遇到JSF填满我们的session的问题。前几天我们发生了系统崩溃。将Heap发送给IBM进行审查，发现我们有一些session大到50M。他们在session中发现了JSF组件，其中一些组件非常大。那么，有什么可以调优的吗？配置项要看什么？或者其他方向。我们的系统是使用JSF和Spring构建的表示层，后端是EJB、Spring和Hibernate，它们都在WebSphere6.1上运行。 最佳答案 JSF是一项有用的技术，但您肯定会用它来吊死自己。这听起来像是，要么扩大View状态的大小(通过在组件上设置较大的值)，要么将对组件
sql调优的几种方式：避免使用select*、用unionall代替union、小表驱动大表、批量操作、多用limit、in中值太多、增量查询、高效的分页、用链接查询代替子查询、join数量不宜过多、join时需要注意、控制索引的数量、选择合理的字段类型、提升groupby的效率、索引优化。1、避免使用select*select*会查询所以字段，实际业务场景中不需要所有的字段，可以不进行查询。2、用unionall代替unionunion会排重，排重过程需要遍历，排序，比较，更消耗cpu资源。在确定唯一，没有重复数据的情况下，尽量用用unionall。3、小表驱动大表in的话里面驱动外面，in
kafka消费速度慢可以尝试以下方法进行调优1.根据topic分区数来调整消费者实例数众所周知，kafka为了保证消息消费顺序topic的每个分区只能被消费者组中一个实例消费。如果你的topic分区数为36，则可以尝试调整消费者实例数为36，当然这个是消费者ConsumerFactory.concurrency=1的情况。如果你调整了线程数为n，则你的消费者实例数最优为Math.ceil(36/n)。2.开启消费者批量消费可以把ConcurrentKafkaListenerContainerFactory.setBatchListener(true)开启批量消费，并配置批量消费数Consume
一、背景在《SRE:Google运维解密》一书中作者指出，监控系统需要能够有效的支持白盒监控和黑盒监控。黑盒监控只在某个问题目前正在发生，并且造成了某个现象时才会发出紧急警报。“白盒监控则大量依赖对系统内部信息的检测，如系统日志、抓取提供指标信息的HTTP节点等。白盒监控系统因此可以检测到即将发生的问题及那些重试所掩盖的问题等”。为了完善系统的白盒监控，会员团队基于Prometheus+Grafana开源组件构建了监控告警平台。最近一段时间在查询监控指标时遇到了性能瓶颈，表现为一些监控页面的图表加载特别慢，查询近7天的监控数据就会失败，极大的降低了开发人员的工作效率。 二、排查1.初步排查 选
目录1、通用优化策略1.1通用最小化法则1.2职责单一原则1.3其他2、写性能调优2.1基本原则2.2优化手段2.2.1增加flush时间间隔，2.2.2增加refresh_interval的参数值2.2.3增加Buffer大小，2.2.4关闭副本2.2.5禁用swap2.2.6使用多个工作线程2.2.7避免使用稀疏数据2.2.8max_result_window参数3、查询调优3.1读写性能不可兼得3.2优化手段3.2.1避免单次召回大量数据3.2.2避免单个文档过大3.2.3单次查询10条文档好于10次查询每次一条3.2.4数据建模3.2.5给系统留足够的内存3.2.6预索引3.2.7使用
文章目录一、本次学习重点内容：本堂课的知识要点有哪些？1、性能发现工具pprof2、性能调优案例二、详细知识点介绍：1、性能调优简介性能调优原则:2、性能发现工具pprof说明：pprof功能简介3、pprof排查实战CPU：使用任务管理器：使用pprof工具：调用关系可视化：命令：webHeap堆内存：进入可视化pprof:top视图：source视图：注释问题代码后：goroutine——协程查看协程数：进入可视化pprof:火焰图查看source视图:注释问题代码后：mutex——锁查看锁数：进入可视化pprof:source视图：注释问题代码后：block——阻塞查看阻塞数：进入可视化
目录一、设置空闲状态保留时间二、开启MiniBatch三、开启LocalGlobal四、开启SplitDistinct五、多维DISTINCT使用Filter六、设置参数总结FlinkSQL官网配置参数：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/table/config.html一、设置空闲状态保留时间FlinkSQL新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。列举两个场景：➢FlinkSQL的regularjoin（inner、left、right），左右表的数据都会一直保存在状
在展开今天的内容之前，我们先来看一下，是不是任何一个测试都可以学习性能测试。如果说需求、开发、DB、运维、测试是单一一门学科，那么性能就是综合学科，它包含了需求分析、DB、开发、测试、运维的所有学科。所以说，学习性能测试，你前期需要懂的是需求分析、DB设计、程序开发、自动化测试、运维。所以今天的内容是性能分析的一大重点，也是一大难点！WebServer服务优化对于Web服务性能优化的方向，一般是：页面静态化：比如访问的页面，先进行静态化后提供访问，减少DB负担；减少页面的Size：减少图片尺寸、CSS合并、JS精简等；客户端缓冲图片、样式等；去掉无用请求与数据；对数据做异步处理(非常关键)；只
系列文章Cilium系列文章前言将Kubernetes的CNI从其他组件切换为Cilium,已经可以有效地提升网络的性能.但是通过对Cilium不同模式的切换/功能的启用,可以进一步提升Cilium的网络性能.具体调优项包括不限于:启用本地路由(NativeRouting)完全替换KubeProxyIP地址伪装(Masquerading)切换为基于eBPF的模式KubernetesNodePort实现在DSR(DirectServerReturn)模式下运行绕过iptables连接跟踪(BypassiptablesConnectionTracking)主机路由(HostRouting)切换为基
计算资源的调整主要包括Yarn和MR。一、Yarn资源配置1、Yarn配置说明 需要调整的Yarn参数均与CPU、内存等资源有关，核心配置参数如下（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb 该参数的含义是，一个NodeManager节点分配给Container使用的内存。该参数的配置，取决于NodeManager所在节点的总内存容量和该节点运行的其他服务的数量。 考虑上述因素，此处可将该参数设置为64G（需结合集群硬件资源合理配置），如下：yarn.nodemanager.resource.memory-mb/name>65536/value>/prop
