MySQL大表优化方案当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYIN
我们可以从应用程序、套接字、传输层、网络层以及链路层等几个角度，分别来看网络性能优化的基本思路。应用程序应用程序，通常通过套接字接口进行网络操作。由于网络收发通常比较耗时，所以应用程序的优化，主要就是对网络I/O和进程自身的工作模型的优化。1).用最常用的I/O多路复用技术epoll，主要用来取代select和poll。这其实是解决C10K问题的关键，也是目前很多网络应用默认使用的机制。2).使用
性能定位套路和之前类似,我们不可能出现性能问题就把所有工具都跑一遍,而是先运行那几个支持指标较多的工具，如top,iostat,vmstat等来缩小范围先用top,iostat发现磁盘I/O性能瓶颈；再借助iotop,pidstat等定位出导致瓶颈的进程；随后用strace,lsof等分析进程的I/O行为；最后，结合应用程序的原理，分析这些I/O的来源。性能优化思路由于影响磁盘I/O性能的因素众多
性能定位套路虽然内存的性能指标很多，但都是为了描述内存的原理，指标间自然不会完全孤立，一般都会有关联,明白了原理,在定位问题的时候就能更快更准举个最简单的例子，当你看到系统的剩余内存很低时，是不是就说明，进程一定不能申请分配新内存了呢？内存性能工具有很多,是不是每次碰到内存性能问题，都要把工具全跑一遍，把所有内存性能指标全分析一遍呢?这样当然不行,效率太低了为了迅速定位内存问题，我通常会先运行几个
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
磁盘性能指标五个常见指标:使用率、饱和度、IOPS、吞吐量以及响应时间。这五个指标，是衡量磁盘性能的基本指标。•使用率，是指磁盘处理I/O的时间百分比。过高的使用率（比如超过80%），通常意味着磁盘I/O存在性能瓶颈。•饱和度，是指磁盘处理I/O的繁忙程度。过高的饱和度，意味着磁盘存在严重的性能瓶颈。当饱和度为100%时，磁盘无法接受新的I/O请求。•IOPS（Input/OutputPerSec
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
