一、哪些因素会成为系统的瓶颈CPU：如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率内存：Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。磁盘I/O：磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。网络：
本文分享自华为云社区《【调优实践】SQL改写消除相关子查询》，作者：门前一棵葡萄树。一、子查询GaussDB(DWS)根据子查询在SQL语句中的位置把子查询分成了子查询、子链接两种形式。子查询SubQuery：对应于查询解析树中的范围表RangeTblEntry，更通俗一些指的是出现在FROM语句后面的独立的SELECT语句。子链接SubLink：对应于查询解析树中的表达式，更通俗一些指的是出现在where/on子句、targetlist里面的语句。1.1非相关子查询子查询的执行不依赖于外层父查询的任何属性值。这样子查询具有独立性，可独自求解，形成一个子查询计划先于外层的查询求解。示例：sel
本篇文章继续给大家介绍ELFK日志分析，我们先前介绍了ELFK架构，zookeeper部署使用，kafka的部署，仅差kafka使用就将整个体系融汇贯通了。我们本篇文章将以kafka为核心，详细介绍kafka使用，最终将kafka融入ELFK架构中，大致内容见下面目录。目录kafka集群原理一、专业术语二、为什么kafka会丢数据kafka集群基本使用一、启动kafka二、topic管理三、生产者和消费者四、消费者组管理zookeeper堆内存调优kafka堆内存调优kafka开源监控组件kafka-eagle一、前期准备二、部署监控kafka集群压力测试filebeat对接kafka一、fi
1优化连接池连接池运行机制MySQL连接器中的连接池，用以提高数据库密集型应用程序的性能和可扩展性，默认启用。MySQL连接器负责管理连接池中的多个连接，自动创建、打开、关闭和破坏连接，多个连接的创建，可满足多客户端的频繁连接，连接的重复使用获得最佳性能。MySQL连接器每三分钟运行一次后台作业，并从池中删除闲置（未使用）超过三分钟的连接。池清理释放客户端和服务器端的资源。这是因为在客户端每个连接都使用一个Socket，而在服务器端每个连接都使用一个Socket和一个线程。max_connections，MySQL最大并发连接数，默认值是151，最大连接数上限是16384；经验：实际连接数是最
一、前言性能调优前提：无监控不调优，对于mysql性能的监控前几天有文章提到过，有兴趣的朋友可以去看一下二、Mysql性能指标及问题分析和定位1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个：CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver2、介绍下Grafana模板中各性能指标的意思这个是Mysql数据库的连接数这个图标表示了慢查询上图就是Mysql数据库的缓存区，展示了最大缓存以及已使用缓存等数据3、性能分析一般在产生Mysql瓶颈的时候往往伴随着的是CPU使用率急速上升，需要top看一下是哪个线程占据了大量的CPU资源，如果发现Mysql进程
文章目录1.ES调优1.rolloverapi2.使用别名进行索引管理3.force_mergeapi4.shrinkapi5.冷热分离6.curator7.分词8.写入时9.查询时2.倒排索引3.ES索引多了怎么办4.ES脑裂1.什么是脑裂2.原因1.网络原因2.节点负载3.ES选举机制4.预防脑裂1.分离角色2.参数配置1.ES调优1.rolloverapi根据业务增长需求，采取基于日期创建索引，通过rolloverapi滚动索引。(ES版本5.0以上)通过调用RollOver接口结合时间工具，实现索引的按日期动态滚动。curl-XPOST'localhost:9200/in_test/_
前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站文章目录前言sql语句的执行顺序关键词连接名字解释sql语句面试坑点存储引擎MYSQL存储引擎SQL优化索引索引失效索引的数据结构面试坑点锁事务四大特性事务的隔离级别MVCC读写分离面试坑点书籍推荐sql语句的执行顺序我们在拿到sql片段的时候，我们去处理sql语句，见到众多的关键字时我们该如何去处理呢？FROM：首先识别并检索FROM子句中指定的表或视图。如果有多个表，则进行必要的连接操作。WHERE：接下来，将WHERE子句中指定的条件应用于从表或视图中检索到的行。只有满足条件的行才会被选中。GROUPBY：如果有GROUPBY子句
视频地址：尚硅谷大数据Hadoop教程（Hadoop3.x安装搭建到集群调优）尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记01【大数据概论】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记02【Hadoop-入门】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记03【Hadoop-HDFS】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记04【Hadoop-MapReduce】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记05【Hadoop-Yarn】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记06【Hadoop-生产调优手册】尚硅谷大数据技术Hadoop教程-笔记07【Hadoop-源码解析】目录06_尚硅谷大数据技术之Hadoop（生产调
目录简单了解一下字符串String类里面是如何存放字符串的? String的不可变性字符串拼接的方法 1.使用+拼接字符串2.使用concat3.使用StringBuilder4.StringBuffer使用+字符串拼接的原理使用concatStringBuilder效率比较简单了解一下字符串 字符串在java中,是非常常用的一个引用的数据类型,在java中没有专门提供一个字符串类型,而是提供一个与之对应的类,这个类可以和基本数据类型所对应的包装类进行横向对比.例如,String类和Integer类里面都提供了可以供我们管理这些数据的方法,例如String类里面有toString,toU
背景2023年双11高峰之际，实时平台有一个消费Kafka写hudi的FlinkSQL类型的实时任务，每天Kafka流入的高峰时段有近350万/分钟的流入量，而任务的消费速率平均在230万/分钟左右，这导致任务写hudi遇到较严重性能瓶颈和消息积压，对业务造成影响。任务的具体积压情况如下图1所示。图1任务消费积压图（X轴是时间，单位分钟，Y轴是消息数量）针对上述情况，我们对任务进行了分析和优化，解决了此任务写hudi的性能问题，满足了高峰的要求。具体分析处理方法我们继续看。2问题排查和处理首先我们进入任务的FlinkWebUI页面，查看到任务在没有做checkpoint时的执行图，没有发现明显
