目录监控API调优1、CPU使用率ES中导致CPU变高的因素ES导致CPU变高的解决方案 2、内存使用率ES内存使用率过高的可能因素ES内存使用率过高的处理方案3、ES磁盘使用率ES磁盘使用率过高的可能因素4、ES中GC频次ES中GC频次增加的可能因素ES中GC频次降低GC频次的方案5、ES中fielddata内存ES中fielddata内存使用量增加的可能因素ES中fielddata内存使用量增高时的解决方案 一个Elasticsearch集群至少包括一个节点和一个索引。或者它可能有一百个数据节点、三个单独的主节点，以及一小打客户端节点——这些共同操作一千个索引（以及上万个分片）
Nginx调优一、性能优化考虑点二、当前系统结构瓶颈三、了解业务模式四、master-worker机制master-worker工作原理master-worker机制master-worker模式accept_mutex解决“惊群现象”用多进程结构而不用多线程结构的好处实现高并发的秘密-IO多路复用Nginx的master-worker工作机制的优势五、系统与Nginx性能优化文件句柄cpu的亲和配置事件处理模型优化设置work_connections连接数keepalivetimeout会话保持时间GZIP压缩性能优化连接超时时间proxy超时设置proxy_set_header高效传输模式
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheHive是一个开源的分布式数据仓库软件，可以用来进行数据提取、转换、加载（ETL）、查询等功能。作为Hadoop生态系统的一员，Hive具有强大的分析能力、灵活的数据定义、数据处理、数据分析和可扩展性，是一个理想的企业级数据仓库解决方案。为了更高效地管理海量的数据，需要对Hive的配置和运行方式进行优化。本文将介绍Hive优化技术，包括Hive配置参数、分区设计、表扫描方式、Join操作优化、外部表存储优化等方面，并结合实际案例分析Hive集群的部署架构及集群规划。2.相关技术基础2.1Hadoop生态体系HDFS（HadoopDistribut
MongoDB是一种非常流行的NoSQL数据库，可以用于构建高效的数据存储平台。为了确保MongoDB的性能最大化，以下是一些建议的性能调优措施：1、使用适当的硬件：选择高性能的硬件设备，例如快速的磁盘驱动器和大容量的内存。SSD固态硬盘比传统机械硬盘更快，能提供更好的性能。此外，增加可用的RAM可以有效地减少磁盘I/O操作，提高查询性能。2、使用索引：在适当的字段上创建索引，可以显著提高查询性能。索引能够加速数据的查找和排序，减少查询时的磁盘访问。但请注意，过多的索引会占用额外的磁盘空间，并增加写入操作的开销。因此，需要权衡索引的数量和使用场景。3、优化查询语句：编写高效的查询语句可以减少数
Labs导读Java虚拟机（JVM）是Java应用程序的运行环境，它负责管理Java应用程序的内存分配、垃圾回收和其他运行时事务。然而，在生产环境中，许多Java应用程序的性能问题与JVM的配置和调优有关。Part01、JVM基本结构 为了更好地进行JVM调优，首先需要了解其基本结构及工作机制：堆（Heap）：堆是Java虚拟机中最大的一部分，也是最主要的内存区域，它主要存放对象实例。在堆中，新生代被进一步细分为Eden区和两个Survivor区。Eden区是用于分配大多数对象的地方，而Survivor区则是用于容纳Eden区中存活的对象。随着时间的推移，Survivor区中仍然存活的对象将被
13.108.Spark优化1.1.25.Spark优化与hive的区别1.1.26.SparkSQL启动参数调优1.1.27.四川任务优化实践：执行效率提升50%以上13.108.Spark优化：1.1.25.Spark优化与hive的区别先理解spark与mapreduce的本质区别，算子之间（map和reduce之间多了依赖关系判断，即宽依赖和窄依赖。）优化的思路和hive基本一致，比较大的区别就是mapreduce算子之间都需要落磁盘，而spark只有宽依赖才需要落磁盘，窄依赖不落磁盘。1.1.26.SparkSQL启动参数调优1)先对比结果：executors优化Hive执行了30分
文章目录（143）NameNode内存配置（144）NN心跳并发配置（145）开启回收站参考文献（143）NameNode内存配置每个文件块（的元数据等）在内存中大概占用150byte，一台服务器128G内存的话，大概能存储9.1亿个文件块。在Hadoop2.x里，如何配置NameNode内存？NameNode默认内存2000M。如果你的服务器内存是4G，那一般可以把NN内存设置成3G，留1G给服务器维持基本运行（如系统运行需要、DataNode运行需要等）所需就行。在hadoop-env.sh文件中设置：HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072mHadoop3.x系列，如何
故障背景线上批量发服务下线的告警邮件，偶发nacos连接超时。采用了springbootadmin（以下称sba）进行服务监控。原因分析因为sba服务是基于nacos对其它服务进行监控，所以遇到这个问题，第一怀疑对象是nacos发生问题，但不清楚具体是什么问题。由于服务过一段事件会恢复，所以nacos肯定是没有挂掉的，那么排查方向应该是针对nacos的配置，或者是服务器性能。排查过程首先查看nacos的堆情况，使用命令jmap-heapPID，得到如下信息：HeapConfiguration:MinHeapFreeRatio=0MaxHeapFreeRatio=100MaxHeapSize=2
作者：京东零售戴旭京东小程序是一个开放技术平台，正在被越来越多的头部品牌选择，用于站内私域流量的营销和运营。诸如各种日化、奢侈品等品牌对ARVR有较多的诉求，希望京东小程序引擎提供一些底层能力，叠加品牌自主的个性化开发和定制，以支持更加丰富的场景和玩法，比如AR试妆、试戴等。我们小程序引擎联合ARVR团队，在双方产研测的努力和协作下，完成了相关能力的设计和开发。整体功能于京东APP11.6.6版本发布上线，期待为更多的商家和品牌赋能。体验路径和效果（负责相关模块的产品小姐姐友情录屏）技术方案这里以人脸识别为例，先介绍整体的技术方案。概念介绍技术关键词：相机、实时帧、AR算法、同层渲染、WebG
前言通常我们在开发完Flink任务提交运行后，需要对任务的参数进行一些调整，通常需要调整的情况是任务消费速度跟不上数据写入速度，从而导致实时任务出现反压、内存GC频繁（FullGC）频繁、内存溢出导致TaskManager被Kill。今天讲一下Flink任务中常见的性能场景及解决思路。反压在Flink任务中多个Task之间需要进行数据交换，在流式计算中数据的生产方的生产速度和消费方的消费速度不匹配时，可能会导致计算节点OOM或丢失数据，在Flink中通过反压机制平衡数据生产方和消费方的处理速度，以求系统达到整体的平衡。实时任务出现反压时，在Blink版本中做了大量的改进，从资源使用、作业调优、
