JVM性能调优解决方案

JVM性能调优解决方案
JVM性能调优解决方案

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JVM性能调优解决方案(总结)

一、引言

本文的读者是技术支持人员。阅读本文后,你将理解jboss的启动脚本文件(run.sh)中有一系列的JVM配置参数的含义,以及如何调整它们,从而使得MegaEyes中心管理服务器的性能得到优化。

MegaEyes中心管理服务器的性能调优涉及到系统的多个方面,包括MegaEyes 应用本身、应用服务器(jboss)、数据库和java虚拟机(JVM)等等。本文重点介绍JVM的性能优化。

需要注意的是,JVM性能调优具有应用独特性(application specific),就是说,不同的应用情形应该有不同的调整方案,这就要求你首先要观察JVM 的运行状态,然后根据观察结果调整参数。没有一个通用的调优方案可以适用于所有的MegaEyes应用。

什么是性能调优

对性能调优,不同的人有不同的理解,本文是指对下列指标最大化:

并发用户(concurrent users),在服务请求失败或请求响应超过预期时间之前,系统支持的最大并发用户数量。

系统容量(throughput),可以用每秒处理的事务(transaction)数量计算。文档资料Word

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可靠性(reliability)

换句话说,我们想对更多的用户提供更快捷的、不会中断的服务。JVM性能调优的重点

JVM的性能调优的重点是垃圾回收(gc,garbage collection)和内存管

理。垃圾回收的时候会导致整个虚拟机暂停服务,因此,应该尽可能地缩短垃圾回收的处理时间。

JVM内存

JVM占用的内存称为堆(heap),它被分为三个区:年轻(young,又称为new)、老(tenured,又称为old)和永生(perm)。这三个区是按照java对象的生存期划分的,在new区的对象生存期最短,很快就会被gc回收;perm区的对象生存期最长,与JVM同生死。Perm区的对象不会被gc回收。

new区又被分为三个部分:伊甸园(eden)和两个幸存者(survivor)。对象的创建总是在eden部分(这大概就是命名该部分为eden的原因吧)。两个survivor中总有一个是空的,它作为另一个survivor的缓冲区。当gc发生时,所有eden和survivor中活下来的对象被移动到另一个survivor中。对象会在两个survivor之间不断移动,直到活得足够久,然后移动到old区。我们可以猜想,之所以如此划分使用内存,肯定是为了缩短gc的执行时间,提高gc的执行效率。

垃圾回收算法

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除了默认的垃圾回收算法外,JVM还提供了两个:并行(parallel)和并发(concurrent),前者作用在new区,后者作用在old区。两者可以同时使用。并行算法会产生多个线程以提高执行效率。当有多个cpu的时候,它会显著缩短gc的工作时间。

并发算法可以在JVM不中断对应用的服务的情况下执行(通常情况下,在gc工

作的时候JVM停止对应用的服务)。

二、性能参数

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设置为固定尺寸,将

gc类型的选项组成,上边列出了一些对内存和和-XXJVM的参数主要由-X 的性

能影响比较大的。三、性能参数调优本身也提的工具很多,jdk观察JVM内存和gc要调整参数首先要观察它们。和供了一些,这些工具简单、实

用,而且不需要安装。其中,最常用的是jps作为参数来得到pid(pid),后者用这个idjstat,前者用来查看JVM的进程Jstatpid。的jstat之前必

须用jps得到JVM的状态,内存和gc就是说,在执行的例子::jstat -gcutil 21308 250 10

单位是毫秒,250是采样间隔,pid)jboss的JVM的;(运行21308其中,是 10毫秒采集一次数据;是采样次数。250即上述命令的执行结果如下:文

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S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 0.00 0.00 11.39 5.29 13.57 328 1.955 327

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135.081

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我们可以将采样次数设置足够大,这样就可以看到内存和gc的变化了。

从上述数据可以看出,内存各区域的占用率都不高,gc的执行时间都不长,不过,perm区有些太大,太浪费了。因为perm区的对象与JVM的生命周期是一样的,对象数量不会动态变化,所以,我们可以把这个区域的尺寸设置为原尺寸的二分之一,这样,perm的占用率将从13%左右增加到26%左右。

从上述数据还可以看出,new区的gc明显比真个heap的gc快得多。通常,FGC应该不超过400毫秒,否则,将严重影响java应用的正常运行。

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一、JVM内存模型及垃圾收集算法

1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为:

New(年轻代)?Tenured(年老代)?永久代(Perm)?文档资料Word

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其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过

-XX:PermSize -XX:MaxPermSize等参数调整其大小。

年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象?年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy?到年老代

永久代(Perm):永久代存放Class、Method元信息,其大小跟项目的规?模、类、方法的量有关,一般设置为128M就足够,设置原则是预留30%的空间。New又分为几个部分:

Eden:Eden用来存放JVM刚分配的对象?Survivor1

?Survivro2:两个Survivor空间一样大,当Eden中的对象经过垃圾回收?没有被回收掉时,会在两个Survivor之间来回 Copy,当满足某个条件,比如Copy次数,就会被Copy到Tenured。显然,Survivor只是增加了对象在年轻代中的逗留时间,增加了被垃圾回收的可能性。

2.垃圾回收算法

垃圾回收算法可以分为三类,都基于标记-清除(复制)算法:

Serial算法(单线程)?文档资料Word

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并行算法?并发算法? JVM会根据机器的硬件配置对每个内存代选择适合的回收算法,比如,如果机器多于1个核,会对年轻代选择并行算法,关于选择细节请参考JVM调优文档。

稍微解释下的是,并行算法是用多线程进行垃圾回收,回收期间会暂停程序的执行,而并发算法,也是多线程回收,但期间不停止应用执行。所以,并发算法适用于交互性高的一些程序。经过观察,并发算法会减少年轻代的大小,其实

就是使用了一个大的年老代,这反过来跟并行算法相比吞吐量相对较低。

还有一个问题是,垃圾回收动作何时执行?

当年轻代内存满时,会引发一次普通GC,该GC仅回收年轻代。需要强调?的时,年轻代满是指Eden代满,Survivor满不会引发GC

当年老代满时会引发Full GC,Full GC将会同时回收年轻代、年老代?当永久代满时也会引发Full GC,会导致Class、Method元信息的卸载?另一个问题是,何时会抛出OutOfMemoryException,并不是内存被耗空的时候才抛出

JVM98%的时间都花费在内存回收?每次回收的内存小于2%

?满足这两个条件将触发OutOfMemoryException,这将会留给系统一个微小的间隙以做一些Down之前的操作,比如手动打印Heap Dump。

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二、内存泄漏及解决方法

1.系统崩溃前的一些现象:

每次垃圾回收的时间越来越长,由之前的10ms延长到50ms左右,FullGC?

的时间也有之前的0.5s延长到4、5s

FullGC的次数越来越多,最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC ?年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放?之后系统会无法响应新的请求,逐渐到达OutOfMemoryError的临界值。

2.生成堆的dump文件

通过JMX的MBean生成当前的Heap信息,大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件,如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。

3.分析dump文件

下面要考虑的是如何打开这个3G的堆信息文件,显然一般的Window系统没有这么大的内存,必须借助高配置的Linux。当然我们可以借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。我们考虑用下面几种工具打开该文件:

1.Visual VM

2.IBM HeapAnalyzer

3.JDK 自带的Hprof工具

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使用这些工具时为了确保加载速度,建议设置最大内存为6G。使用后发现,这些工具都无法直观地观察到内存泄漏,Visual VM虽能观察到对象大小,但看不到调用堆栈;HeapAnalyzer虽然能看到调用堆栈,却无法正确打开一个3G的文件。因此,我们又选用了 Eclipse专门的静态内存分析工具:Mat。

4.分析内存泄漏

通过Mat我们能清楚地看到,哪些对象被怀疑为内存泄漏,哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案,在ThreadLocal中有很多的JbpmContext 实例,经过调查是JBPM的Context没有关闭所致。

另,通过Mat或JMX我们还可以分析线程状态,可以观察到线程被阻塞在哪个对象上,从而判断系统的瓶颈。

5.回归问题

Q:为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长?

A:根据内存模型和垃圾回收算法,垃圾回收分两部分:内存标记、清除(复

制),标记部分只要内存大小固定时间是不变的,变的是复制部分,因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存,所以增加了复制量,导致时间延长。所以,垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的依据

Q:为什么Full GC的次数越来越多?

A:因此内存的积累,逐渐耗尽了年老代的内存,导致新对象分配没有更多的空间,从而导致频繁的垃圾回收

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Q:为什么年老代占用的内存越来越大?

A:因为年轻代的内存无法被回收,越来越多地被Copy到年老代

三、性能调优

除了上述内存泄漏外,我们还发现CPU长期不足3%,系统吞吐量不够,针对

8core×16G、64bit的Linux服务器来说,是严重的资源浪费。

在CPU负载不足的同时,偶尔会有用户反映请求的时间过长,我们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行:

线程池:解决用户响应时间长的问题?连接池?JVM启动参数:调整各代的内

存比例和垃圾回收算法,提高吞吐量?程序算法:改进程序逻辑算法提高性能?

1.Java线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)

大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池,之所以把成

熟的Java线程池进行罗嗦说明,是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数:

corePoolSize:核心线程数(最新线程数)?maximumPoolSize:最大线

程数,超过这个数量的任务会被拒绝,用户可?以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式

keepAliveTime:线程保持活动的时间?文档资料Word

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workQueue:工作队列,存放执行的任务? Java线程池需要传入一个

Queue参数(workQueue)用来存放执行的任务,而对Queue的不同选择,

线程池有完全不同的行为:

SynchronousQueue:一个无容量的等待队列,一个线程的insert操作必?

须等待另一线程的remove操作,采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程

LinkedBlockingQueue:无界队列,采用该Queue,线程池将忽略?

maximumPoolSize参数,仅用corePoolSize的线程处理所有的任务,未处理的任务便在LinkedBlockingQueue中排队ArrayBlockingQueue:有界队列,在有界队列和 maximumPoolSize的作?

用下,程序将很难被调优:更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载;小的Queue和大的池,Queue就

没起动应有的作用。

其实我们的要求很简单,希望线程池能跟连接池一样,能设置最小线程数、最大线程数,当最小数<任务<最大数时,应该分配新的线程处理;当任务>最大数时,应该等待有空闲线程再处理该任务。

但线程池的设计思路是,任务应该放到Queue中,当Queue放不下时再考虑用新线程处理,如果Queue满且无法派生新线程,就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以,根据不同的Queue参数,要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

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当然,要达到我们的目标,必须对线程池进行一定的封装,幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是:

以SynchronousQueue作为参数,使maximumPoolSize发挥作用,以防止?线程被无限制的分配,同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐

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!

系统优化最佳方案

WindowsXP终极优化设置(精心整理篇) 声明:以下资料均是从互联网上搜集整理而来,在进行优化设置前,一定要事先做好备份!!! ◆一、系统优化设置 ◆1、系统常规优化 1)关闭系统属性中的特效,这可是简单有效的提速良方。点击开始→控制面板→系统→高级→性能→设置→在视觉效果中,设置为调整为最佳性能→确定即可。 2)“我的电脑”-“属性”-“高级”-“错误报告”-选择“禁用错误汇报”。 3)再点“启动和故障恢复”-“设置”,将“将事件写入系统日志”、“发送管理警报”、“自动重新启动”这三项的勾去掉。再将下面的“写入调试信息”设置为“无”。 4)“我的电脑”-“属性”-“高级”-“性能”-“设置”-“高级”,将虚拟内存值设为物理内存的2.5倍,将初始大小和最大值值设为一样(比如你的内存是256M,你可以设置为640M),并将虚拟内存设置在系统盘外(注意:当移动好后要将原来的文件删除)。 5)将“我的文档”文件夹转到其他分区:右击“我的文档”-“属性“-“移动”,设置 到系统盘以外的分区即可。 6)将IE临时文件夹转到其他分区:打开IE浏览器,选择“工具“-“internet选项”-“常规”-“设置”-“移动文件夹”,设置设置到系统盘以外的分区即可。 ◆2、加速XP的开、关机 1)首先,打开“系统属性”点“高级”选项卡,在“启动和故障恢复”区里打开“设置”,去掉“系统启动”区里的两个√,如果是多系统的用户保留“显示操作系统列表的时间”的√。再点“编辑”确定启动项的附加属性为/fastdetect而不要改为/nodetect,先不要加/noguiboot属性,因为后面还要用到guiboot。 2)接下来这一步很关键,在“系统属性”里打开“硬件”选项卡,打开“设备管理器”,展开“IDE ATA/ATAPI控制器”,双击打开“次要IDE通道”属性,点“高级设置”选 项卡,把设备1和2的传送模式改为“DMA(若可用)”,设备类型如果可以选择“无”就选为“无”,点确定完成设置。同样的方法设置“主要IDE通道”。

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/7218556057.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_操作系统优化方案

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、C hanging 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C PU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 也可以配置在下次启动的时候不自动启动某个进程,还是send mail: Red Hat: /sbin/chkconfig sendmail off SUSE LINUX: /sbin/chkconfig -s sendmail off 除此之外,LINUX还提供了图形方式下的进程管理功能。对于Red Hat,启动GUI,使用如下命令:/usr/bin/redhat-config-serv ices 或者鼠标点击M ain M enu -> System Settings -> Serv er Settings -> Serv ices.

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/7218556057.html,/oramag/webcolumns/2003/techarticles/burleson_cbo_pt1.html

PhotoShopCC运行缓慢甚至卡死的系统性能优化方法

PhotoShopCC运行缓慢甚至卡死的系统性能优化方法 PhotoshopCC是迄今为止功能最强大的图像处理软件之一,而不少网友对于PhotoshopCC也可谓是又爱又恨。爱很好理解,因为PhotoshopCC能帮助我们高效率地进行各种图像处理;而恨呢,则是因为随着PhotoshopCC功能的日益强大,对电脑配置要求也相应提高,运行过程中很可能会出现相应缓慢甚至是停止相应的情况。笔者作为一个UI设计师,每天都要跟那些尺寸不大但却有着许多图层的图像打交道,因此对于PS性能优化还是有一些心得的。这里,我们就针对PSCC运行缓慢或停止相应这一问题提出一些性能优化建议。当然,你可以根据你的工作流程来参考使用这些优化建议,至于优化效果,一定会让你记忆深刻。PS性能优化技巧分享PS性能优化通用技巧这里,我们先介绍一些PS性能优化的通用技巧,不管你用PS来干什么,这些PS性能优化技巧都能帮你提高工作效率。一、文件大小和尺寸作为一名UI设计师,笔者通常使用的文件格式就是PSD,为了确保图像的兼容性,Adobe对PSD文件的大小限定为最大2GB。当PS运行变慢的时候,你第一件要做的事情就应该是检查文件大小。如果你的应用的每一屏都在同一个PSD里面,文件大小可以非常快就确定下来,尤其是你还要添加图层组合的时候。在Photoshop CC 14.2以后

的版本,PS中新增了“链接到智能对象”功能,该功能的出现可让你的应用用到多个文件中,在长期的更新过程中减去许多麻烦。笔者目前开始做的就是利用该功能来打破一些设计,它不仅能保持PS运行流畅,还能让笔者更加灵活地设计应用的每一屏。除PSD之外,Adobe对其他文件类型的大小也设置有一些限制。如没有文件可以大于 300000x300000像素,PDF文件大小也不能超过10GB。不过使用PS的大型文档格式则不需要担心,这些文件大小的限制为4EB(4000000百万兆字节)。二、效率指示想要知道你的PSD占用了多少系统资源,这是一个十分简便的方法。在PSCC工作区的左下方有一个指示,可现实当前的文件信息。默认状态下,它显示的是“文件大小”,类似“文档:12.5M/384.5M”这样的指示。这时,点击好似播放按钮的符号“?”,就可以按照你的喜好进行自定义设置显示内容,其中就包括“效率”这一项。图01调出“效率”这一显示内容后,一般显示的会是“效率:100%”。而当该数值低于100%的时候,则意味着你并未分配足够的内存给PS,这时候PS会调用磁盘空间来支持运转,PS的图像处理运行自然会慢下来。如果你看到该数值已经低过90%了,那么你就该分配更多的内存给PS。当然,这里我们稍后再做详细解说。不过如果你是在全屏模式下工作,则该指示会隐藏起来,但我们可以通过信息面板查看到相关信息。图02

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

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

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

SQL2019系统性能优化解决方案共12页文档

SQL Server 系统性能调优解决方案 前言 近几年,医药流通市场经历了激烈的震荡,导致行业逐步成熟和企业的快速变革,差异化经营成为众多医药流通的竞争选择。时空产品在中国医药流通企业的发展过程中得到了广泛且深入应用,大量的客户化开发和定制支撑了企业管理中横向和纵向的变化,很好的适应了企业在发展过程中不断变化的需求。 对于数据库管理系统的使用,很多用户都面临着一个很棘手的问题:系统效率下降。产生效率下降的因素是多方面: 1.硬件问题 2.软件问题 3.实施问题 正因为产生效率下降的因素很多,所以如何去查找原因成为我们首要关注的问题,时空公司也处在积极探索过程中。时空公司在解决一些客户问题的过程中积累了一些方法和思路,归纳总结后呈现给体系内的技术人员,本方案就系统效率调整所必需的基础知识、方法、技巧等几个方面进行阐述,从而让技术人员能够快速定位问题,解决问题,为合作伙伴提供优质,快捷的服务。 索引简介 索引是根据数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值,然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似,通过搜索索引找到特定的值,然后跟随指针到达包含该值的行。 索引键:用于创建索引的列。 索引类型 ?聚集索引: 聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储,因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序存储。数据行本身构成聚集索引的最低级别(叶子节点)。只有当表包含聚集索引时,表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引,则其数据行按堆集方式存储。 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如:如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行,然后检索表中所有相邻的行,直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样,如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列,则可以将该表在该列上聚集(物理排序),避免每次查询该列时都进行排序,从而节省成本。 ?非聚集索引 非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值,并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。如

医院信息系统软硬件性能优化方案

目录 [背景] (2) [目标] (2) [性能分析] (2) [优化内容和步骤] (2) [结果检验和日常核查] (4) [注明] (4)

[背景] 随着医院业务量的增长和所使用信息系统模块的增加,数据库容量增长很快,三级医院保留半年的数据情况下,可以达到25G-30G,且使用模块和接口的数量也在增加,现象是速度明显放慢,操作人员使用不顺畅,影响了窗口正常工作,带来软件性能低下的评价。 硬件方案设计时要考虑承载能力和生命周期;对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在出现问题时才考虑性能问题。 [目标] 性能调节的目的是通过将网络流通、磁盘I/O 和CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量。 最终通过对性能分析,制定相应的编程规范,引导开发工作,提高产品质量。 [性能分析] 分析对象: 一、服务器 1、处理器:峰值在85%以下 2、缓存、内存:达到一个稳定值 3、磁盘:检测磁盘错误信息和磁盘空间大小(!!) 4、网络:跟踪网络流量 二、数据库 三、应用程序 分析手段方式: 1、性能跟踪器:发现服务器性能瓶颈 2、检查数据库(使用dbcc工具):是否是数据库对象错误引起 3、SQL SERVER Profiler:跟踪软件后台脚本性能,通过统计分析语句问题 4、主业务程序单元运行调试 5、其他跟踪分析工具 [优化内容和步骤] 一、硬件配置 1、硬件性能降低原因 (1)资源不足,并且需要附加或升级的组件;局部硬件存在瓶颈 (2)资源共享工作负载不平均,需要平衡。 (3)资源出现故障,需要替换。 (4)资源不正确,需要更改配置设置。 2、解决办法(升级的量级待定?) (1)服务器升级硬件配置或增加服务器,更改软件配置 (2)升级网络设备,或更改逻辑结构

服务器性能调优

服务器性能优化 1、Apache+tomcat集群方式 服务器基本设置:1个apache集成二个tomcat。 安装apache http server省略,访问地址为http://127.0.0.1:8081 安装tomcat,解压apache-tomcat-6.0.20.zip,测试时我是把两个tomcat分开放在不同的虚拟机,其中一个是和apache同一台虚拟机。 两个tomcat分别命名为worker2和worker3 先说tomcat.worker2的配置: server.xml 第一步:配置http监听端口,这里端口设为8079,该步骤非必要,只要不冲突就行了。 第二步:配置AJP监听端口,这里端口设为8077,该步骤非必要,只要不冲突就行了。 第三步:配置服务器标识,这里标识名配置为:worker2,添加jvmRoute="worker2",该步骤必须。 在Engine节点启用集群配置,只需去掉Cluster节点前的注释就行了,该步骤必须,配置了集群才能实现Session复制,如果只有一个集群,只按我下边的配置就行了,如果多个集群,则不能按此配置,tomcat服务器内的帮助文档/docs/cluster-howto.html,/docs/config/cluster.html有介绍,需要的可以参考下。 要实现session复制,还需要在context.xml添加属性distributable="true",如下: 如果不想在context.xml中添加distributable="true",还有另一方法是在应用程序的web.xml中添加,不过这方法我没有测试。 配置完成,访问地址为:http://127.0.0.1:8079 另一个tomcat.worker3的配置 server.xml

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。

10种java性能优化方案

你是否正打算优化hashCode()方法?是否想要绕开正则表达式?Lukas Eder介绍了很多简单方便的性能优化小贴士以及扩展程序性能的技巧。 最近“全网域(Web Scale)”一词被炒得火热,人们也正在通过扩展他们的应用程序架构来使他们的系统变得更加“全网域”。但是究竟什么是全网域?或者说如何确保全网域?扩展的不同方面 全网域被炒作的最多的是扩展负载(Scaling load),比如支持单个用户访问的系统也可以支持10 个、100个、甚至100万个用户访问。在理想情况下,我们的系统应该保持尽可能的“无状态化(stateless)”。即使必须存在状态,也可以在网络的不同处理终端上转化并进行传输。当负载成为瓶颈时候,可能就不会出现延迟。所以对于单个请求来说,耗费50到100毫秒也是可以接受的。这就是所谓的横向扩展(Scaling out)。 扩展在全网域优化中的表现则完全不同,比如确保成功处理一条数据的算法也可成功处理10条、100条甚至100万条数据。无论这种度量类型是是否可行,事件复杂度(大O符号)是最佳描述。延迟是性能扩展杀手。你会想尽办法将所有的运算处理在同一台机器上进行。这就是所谓的纵向扩展(Scaling up)。 如果天上能掉馅饼的话(当然这是不可能的),我们或许能把横向扩展和纵向扩展组合起来。但是,今天我们只打算介绍下面几条提升效率的简单方法。 大O符号 Java 7的ForkJoinPool和Java8 的并行数据流(parallel Stream)都对并行处理有所帮助。当在多核处理器上部署Java程序时表现尤为明显,因所有的处理器都可以访问相同的内存。

性能分析与调优的原理及原则

性能分析与调优的原理 最近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)等,虽然都是中间件,每一样拎出来往深了学都不是一朝一夕之功。但调优对于每一项的要求又不仅仅是“知道”或“会使用”这么简单。起码要达到“如何更好的使用”。 常看到性能测试书中说,性能测试不单单是性能测试工程师一个人的事儿。需要DBA 、开发人员、运维人员的配合完成。但是在不少情况下性能测试是由性能测试人员独立完成的,退一步就算由其它人员的协助,了解系统架构的各个模块对于自身的提高也有很大帮助,同进也更能得到别人的尊重。 再说性能调优之前,我们有必要再提一下进行测试的目的,或者我们进行性能测试的初衷是什么? 能力验证:验证某系统在一定条件具有什么样的能力。 能力规划:如何使系统达到我们要求的性能能力。 应用程序诊断:比如内存泄漏,通过功能测试很难发现,但通过性能测试却很容易发现。 性能调优:满足用户需求,进一步进行系统分析找出瓶颈,优化瓶颈,提高系统整体性能。 一、一般系统的瓶颈 性能测试调优需要先发现瓶颈,那么系统一般会存在哪些瓶颈: 1、硬件上的性能瓶颈:

一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题,分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈(对局域网可以不考虑)、服务器操作系统瓶颈(参数配置)、中间件瓶颈(参数配置、数据库、web服务器等)、应用瓶颈(SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)。 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:中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理,造成的瓶颈。 3、应用程序上的性能瓶颈: 一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。 例如,程序架构规划不合理,程序本身设计有问题(串行处理、请求的处理线程不够),造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。 4、操作系统上的性能瓶颈: 一般指的是windows、UNIX、Linux等操作系统。 例如,在进行性能测试,出现物理内存不足时,虚拟内存设置也不合理,虚拟内存的交换效率就会大大降低,从而导致行为的响应时间大大增加,这时认为操作系统上出现性能瓶颈。 5、网络设备上的性能瓶颈: 一般指的是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备。 例如,在动态负载均衡器上设置了动态分发负载的机制,当发现某个应用服务器上的硬件资源已经到达极限时,动态负载均衡器将后续的交易请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。在测试时发现,动态负载均衡器没有起到相应的作用,这时可以认为网络瓶颈。 性能测试出现的原因及其定位十分复杂,这里只是简单介绍常见的几种瓶颈类型和特征,而性能测试所需要做的就是根据各种情况因素综合考虑,然后协助开发人员/DBA/运维人员一起定位性能瓶颈。 二、一般性能调优步骤 一般性能问题调优的步骤: 1、步骤一:确定问题 应用程序代码:在通常情况下,很多程序的性能问题都是写出来的,因此对于发现瓶颈的模块,应该首先检查一下代码。

JAVA WEB系统性能调优

JA V A WEB系统性能调优 V1.0 广州合道信息科技有限公司 2014年3月

?文档信息 项目名: 项目编号: 作者: 罗承伟 创建日期: 2014-03-21 使用者: 标题: Javaweb 系统性能调优方案 分类: 部门名称: 研发部 版权声明: ?文档状态 ?修订文档历史记录 初稿罗承伟

目录 1. 性能调优流程 (4) 1.1、确定调优目标 (4) 1.2、测量系统性能 (5) 1.3、分析性能瓶颈 (5) 2. JVM性能调优 (5) 2.1、JVM内存组成及分配 (6) 2.1.1、JA V A内存组成介绍:堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存 (6) 2.1.2、堆内存分配 (6) 2.1.3、非堆内存分配 (7) 2.1.4、JVM内存限制(最大值) (8) 2.2、JVM参数详解 (8) 2.3、参数配置示例 (14) 3. J2EE应用监控 (15) 3.1、数据库连接池监控(Druid) (15) 3.1.1、Druid连接池配置 (15) 3.1.2、Druid连接池监控 (17) 3.2、容器管理及监控(psi-probe) (18) 3.2.1、Tomcat下安装部署 (18) 3.2.2、probe监控界面 (22) 3.3、JA V A虚拟机监控(Visual VM) (25) 3.3.1、VisualVM安装 (25) 3.3.2、VisualVM简介 (25) 3.3.3、安装插件 (26) 3.3.4、监控本地JA V A应用 (27) 3.3.5、监控远程JA V A应用 (28) 3.3.6、使用Visual VM查看JVM相关信息 (31) 3.3.7、使用Visual VM解决内存溢出问题 (33) 3.3.8、使用Visual VM查看Tomcat的线程状态 (34) 3.3.8、使用Visual VM查看CPU消耗情况 (36)

前端性能优化方案

前端优化方案 1.提升页面静态资源加载速度 (1) 1.1减少Http请求 (1) 1.1.1项目首页、访问量非常大的页面有自己单独css内容 (1) 1.1.2移除重复的脚本及样式,统一网站资源(js库、css库)的使用。.2 1.1.3整理优化并合并现css文件及js文件,将所有的css文件以及js文件 分为base、common、page三层 (2) 1.2压缩静态资源文件,减少文件体积大小 (2) 1.2.1采用CSS Sprites技术将页面内所有背景小图标整合到一张图片。 .. 2 1.2.2不要在HTML使用太多大图像 (2) 1.2.3采用开源工具来压缩减小css及js文件体积 (2) 1.3内嵌图像。 (3) 1.4静态资源尽量合并到少数几个域名访问,减少DNS查询 (3) 2.加快页面的渲染展示速度 (3) 2.1 Css和js文件的位置 (3) 2.2规范img标签的使用 (3) 2.3精简页面标签,减少DOM元素 (4) 2.4规范Css代码 (4) 3.服务器端静态资源访问优化 (4) 3.1服务器部署时通过web服务器及应用服务集群配置,让静态资源通过web 服务器提供访问,提高静态资源并发访问效率 (4) 3.2通过在web服务器配置静态资源的缓存以及压缩策略,提高用户访问速度. (4) 3.3通过第三方网络静态资源缓存服务(CDN),提高网站访问速度,提升用户访 问体验。 (4) 1.提升页面静态资源加载速度 1.1减少Http请求 1.1.1项目首页、访问量非常大的页面有自己单独css内容 静态页面生成时直接生成到文件中,动态文件的话在模板文件中include。

方案设计说明及优化建议

设计说明 方案设计说明内容提要 一.工程概况 二.设计依据 三.门窗性能设计指标及保证措施 四.选用材料及设计说明 方案设计说明具体内容 (一)工程概况 1.工程简况 工程名称:博鳌金湾C3地块铝合金门窗制作安装工程 工程建设地点:琼海市博鳌镇龙博大道东侧 建设单位:琼海华悦实业有限公司 本工程抗震设防烈度为7度。基本风压W0=0.85KN/m2。 使用年限:50年 2.工程装饰范围 本工程所有铝合金门窗为:M987系列单轨推拉门、M987系列双轨推拉门、50系列平开门、50系列平开窗、50系列上悬窗、987系列推拉窗。 (二)设计依据 1.设计依据 ·基本风压值:W0=0.85KN/m2。 ·地震设防:7度。 ·地区粗糙度:B类。 ·业主下发的招标图纸。 ·业主下发的招标文件。 2.技术法规、标准与规范 2.1 幕墙门窗设计规范 ·《建筑幕墙》GB/T 21086-2007 ·《玻璃幕墙工程技术规范》 JGJ102-2003 ·《金属与石材幕墙工程技术规范》 JGJ113-2001 2.2性能检测、验收标准 ·《玻璃幕墙工程质量检验标准》 JGJ/T139-2001 ·《建筑幕墙物理性能分级》 GB/T15225-1994 ·《建筑幕墙空气渗透性能测试方法》 GB/T15226-1994 ·《建筑幕墙风压变形性能测试方法》 GB/T15227-1994 ·《建筑幕墙雨水渗透性能测试方法》 GB/T15228-1994 ·《建筑外窗抗风压性能分级及检测方法》 GB/T7106-2002 ·《建筑外窗气密性能分级及检测方法》GB/T7107-2002 ·《建筑外窗水密性能分级及检测方法》GB/T7108-2002

[2016-06-28]_系统性能问题分析及优化策略方法总结(无作者)

系统性能问题分析及优化策略方法 摘要:随着信息化建设的深入和普及,信息系统已经成为了社会的生产、生活重要组成部分,信息系统由各类型复杂的软、硬件组成,功能逻辑结构复杂,数据种类多样,系统的性能犹如系统的生命,是系统正常运行服务的关键,越来越受到人们的重视。如何优化系统性能,是系统设计研发者们必须考虑的问题。性能优化目标只有一个就是提高系统性能,但是性能分析优化的方法策略却多种多样,如系统的架构优化,程序的逻辑优化,内存、I/O、网络、磁盘优化,数据库优化等等。如何选择合适的优化方法,解决性能问题,是系统性能优化的关键。 关键词:性能、优化、系统、升级 System Performance Analysis and Optimization Strategy Abstract: With the development and popularization of grid informatization, the information systems has become an important part of social production and living. They are composing by types of complex information system software and hardware components. Their functions logical structures are of complex and their data types are diverse. The system performance is like living systems which is the key to the normal operation of the service, attracting more and more people's attention. How to optimize system performance is the problem that must be considered by the designer and developer. Performance Optimization has only one goal that is to improve system performance. However, performance analysis and optimization methods and strategies are various, such as system architecture optimization, logic optimization, memory optimization, I / O optimization, network optimization, disk optimization, database optimization and so on. How to choose a suitable optimization method to solve performance problems is the key to system performance optimization. Keywords: Performance, Optimization, System,Upgrade

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