路可以是“测试 - 分析 - 调优”三步走。任何调优
1.简介1.1 IO分类Java IO一般包含两个部分：http://java.io的阻塞型IO和java.nio的非阻塞型IO，即NIO。系统运行的瓶颈一般在于IO操作，一般打开某个IO通道需要大量的时间，同时端口中不一定就有足够的数据，这样read方法就一直等待读取此端口的内容，从而浪费大量的系统资源。使用java的多线程技术在当前进程中创建线程也是要花费一定的时间和系统资源的，因此不一定可取
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2023-09-11 08:11:32
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影响mysql的性能因素业务需求对MySQL的影响(合适合度)存储定位对MySQL的影响不适合放进MySQL的数据
二进制多媒体数据流水队列数据超大文本数据需要放进缓存的数据
系统各种配置及规则数据活跃用户的基本信息数据活跃用户的个性化定制信息数据准实时的统计信息数据其他一些访问频繁但变更较少的数据Schema设计对系统的性能影响尽量减少对数据库访问的请求尽量减少无用数据的查询请求硬件环境对系统性
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2023-08-03 15:32:14
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一个面试题dmesg里显示 ip_conntrack:talbe full,dropping packet的错误提示，如何解决iptables的连接跟踪表满了，配置如下参数即可适用于centos 6.4vim /proc/sys/net/ipv4/netfilter/ip_conntrack_tcp_timeout_close_waitnet.nf_conntrack_max = 25000000
原创
2016-09-24 12:08:28
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本期与大家分享的是，小北用心整理的与HIVE相关的常见的面试题，希望对大家能有帮助，大家喜欢就给点鼓励吧，欢迎各位大佬评论区指教讨论！???制作不易，各位大佬们给点鼓励！???点赞? ➕ 收藏⭐ ➕ 关注✅???欢迎各位大佬指教，一键三连走起！目录 ⭕ ?1、Hive的排序函数有哪些（4种）  
本文翻译自Statistic in Spark SQl explainedSpark SQL 优化器使用两种优化方式：基于规则的和基于代价的。前者依赖于启发式规则，而后者依赖于数据的统计属性。在这篇文章里,我们解释一下在底层这些统计信息是怎么被用到，以及哪些场景下是有用的，并且怎么来使用这些统计信息。 大部分基于启发式的优化规则都没有考虑到被处理的数据属性。比如：基于启发式的PredicatePu
