Java 性能调优技巧

Java 性能调优技巧
Java 性能调优技巧

大多数开发人员理所当然地以为性能优化很复杂,需要大量的经验和知识。好吧,不能说这是完全错误的。优化应用程序以获得最佳性能不是一件容易的事情。但是,这并不意味着如果你不具备这些知识,就不能做任何事情。这里有11个易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。

大部分建议是针对Java的。但也有若干建议是与语言无关的,可以应用于所有应用程序和编程语言。在讨论专门针对Java的性能调优技巧之前,让我们先来看看通用技巧。

1.在你知道必要之前不要优化

这可能是最重要的性能调整技巧之一。你应该遵循常见的最佳实践做法并尝试高效地实现用例。但是,这并不意味着在你证明必要之前,你应该更换任何标准库或构建复杂的优化。

在大多数情况下,过早优化不但会占用大量时间,而且会使代码变得难以阅读和维护。更糟糕的是,这些优化通常不会带来任何好处,因为你花费大量时间来优化的是应用程序的非关键部分。

那么,你如何证明你需要优化一些东西呢?

首先,你需要定义应用程序代码的速度得多快,例如,为所有API调用指定最大响应时间,或者指定在特定时间范围内要导入的记录数量。在完成这些之后,你就可以测量应用程序的哪些部分太慢需要改进。然后,接着看第二个技巧。

2.使用分析器查找真正的瓶颈

在你遵循第一个建议并确定了应用程序的某些部分需要改进后,那么从哪里开始呢?

你可以用两种方法来解决问题:

1、查看你的代码,并从看起来可疑或者你觉得可能会产生问题的部分开始。

2、使用分析器并获取有关代码每个部分的行为和性能的详细信息。

希望不需要我解释为什么应该始终遵循第二种方法的原因。

很明显,基于分析器的方法可以让你更好地理解代码的性能影响,并使你能够专注于最关键的部分。如果你曾使用过分析器,那么你一定记得曾经你是多么惊讶于一下就找到了代码的哪些部分产生了性能问题。老实说,我第一次的猜测不止一次地导致我走错了方向。

3.为整个应用程序创建性能测试套件

这是另一个通用技巧,可以帮助你避免在将性能改进部署到生产后经常会发生的许多意外问题。你应该总是定义一个测试整个应用程序的性能测试套件,并在性能改进之前和之后运行它。

这些额外的测试运行将帮助你识别更改的功能和性能副作用,并确保不会导致弊大于利的更新。如果你工作于被应用程序若干不同部分使用的组件,如数据库或缓存,那么这一点就尤其重要。

4.首先处理最大的瓶颈

在创建测试套件并使用分析器分析应用程序之后,你可以列出一系列需要解决以提高性能的问题。这很好,但它仍然不能回答你应该从哪里开始的问题。你可以专注于速效方案,或从最重要的问题开始。

速效方案一开始可能会很有吸引力,因为你可以很快显示第一个成果。但有时,可能需要你说服其他团队成员或管理层认为性能分析是值得的——因为暂时看不到效果。

但总的来说,我建议首先处理最重要的性能问题。这将为你提供最大的性能改进,而且可能再也不需要去解决其中一些为了满足性能需求的问题。

常见的性能调整技巧到此结束。下面让我们仔细看看一些特定于Java的技巧。

5.使用StringBuilder以编程方式连接String

有很多不同的选项来连接Java中的String。例如,你可以使用简单的+或+ =,以及StringBuffer或StringBuilder。

那么,你应该选择哪种方法?

答案取决于连接String的代码。如果你是以编程方式添加新内容到String 中,例如在for循环中,那么你应该使用StringBuilder。它很容易使用,并提供比StringBuffer更好的性能。但请记住,与StringBuffer相比,StringBuilder不是线程安全的,可能不适合所有用例。

你只需要实例化一个新的StringBuilder并调用append方法来向String 中添加一个新的部分。在你添加了所有的部分之后,你就可以调用toString()方法来检索连接的String。

下面的代码片段显示了一个简单的例子。在每次迭代期间,这个循环将i 转换为一个String,并将它与一个空格一起添加到StringBuilder sb中。所以,最后,这段代码将在日志文件中写入“This is a test0 1 2 3 4 5 6 7 8 9”。

StringBuilder sb = new StringBuilder(“This is a test”);

for (int i=0; i<10; i++) {

sb.append(i);

sb.append(” “);

}

https://www.360docs.net/doc/dd137839.html,(sb.toString());

正如在代码片段中看到的那样,你可以将String的第一个元素提供给构造方法。这将创建一个新的StringBuilder,新的StringBuilder包含提供的String 和16个额外字符的容量。当你向StringBuilder添加更多字符时,JVM将动态增加StringBuilder的大小。

如果你已经知道你的String将包含多少个字符,则可以将该数字提供给不同的构造方法以实例化具有定义容量的StringBuilder。这进一步提高了效率,因为它不需要动态扩展其容量。

6.使用+连接一个语句中的String

当你用Java实现你的第一个应用程序时,可能有人告诉过你不应该用+来连接String。如果你是在应用程序逻辑中连接字符串,这是正确的。字符串是不可变的,每个字符串的连接结果都存储在一个新的String对象中。这需要额外的内存,会减慢你的应用程序,特别是如果你在一个循环内连接多个字符串的话。

在这些情况下,你应该遵循技巧5并使用StringBuilder。

但是,如果你只是将字符串分成多行来改善代码的可读性,那情况就不一样了。

Query q = em.createQuery(“SELECT a.id, a.firstName, https://www.360docs.net/doc/dd137839.html,stName ”

+ “FROM Author a ”

+ “WHERE a.id = :id”);

在这些情况下,你应该用一个简单的+来连接你的字符串。Java编译器会对此优化并在编译时执行连接。所以,在运行时,你的代码将只使用1个String,不需要连接。

7.尽可能使用基元

避免任何开销并提高应用程序性能的另一个简便而快速的方法是使用基本类型而不是其包装类。所以,最好使用int来代替Integer,使用double来代替Double。这允许JVM将值存储在堆栈而不是堆中以减少内存消耗,并作出更有效的处理。

8.试着避免BigInteger和BigDecimal

既然我们在讨论数据类型,那么我们也快速浏览一下BigInteger和BigDecimal吧。尤其是后者因其精确性而受到大家的欢迎。但是这是有代价的。

BigInteger和BigDecimal比简单的long或double需要更多的内存,并且会显著减慢所有计算。所以,你如果需要额外的精度,或者数字将超过long 的范围,那么最好三思而后行。这可能是你需要更改以解决性能问题的唯一方法,特别是在实现数学算法的时候。

9.首先检查当前日志级别

这个建议应该是显而易见的,但不幸的是,很多程序员在写代码的时候都会大多会忽略它。在你创建调试消息之前,始终应该首先检查当前日志级别。否则,你可能会创建一个之后会被忽略的日志消息字符串。

这里有两个反面例子。

// don’t do this

log.debug(“User [” + userName + “] called method X with [” + i + “]”);

// or this

log.debug(String.format(“User [%s] called method X with [%d]”, userName, i));

在上面两种情况中,你都将执行创建日志消息所有必需的步骤,在不知道日志框架是否将使用日志消息的前提下。因此在创建调试消息之前,最好先检查当前的日志级别。

// do this

if (log.isDebugEnabled()) {

log.de bug(“User [” + userName + “] called method X with [” + i + “]”);

}

10.使用Apache Commons StringUtils.Replace而不是String.replace

一般来说,String.replace方法工作正常,效率很高,尤其是在使用Java 9的情况下。但是,如果你的应用程序需要大量的替换操作,并且没有更新到最新的Java版本,那么我们依然有必要查找更快和更有效的替代品。

有一个备选答案是Apache Commons Lang的StringUtils.replace方法。正如Lukas Eder在他最近的一篇博客文章中所描述的,StringUtils.replace方法远胜Java 8的String.replace方法。

而且它只需要很小的改动。即添加Apache Commons Lang项目的Maven依赖项到应用程序pom.xml中,并将String.replace方法的所有调用替换为StringUtils.replace方法。

// replace this

test.replace(“test”, “simple test”);

// with this

StringUtils.replace(test, “test”, “simple test”);

11.缓存昂贵的资源,如数据库连接

缓存是避免重复执行昂贵或常用代码片段的流行解决方案。总的思路很简单:重复使用这些资源比反复创建新的资源要便宜。

一个典型的例子是缓存池中的数据库连接。新连接的创建需要时间,如果你重用现有连接,则可以避免这种情况。

你还可以在Java语言本身找到其他例子。例如,Integer类的valueOf

方法缓存了-128到127之间的值。你可能会说创建一个新的Integer并不是太昂贵,但是由于它经常被使用,以至于缓存最常用的值也可以提供性能优势。

但是,当你考虑缓存时,请记住缓存实现也会产生开销。你需要花费额外的内存来存储可重用资源,因此你可能需要管理缓存以使资源可访问,以及删除过时的资源。

所以,在开始缓存任何资源之前,请确保实施缓存是值得的,也就是说必须足够多地使用它们。

总结

正如你所看到的,有时不需要太多工作就可以提高应用程序的性能。本文中的大部分建议只需要你稍作努力就可以将它们应用于你的代码。

但是,最重要的还是那些与是什么编程语言无关的技巧:

在你知道必要之前不要优化

使用分析器查找真正的瓶颈

首先处理最大的瓶颈

系统性能优化方案

系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后(1年以上),均存在系统性能(操作、查询、分析)逐渐下降趋势,有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨,在实际用户的生产环境,现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用,对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整,我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈: 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力,但是由于没有进行数据库连接池的管理,在某种程度上,随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加,连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式(架构)问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中,随着业务流程的不断增加,业务控制不断深入,分析统计、决策支持的需求不断提高,我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计,例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上,单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题(指定类型SQL语句的优化)

目前在系统开发过程中,数据库设计由开发人员承担,由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因,未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计,仅仅实现了简单的数据存储与展示,随着用户数据量的不断增加,系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大,数据库管理员(DBA)的角色未建立,整个系统的数据库开发存在非常大的随意性,而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展,导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广,在远程数据库应用技术上,我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素,在数据传输量上的不断加大,传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题,我们进行了以下几个方面的尝试: 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显,仅供参考!

U8系统性能调优及注意事项

用友U8性能调优及开发注意事项 U8系统为多层部署,以数据为中心的企业业务处理系统。影响和决定系统运行效率主要有以下几个方面,服务器硬件配置;系统部署状态、网络等系统配置。软件环境,程序算法,代码编写、尤其是数据库代码的编写。下面将对这几个方面展开。 一、服务器硬件配置优化 U8系统首先是运行在服务器硬件基础上,所以硬件配置和调整对系统影响很大。同时决定服务器性能的主要是磁盘、内存、处理器三方面。 1.磁盘IO方面 使用U8系统建议配置磁盘阵列,推荐至少4张10K转/分的硬盘以上制作Raid,保证Raid 的磁盘读取速度在200MB/S以上。 日常情况下系统磁盘排队明显,磁盘排队经常在10以上,请考虑增加Raid中硬盘数量,或考虑增加磁盘阵列柜,以缓解磁盘IO的吞吐压力。 2.内存方面 使用U8系统中等规模以上时,数据库服务器保证4GB内存以上。如果应用服务器和数据库服务器安装在同一台服务器上,服务器内存不能低于4GB。 日常情况下系统内存页交换明显,如果服务器内存页交换经常在30 Pages/Sec以上,请考虑增加服务器内存。

3.处理器方面 用户数据量大,系统磁盘操作较多,数据库服务器压力,主要是处理器压力。处理器使用率一般情况下不超过60%。如果CPU占用率长时间超过75%以上,推荐增加服务器处理器个数,或使用多台数据库或应用服务器以减轻系统应用服务器压力。 4.网络要求 局域网内使用U8系统,应保证网络畅通,客户机与服务器的通讯正常。 使用Ping命令从客户机向服务器发送请求, 正常反馈为:Reply from 10.1.43.36: bytes=32 time<1ms TTL=126。 如果响应时间超过1ms(Time>1ms)应调整网络设置,确保通讯。 5.数据库服务器内存分配调优 ●在32位 Microsoft Windows 2003 操作系统中选项的具体配置方式如下: /3GB 修改系统的Boot.ini文件。Boot.ini文件在系统根目录下,缺省是隐藏的,需要打开响应的浏览选项才能看见。安如下方式修改系统启动配置: multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows Server 2003, Enterprise" /3GB 注:如果操作系统 Windows 2003 已经安装SP2,系统应该自动开启了PAE,观察应用程序和SQL Server内存是否可以使用超过2GB,如果可以就不用打开/3GB。 /PAE PAE模式也是通过Boot.ini文件来配置,例如: multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows Server 2003, Enterprise" /PAE ●在32位 Microsoft Windows 2008 以上操作系统中选项的具体配置方式如下: /3GB

LINUX性能调优方法总结

LINUX性能调优方法总结 大多数 Linux 发布版都定义了适当的缓冲区和其他 Transmission Control Protocol(TCP)参数。可以修改这些参数来分配更多的内存,从而改进网络 性能。设置内核参数的方法是通过 proc 接口,也就是通过读写 /proc 中的值。幸运的是,sysctl 可以读取 /etc/sysctl.conf 中的值并根据需要填充 /proc,这样就能够更轻松地管理这些参数。清单 2 展示在互联网服务器上应用于 Internet 服务器的一些比较激进的网络设置。 # Use TCP syncookies when needed net.ipv4.tcp_syncookies = 1 # Enable TCP window scaling net.ipv4.tcp_window_scaling: = 1 # Increase TCP max buffer size net.core.rmem_max = 16777216 net.core.wmem_max = 16777216 # Increase Linux autotuning TCP buffer limits net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216 # Increase number of ports available net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 将这些设置添加到 /etc/sysctl.conf 的现有内容中。第一个设置启用TCP SYN cookie。当从客户机发来新的 TCP 连接时,数据包设置了 SYN 位,服务 器就为这个半开的连接创建一个条目,并用一个 SYN-ACK 数据包进行响应。在正常操作中,远程客户机用一个 ACK 数据包进行响应,这会使半开的连接 转换为全开的。有一种称为 SYN 泛滥(SYN flood)的网络攻击,它使 ACK 数据包无法返回,导致服务器用光内存空间,无法处理到来的连接。SYN cookie 特性可以识别出这种情况,并使用一种优雅的方法保留队列中的空间(细节参见参考资料一节)。大多数系统都默认启用这个特性,但是确保配 置这个特性更可靠。 启用 TCP 窗口伸缩使客户机能够以更高的速度下载数据。TCP 允许在未从远程端收到确认的情况下发送多个数据包,默认设置是最多 64 KB,在与延迟比 较大的远程客户机进行通信时这个设置可能不够。窗口伸缩会在头中启用更多的位,从而增加窗口大小。 后面四个配置项增加 TCP 发送和接收缓冲区。这使应用程序可以更快地丢掉它的数据,从而为另一个请求服务。还可以强化远程客户机在服务器繁忙时发

java性能调优的基本知识

Java堆是指在程序运行时分配给对象生存的空间。通过-mx/-Xmx和-ms/-Xms来设置起始堆的大小和最大堆的大小。根据自己JDK的版本和厂家决定使用-mx和-ms或-Xmx和-Xms。Java堆大小决定了垃圾回收的频度和速度,Java堆越大,垃圾回收的频度越低,速度越慢。同理,Java堆越小,垃圾回收的频度越高,速度越快。要想设置比较理想的参数,还是需要了解一些基础知识的。Java堆的最大值不能太大,这样会造成系统内存被频繁的交换和分页。所以最大内存必须低于物理内存减去其他应用程序和进程需要的内存。而且堆设置的太大,造成垃圾回收的时间过长,这样将得不偿失,极大的影响程序的性能。以下是一些经常使用的参数设置: 1) 设置-Xms等于-XmX的值; 2) 估计内存中存活对象所占的空间的大小,设置-Xms等于此值,-Xmx四倍于此值; 3) 设置-Xms等于-Xmx的1/2大小; 4) 设置-Xms介于-Xmx的1/10到1/4之间; 5) 使用默认的设置。 大家需要根据自己的运行程序的具体使用场景,来确定最适合自己的参数设置。除了-Xms和-Xmx两个最重要的参数外,还有很多可能会用到的参数,这些参数通常强烈的依赖于垃圾收集的算法,所以可能因为JDK的版本和厂家而有所不同。但这些参数一般在Web 开发中用的比较少,我就不做详细介绍了。在实际的应用中注意设置-Xms和-Xmx使其尽可能的优化应用程序就行了。对于性能要求很高的程序,就需要自己再多研究研究Java虚拟机和垃圾收集算法的机制了。可以看看曹晓钢翻译的《深入Java虚拟机》一书。 Java程序性能调优的基本知识和JDK 调优 一基本知识 1.1 性能是什么 在性能调优之前,我们首先来了解一下性能是什么?关于性能,我想每个学习过Java的人都能列 出几点,甚至可以夸夸其谈。在《Java TM Platform Performance》一书中,定义了如下五个方面来作 为评判性能的标准: 1) 运算的性能——哪一个算法的执行性能最好? 2) 内存的分配——程序运行时需要耗费多少内存?

安卓性能优化方案

随着技术的发展,智能手机硬件配置越来越高,可是它和现在的PC相比,其运算能力,续航能力,存储空间等都还是受到很大的限制,同时用户对手机的体验要求远远高于PC的桌面应用程序。以上理由,足以需要开发人员更加专心去实现和优化你的代码了。选择合适的算法和数据结构永远是开发人员最先应该考虑的事情。同时,我们应该时刻牢记,写出高效代码的两条基本的原则:(1)不要做不必要的事;(2)不要分配不必要的内存。 我从去年开始接触Android开发,以下结合自己的一点项目经验,同时参考了Google的优化文档和网上的诸多技术大牛给出的意见,整理出这份文档。 1. 内存优化 Android系统对每个软件所能使用的RAM空间进行了限制(如:Nexus o ne 对每个软件的内存限制是24M),同时Java语言本身比较消耗内存,d alvik虚拟机也要占用一定的内存空间,所以合理使用内存,彰显出一个程序员的素质和技能。 1) 了解JIT 即时编译(Just-in-time Compilation,JIT),又称动态转译(Dynamic Translation),是一种通过在运行时将字节码翻译为机器码,从而改善字节码编译语言性能的技术。即时编译前期的两个运行时理论是字节码编译和动态编译。Android原来Dalvik虚拟机是作为一种解释器实现,新版

(Android2.2+)将换成JIT编译器实现。性能测试显示,在多项测试中新版本比旧版本提升了大约6倍。 详细请参考https://www.360docs.net/doc/dd137839.html,/cool_parkour/blog/item/2802b01586e22cd8a6ef3f6b. html 2) 避免创建不必要的对象 就像世界上没有免费的午餐,世界上也没有免费的对象。虽然gc为每个线程都建立了临时对象池,可以使创建对象的代价变得小一些,但是分配内存永远都比不分配内存的代价大。如果你在用户界面循环中分配对象内存,就会引发周期性的垃圾回收,用户就会觉得界面像打嗝一样一顿一顿的。所以,除非必要,应尽量避免尽力对象的实例。下面的例子将帮助你理解这条原则: 当你从用户输入的数据中截取一段字符串时,尽量使用substring函数取得原始数据的一个子串,而不是为子串另外建立一份拷贝。这样你就有一个新的String对象,它与原始数据共享一个char数组。如果你有一个函数返回一个String对象,而你确切的知道这个字符串会被附加到一个Stri ngBuffer,那么,请改变这个函数的参数和实现方式,直接把结果附加到StringBuffer中,而不要再建立一个短命的临时对象。 一个更极端的例子是,把多维数组分成多个一维数组: int数组比Integer数组好,这也概括了一个基本事实,两个平行的int数组比(int,int)对象数组性能要好很多。同理,这试用于所有基本类型的组合。如果你想用一种容器存储(Foo,Bar)元组,尝试使用两个单独的Foo[]

Linux操作系统性能调优的方法

按照传统,Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动,从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下,如何用以下几种技巧进行性能的优化: QUOTE: 1、Disabling daemons (关闭 daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、Changing kernel parameters (改变内核参数) 4、Kernel parameters (内核参数) 5、Tuning the processor subsystem(处理器子系统调优) 6、Tuning the memory subsystem (内存子系统调优) 7、Tuning the file system(文件系统子系统调优) 8、Tuning the network subsystem(网络子系统调优) 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务),并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少CPU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下,多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程.

注意:关闭xfs daemon将导致不能启动X,因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx命令前,开启xfs daemon,恢复正常启动X。 可以根据需要停止某个进程,如要停止sendmail 进程,输入如下命令: Red Hat: /sbin/service sendmail stop SUSE LINUX: /etc/init.d/sendmail stop

SDE性能调优方案

ArcSDE 9.1性能调优方案 编写:李国勇 日期: 2006-11-27 版本: 1.0 密级:内部公开 北京恒华伟业科技有限公司

第一章概述 影响ArcSDE运行性能的因素比较多,对其性能的优化需要根据具体情况而定。总体上说,对ArcSDE性能影响较大的因素是:服务器硬件配置、Oracle参数配置、ArcSDE 参数配置和图层管理模式。 服务器硬件配置包括:CPU主频、物理内存大小、系统总线速度、硬盘数量、磁盘寻道时间等,硬件配置参数不是本文的重点讨论内容。 Oracle参数配置包括表空间的组织和缓冲参数配置;ArcSDE参数配置包括存储参数配置和缓冲参数配置。 本调整方案主要针对输配电GIS系统,不一定适合其它行业。 本优方案所有参数基于ArcSDE 9.1、Oracle 9.2。 1.1 总论 一.性能调优的重点在Oracle,而不在ArcSDE,一般情况下,调整ArcSDE各种参数对性能提升作用不大,ArcSDE使用安装时的默认参数即可; 二.小数据量(图层数据总量小于1G存储空间)下,优化SDE的存储的优化对性能的提升不大,ArcSDE的四个频繁访问的系统表没有必要分开存储; 三.小数据量(图层数据总量小于1G存储空间)下,用户数据存储于SDE用户下对性能的影响也不大,但是出于数据库管理的考虑,建议尽可能将这两类数据分开 存储; 四.对于输配电GIS系统,数据库db_block_size设置为8KB完全满足使用要求,没有必要调整到16KB; 五.如果图层中单个图形元素覆盖范围差异不大,没有必要建立多级Grid Index,而且一般情况下默认Grid Index设置即可满足多数情况下的性能需求; 六.如果注册了版本,建议定期对数据库进行Compress和Analyse,同时要确保undo 表空间有足够可用空间(如1G); 七.定期对磁盘做碎片整理,以提升磁盘I/0性能。 1.2 参考文献 1.ArcSDE 9.1 Configuration and Tuning Guide for Oracle? -- ESRI 2005; 2.Managing ArcSDE 9.1 Application Servers -- ESRI 2005; 3.Cost Control: Inside the Oracle Optimizer -- Oracle Donald K. Burleson。 https://www.360docs.net/doc/dd137839.html,/oramag/webcolumns/2003/techarticles/burleson_cbo_pt1.html

TUXEDO性能调优的基本方法

TUXEDO性能调优的基本方法 一. 通过配置MSSQ服务器组提高性能 在ATMI环境中(TUXEDO-CORBA服务器环境不支持MSSQ机制)可以通过配置MSSQ(多服务器单队列)机制来达到队列级负载均衡的目的。同一组MSSQ服务器在同一时间将共用一个请求队列,当消息出队时,将被送到第一个空闲的服务器去处理。 如果服务器A属于某个MSSQ的一部分,那么必须为它配置响应队列,即设置REPLYQ=Y,这样当A调用了B服务时,B对A的响应将被回送到发出原始请求的服务器A,而不是MSSQ服务器组中的其它服务器。 MSSQ机制可以配置成动态形式,这样TUXEDO系统会根据负载状况动态地产生和消除MSSQ中的服务器。在下列情况下,可以考虑配置MSSQ: 应该配置MSSQ 不应该配置MSSQ 服务器数量在2到12个之间 如果有多个服务器,折衷的办法是使用 多个MSSQ 请求缓冲区不是很大,没有大到将一个队列占满的情况 一个请求缓冲区可能会占满整个服务器队列空间。 所有的服务器都提供一组相同的服务 每个服务都提供不同的服务 需要配置多个服务器进程才能满足客 户机对服务器的实时性的要求。每个 MSSQ的服务器数量一般不要超过10个, 如果超过10个,建议配置多个MSSQ。 在下面两种情况下,使用MSSQ将达到调优的效果: A.银行业务中,多个TELLER执行相同的服务来为客户提供服务,下一个空闲的TELLER将为下一个等候的客户服务。在这种情况下,每个TELLER必须能够执行所有的客户服务。在同一个MSSQ中的服务器必须在任何时候都提供相同的服务。MSSQ的优点在于,它在队列级提供了第二种形式有的负载均衡。 B.在超市收款业务中,不同的CASHIERS接收不同形式的客户支付(如信用卡,现金等),在这种情况下,不推荐使用MSSQ。 例如: simpserv SRVGRP=GROUP1 SRVID=10 MIN=3 MAX=5 RQADDR=simpserv REPLYQ=Y 这个配置将启动3个simpserv进程,SVRID依次为10,11,12。它们共享同一个请求队列simpserv。在MSSQ配置中,建议设置MIN=MAX=N,这样在TUXEDO系统启动时,将一次性启动N个服务器,这就使得TUXEDO不必对MSSQ服务器的数量作动态管理。N的设置要根据数据库服务器目前的压力情况来决定,而不是越大越好。 为了测试simpserv对请求的受理情况,在TOUPPER服务代码中加入一条延时语句sleep(1),启动25个并发用户,分别执行12个TOUPPER服务请求,使用tmadmin/psr命令打印MSSQ服务器组,得如下结果:

JAVA虚拟机性能参数调优指导书

Java虚拟机性能参数调优指导书 (仅供内部使用)

目录 1概述 (5) 2JAVA虚拟机运行机制概览 (5) 2.1运行时分析 (5) 2.2垃圾收集和线程同步 (7) 3JAVA虚拟机参数分类说明 (8) 3.1Java虚拟机标准参数 (8) 3.2Java虚拟机扩展参数 (10) 4JAVA应用性能测试调优经验总结 (13) 4.1GC调优参数的使用 (13) 4.2JIT调优参数的使用 (14) 4.3Java线程调优参数的使用 (14) 5结束语 (15) 6参考文献 (15)

表目录 表1 JVM 标准参数集 (10) 表2 JVM 扩展参数集 (10) 表3 JVM GC/Hotspot相关参数集 (12) 表4 JVM 性能统计参数集 (13)

错误!未找到引用源。 关键词:Java、垃圾收集、虚拟机、即时编译 摘要:随着JAVA在应用系统级的项目开发中的使用越来越广泛,虚拟机、垃圾收集、热点编译、J2EE等新技术层出不穷,JAVA作为系统级开发的一个选择的优势也越来越明显,在此同时 其不能完全编译、垃圾收集等与生俱有的特征也使得JAVA备受争议的“慢”得到更多的关 注。本文通过对JAVA虚拟机的运行机理的分析,以及JAVA虚拟机参数使用说明等描述,试 图使读者能够更好的运行他的基于JAVA的应用系统,以最小的代价换取最大的收益。 缩略语清单: 缩略语英文全名中文解释 JAVA SUN公司发明的一种语言 JVM Java Virtual Machine JAVA虚拟机 GC Garbage Collection 垃圾收集 HotSpot Java虚拟机内部的一种热点编译技术 JIT Just-In-Time 即时编译技术

22提供性能优化方案---Google-Code

Linux系统性能测试与分析 1、前言 通过对系统中和性能相关的各个环节的介绍,使大家知道出现性能问题时可以从那些方面入手去查,而分析典型应用对系统资源使用的特点,让大家对应用和系统资源的依赖有了更直观的认识。大多数的硬件性能问题主要和CPU、磁盘、内存相关,还没有遇到因为开发语言的运行效率对整个应用的性能造成影响,而应用程序设计的缺陷和数据库查询的滥用反倒是最最常见的性能问题。需要注意的是,大多数情况下,虽然性能瓶颈的起因是程序性能差或者是内存不足或者是磁盘瓶颈等各种原因,但最终表现出的结果就是CPU耗尽,系统负载极高,响应迟缓,甚至暂时失去响应,因此我们观察服务器状况时,最先看的就是系统负载和CPU空闲度。当你阅读完了这遍文档以后就会有一个对系统分析的思路。 2、性能分析的目的 2.1找出系统性能瓶颈 1.硬件瓶颈 2.软件瓶颈 2.2提供性能优化方案 1.升级硬件 2.改进系统结构 达到合理的硬件和软件配置,使系统资源使用达到平衡。但遗憾的是解决一个性能瓶颈,往往又会出现另外的瓶颈或者其他问题,所以性能优化更加切实的目标是做到在一定范围内使系统的各项资源使用趋向合理和保持一定的平衡。系统运行良好的时候恰恰也是各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待 CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加(用于进程切换、缺页处理的CPU开销) 3、性能相关的各个环节 3.1 硬件资源 3.1.1、CPU ⒈ 是否使用SMP。 ⒉ 单颗CPU的性能对依赖CPU的某些应用的影响很严重,比如数据库的查询处理。 3.1.2、内存

MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文

高级数据库技术——期末论文 基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究 :XX 学号:2014XXXXX 学院:计算机学院

摘要: 查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作,是否具有较快的执行速度,已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上,主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优,MySQL关联查询,重写相关规则等容展开优化分析研究。 关键词:查询优化,查询重用,查询重写,计划优化

一、传统SQL查询优化操作 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。 2.使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示: DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,

性能调优总结

深圳割接性能调优总结 BSS测试部:邹家勇

HSC从一开始对订购关系与三户资料同步接口进行压测时,不能满足性要求到最后性能压测结果达到要求的10倍性能以上,经过了以下几个关键的优化步骤。 调优过程: 在压测时首先要排除的是高消耗SQL(经过AWR报告分析后HSC没有出现高消耗SQL) 本次SZ割接压测经过以下几个关键点的调优: 1)脚本参数调优(数据已存在,字段值太长错误较多调节脚本参数模式及参数长度) 2)JDBC配置调优(JDBC使用率100%,连接数调成100后,极限测试时使用在80个连接 左右) 3)WAS配置调优(主要是webcontainer调成200,极限测试时使用达到200,但主机 CPU资源消耗在50%以上,且TPS也超过指标10来倍,不再增加配置) 4)IHS配置调优(主要是http.conf文件参数调整) 5)linux系统调优(主要是网络参数调整,及open file调整) 6)Systemout日志中不打印应用日志(减少不必要的磁盘IO消耗)。 下面逐一分解每个关键调优时出现的问题及定位 脚本参数调优举例 说明:在测试过程中,通过查看WAS日志,报大量的主键冲突,经查明后,发现是发送的报文中写表的主键字段值重复导致,经过对主键字段的重新参数化后,不再出现主键冲突,大量主键冲突也不符合平台业务交易场景!(原来红色部分值采用一段随机值或序列发现还有重复的值出现(测试工具本身问题)) 订购关系脚本 Action() { lr_think_time(3); lr_start_transaction("订购关系同步_SubProductSyn_request"); soap_request("StepName=SOAP Request", "URL=http://{IP}:{port}/Nodehsc/services/HscService?wsdl", "SOAPEnvelope=" "" "" "" "" "" "195{servnumber}" "{region}" "SubProductSyn" "1.0"

MySQL5.1性能优化方案

MySQL5.1性能优化方案 1.平台数据库 1.1.操作系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped 32位Linux服务器,单独作为MySQL服务器使用。 1.2.M ySQL 系统使用的是MySQL5.1,最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。主要体现在以下几个方面: 1)默认存储引擎更改为InnoDB InnoDB作为成熟、高效的事务引擎,目前已经广泛使用,但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM,此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB,并且引进了Innodb plugin 1.0.7。此次更新对数据库的好处是显而易见的:InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时,缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7,InnoDB plugin 1.1,恢复时采用红-黑树)。InnoDB Plugin 支持数据压缩存储,节约存储,提高内存命中率,并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。 Multi Rollback Segments:原来InnoDB只有一个Segment,同时只支持1023的并发。现已扩充到128个Segments,从而解决了高并发的限制。 2)多核性能提升

Linux 性能调优的几种方法

Linux 性能调优的几种方法 按照传统,Linux不同的发行版本和不同的内核对各项参数及设置均做了改动,从而使得系统能够获得更好的性能。下边将分四部分介绍在Red Hat Enterprise Linux AS和SUSE LINUX Enterprise Server系统下,如何用以下几种技巧进行性能的优化: 1、Disabling daemons (关闭daemons) 2、Shutting down the GUI (关闭GUI) 3、Changing kernel parameters (改变内核参数) 4、Kernel parameters (内核参数) 5、Tuning the processor subsystem(处理器子系统调优) 6、Tuning the memory subsystem (内存子系统调优) 7、Tuning the file system(文件系统子系统调优) 8、Tuning the network subsystem(网络子系统调优) 1 关闭daemons 有些运行在服务器中的daemons (后台服务),并不是完全必要的。关闭这些daemons可释放更多的内存、减少启动时间并减少CPU处理的进程数。减少daemons数量的同时也增强了服务器的安全性。缺省情况下,多数服务器都可以安全地停掉几个daemons。 Table 10-1列出了Red Hat Enterprise Linux AS下的可调整进程. Table 10-2列出了SUSE LINUX Enterprise Server下的可调整进程

注意:关闭xfs daemon将导致不能启动X,因此只有在不需要启动GUI图形的时候才可以关闭xfs daemon。使用startx命令前,开启xfs daemon,恢复正常启动X。

Java程序性能优化方案

Java程序性能优化方案 StringTokenizer比String.split()方法效率高 更优化的方式 Java代码 while(true){ String splitStr=null; int j=temp.indexOf(';'); if(j<0)break; SplitStr=tmp.substring(0,j); tmp=tmp.substring(j+1); } while(true){ String splitStr=null; int j=temp.indexOf(';'); if(j<0)break; SplitStr=tmp.substring(0,j); tmp=tmp.substring(j+1); } 比String.startsWith和endsWith性能更优的方式:Java代码 int len=orgStr.length(); if(orgStr.charAt(0)=='a' &&orgStr.charAt(1)=='b' &&orgStr.charAt(2)=='b'); if(orgStr.charAt(len-1)=='a' &&orgStr.charAt(len-2)=='b' &&orgStr.charAt(len-3)=='c');

int len=orgStr.length(); if(orgStr.charAt(0)=='a' &&orgStr.charAt(1)=='b' &&orgStr.charAt(2)=='b'); if(orgStr.charAt(len-1)=='a' &&orgStr.charAt(len-2)=='b' &&orgStr.charAt(len-3)=='c'); StringBuffer(int capacity)指定初始容量可以减少扩容的操作

系统调优性能测试报告

XXXXX项目 压力测试报告 2015-10-16 XXXXXX技术有限公司文档信息

批复信息 版本记录

1简介 1.1 文档目的 本测试报告为性能对比测试报告,目的在于总结测试的工作进展情况并分析测试结果,描述本阶段测试是否达到调优预期目标,符合需要要求。 1.2 面向人员 本文档主要面向XX系统用户、测试人员、开发人员、项目管理人员和需要阅读本报告的相关领导。 1.3 参考文档 1.4 术语 1. 每秒事务数(TPS):是指每秒钟完成的事务数,事务是事先在脚本中定义的统计单元; 2. 事务平均响应时间(ART):响应时间一般反映了在并发情况下,客户端从提交请求到接受到应答所经历的时间; 3. 资源利用率:是指在不影响系统正常运行的情况下各服务器的CPU、内存等硬件资源的占用情况; 4. 最大并发用户数:系统所能承受的最大并发用户数;

5. 思考时间(Thinktime):用于模拟实际用户在不同操作之间等待的时间。例如,当用户收到来自服务器的数据时,可能要等待几秒钟查看数据,然后做出响应,这种延时就称为“思考时间”。 2第一轮测试目标 根据项目情况,本次测试的目的主要是解决XX系统个人系统登录和理财交易的处理能力达到客户正常使用要求,根据测试结果评估系统性能,为生产运行提供参考。 1)分析目前系统登录与理财的处理能力; 2)提高登录和理财交易处理能力,达到客户流畅使用的目的; 3第二轮测试安排 1、对整体系统运行环境、系统自身交易功能进行全面分析。通过 压力测试手段优化系统,提高运行效率,并给出未来三到五年 资源配置计划,制定后续保障机制。 2、计划从十月十九日开始方案讨论。

informatica性能调优方法

一、Suorce调优 1.文本文件: -调优Line Sequential Buffer Length(1024) 2.关系型数据库: -在Source Qualify优化SQL -在源数据增加索引 -增加Database Network Packet size -当DB与informatica在同一台机器上使用IPC协议 二、Target调优 1.目标为文本文件: -调优Line Sequential Buffer Length(1024) 2.目标位关系型数据库 -删除目标索引和约束 -增加checkpoit interval -使用Bulk Loading和External loading -增加Database networkPacketsize 三、Mapping调优 >最少化转化组件 >减少不必要的link >对Aggregator、Joiner、Rank、Lookup等组件,减少连接的input/output和output字段 >Single Pass:读一次数据,多处使用 >减少数据类型转换:数值的比较比字符串要快 >减少转换错误:使用session tracing terse >组件调优:Lookup组件、Filter组件、Aggregator组件、Joiner组件调优、调优Sequence Generator

>调优表达式 >增加Partition >调优Session参数 四、System调优 >增加network speed:本地速度一般是网络的5-20倍;文件拷贝到本地 >使用informatica Grid >当只处理7-bit ASCII或EBCDIC数据时,选用ASCII data movement mode :只是用一个字节存储数据。 >减少Paging(虚拟内存):在Unix系统下,使用processor binding将资源分配给informatica

系统性能调优

系统性能调优 概述 性能优化的思路 首先是较为精准的定位问题,借助于相应的工具包,分析系统性能瓶颈在哪,在根据其性能指标,以及所处于层级决定选择优化的方式方法。在选择优化的方式方法时,大家可以参照以下章节调优方法,架构优化递进,进行正确的,有针对性,有步骤的优化。可能会发现部分指导思想或许有相悖嫌疑,大可不必较真,系统优化的过程本身就是一个不断分离+共享的组合拳,至于具体选择哪种优化方式,根据具体需求来定,但大型应用发展的总体思路是不断分离,在通过索引(非数据库)进行关联起来, 切记:优化一定要对系统进行细致的望闻问切,找到性能问题根源切入点,而不被表象迷糊,对症下药,发现病症所在的医生并不比操作手术刀的医生水平差。本文有工具包一章节,对于需要做优化的人员,需要熟悉,他就是我们诊断所用的CT,例如我们发现内存高了,首先想到不是内存不够用,而是为什么如此消耗内存,用工具看看内存消耗在什么地方,试想之,如在医院,病人告诉医生,他心脏不好,医生就换心脏,那样的话,每个人只要熟练掌握菜刀,都可以做医生 迭代优化

性能优化未必一次性就能满足的,可能此处瓶颈消失了,系统一旦运转快速后,在其他地方又发现新的性能瓶颈,所以性能优化是一个迭代的工作。直至满足系统需要的性能指标。 优化的成本 系统性能设计或优化是否可以一步升天,按照最好的分布式架构进行设计和优化呢,单个节点一直也运转及其健康,理论上是可以达到共产国际的,但实际实施层面不可取,必须结合实际的非功能需求进行设计和优化,一则一步到极致的话,系统的成本太过虑庞大,光是性能设计和优化的成本就高于系统本身给客户所提供的价值,也造成研发成本开销过大。二则好像能够架构这样完美系统的人还没诞生。所以一句话也同样适合架构师:有理想而不理想化,废话少扯:具体见法则 调优方法 数据库优化 很多应用,优化DB往往是最直接,最方便,见效最显著的,但并非所有的系统性能都处在瓶颈,或者DB瓶颈解决之后,可能应用层瓶颈,WEB层瓶颈,甚至架构瓶颈都会冒出来了,所以数据库优化十分重要,但往往很多人理解系统优化就是数据库优化,是不全面的。优化角色一般推荐具备较深数据知识的程序员,或者专业的DBA,而不只是会CRUD开

Oracle SQL性能优化方法研究

Oracle SQL性能优化方法探讨 Oracle性能优化方法(SQL篇) (1) 1综述 (2) 2表分区的应用 (2) 3访问Table的方式 (3) 4共享SQL语句 (3) 5选择最有效率的表名顺序 (5) 6WHERE子句中的连接顺序. (6) 7SELECT子句中幸免使用’*’ (6) 8减少访问数据库的次数 (6) 9使用DECODE函数来减少处理时刻 (7) 10整合简单,无关联的数据库访问 (8) 11删除重复记录 (8) 12用TRUNCATE替代DELETE (9) 13尽量多使用COMMIT (9) 14计算记录条数 (9) 15用Where子句替换HAVING子句 (9) 16减少对表的查询 (10) 17通过内部函数提高SQL效率 (11)

18使用表的不名(Alias) (12) 19用EXISTS替代IN (12) 20用NOT EXISTS替代NOT IN (13) 21识不低效执行的SQL语句 (13) 22使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态 (14) 23用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句 (14) 24实时批量的处理 (16)

1综述 ORACLE数据库的性能调整是个重要,却又有难度的话题,如何有效地进行调整,需要通过反反复复的过程。在数据库建立时,就能依照顾用的需要合理设计分配表空间以及存储参数、内存使用初始化参数,对以后的数据库性能有专门大的益处,建立好后,又需要在应用中不断进行应用程序的优化和调整,这需要在大量的实践工作中不断地积存经验,从而更好地进行数据库的调优。 数据库性能调优的方法 ●调整内存 ●调整I/O ●调整资源的争用问题 ●调整操作系统参数 ●调整数据库的设计 ●调整应用程序 本文针对应用程序的调整,来讲明对数据库性能如何进行优化。 2表分区的应用 关于海量数据的表,能够考虑建立分区以提高操作效率。建

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