一个性能问题的分析思路，转载一篇老白以前的文章
这个小案例其实很简单，可能很多人都会找到解决问题的方案。不过分析问题思路很重要，可能很多人就算解决了问题，也搞不清楚是怎么分析出来的，下回碰到类似问题还会迷惑半天。
在一张上千万记录的大表里，做一个SELECT * FROM WHERE ROWNUM<100，居然十多秒钟才出来。我问他这张表是不是碎片很厉害，他所不可能有碎片，昨天才IMP进去的，昨天还没问题，今天就出问题了。而且这张是话单表，不可能会做删除操作的，不会有碎片。
我让他马上做个10046发过来。10分钟后，他通过QQ把TRACE发过来了：
SELECT *
FROM
ttt where rownum<100
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.14 0.17 44 198 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 8 3.71 5.86 67489 68340 0 99
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 10 3.85 6.03 67533 68538 0 99
从这上面看，确实产生了67533个物理读和68538个逻辑读。执行时间为6.03秒。从等待事件来看：
BINDS #39:
EXEC #39:c=0,e=88,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=1,tim=1422207486718
WAIT #39: nam='SQL*Net message to client' ela= 7 driver id=1650815232 #bytes=1 p3=0 obj#=206418 tim=1422207486810
WAIT #39: nam='SQL*Net more data to client' ela= 203 driver id=1650815232 #bytes=2002 p3=0 obj#=206418 tim=1422207487071
WAIT #39: nam='SQL*Net more data to client' ela= 66 driver id=1650815232 #bytes=2020 p3=0 obj#=206418 tim=1422207487175
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 515 file#=146 block#=92900 blocks=5 obj#=206418 tim=1422207488208
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 918 file#=146 block#=92905 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207489579
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 2121 file#=146 block#=92914 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207492091
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 617 file#=146 block#=92921 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207493135
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 493 file#=146 block#=92930 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207494016
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1666 file#=147 block#=897417 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207496049
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1026 file#=147 block#=897426 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207497350
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 378 file#=147 block#=897433 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207498049
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1075 file#=147 block#=897442 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207499416
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1649 file#=147 block#=897449 blocks=3 obj#=206418 tim=1422207501237
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 2768 file#=147 block#=897453 blocks=4 obj#=206418 tim=1422207504191
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 653 file#=147 block#=897458 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207505141
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1588 file#=147 block#=897465 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207507029
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 460 file#=147 block#=897474 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207507787
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 608 file#=147 block#=897481 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207508697
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 564 file#=147 block#=897490 blocks=7 obj#=206418 tim=1422207509571
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 832 file#=147 block#=897497 blocks=8 obj#=206418 tim=1422207510668
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 846 file#=148 block#=102411 blocks=16 obj#=206418 tim=1422207512030
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 4872 file#=148 block#=102427 blocks=16 obj#=206418 tim=1422207517488
WAIT #39: nam='db file scattered read' ela= 1624 file#=148 block#=102443 blocks=16 obj#=206418 tim=1422207520062
确实存在大量的DB FILE SCATTERD READ。这更加坚信了我的观点，表里存在大量的碎片。找第一个SCATTERD READ的参数 file#=146 block#=92900，让客户执行alter system dump datafile 146 block min 92900 block max 92904。获得的结果如下：
data_block_dump,data header at 0x6000000000208e64
===============
tsiz: 0x1f98
hsiz: 0x4c
pbl: 0x6000000000208e64
bdba: 0x24816ae4
76543210
flag=--------
ntab=1
nrow=29
frre=0
fsbo=0x4c
fseo=0xf7
avsp=0x1f4c
tosp=0x1f4c
0xe:pti[0] nrow=29 offs=0
0x12:pri[0] sfll=1
0x14:pri[1] sfll=2
0x16:pri[2] sfll=3
0x18:pri[3] sfll=4
0x1a:pri[4] sfll=5
0x1c:pri[5] sfll=6
0x1e:pri[6] sfll=7
0x20:pri[7] sfll=8
0x22:pri[8] sfll=9
0x24:pri[9] sfll=10
0x26:pri[10] sfll=11
0x28:pri[11] sfll=12
0x2a:pri[12] sfll=13
0x2c:pri[13] sfll=14
0x2e:pri[14] sfll=15
0x30:pri[15] sfll=16
0x32:pri[16] sfll=17
0x34:pri[17] sfll=18
0x36:pri[18] sfll=19
0x38:pri[19] sfll=20
0x3a:pri[20] sfll=21
0x3c:pri[21] sfll=22
0x3e:pri[22] sfll=23
0x40:pri[23] sfll=24
0x42:pri[24] sfll=25
0x44:pri[25] sfll=26
0x46:pri[26] sfll=27
0x48:pri[27] sfll=28
0x4a:pri[28] sfll=-1
block_row_dump:
end_of_block_dump
里面全部是空块。建议客户做一个ALTER TABLE MOVE;表重组后，发现原来12G的表只剩下800M了。再执行这个SQL，只有12个BUFFER GET了：
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
12 consistent gets
1 physical reads
0 redo size
18921 bytes sent via SQL*Net to client
558 bytes received via SQL*Net from client
8 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
99 rows processed
对于这个案例的分析，要基于几点：
1、首先客户说的情况并不符合实际情况，这张表肯定在导入后做过操作，否则不可能存在这么多的碎片。因为IMP导入，从根本上来说还是组成INSERT语句来实现的
2、了解ROWNUM<100这种操作的原理，这种SQL，由于没有其他的WHERE条件，肯定会全表扫描，但是如果存在ROWNUM<100这样的条件存在，当找到足够的记录后就会终止
3、一个数据块中一般可以存放几十条-几百条数据，根据表结构不同而不同。所以100条记录，不应该产生这么多BUFFER GET，因为SQL *PLUS的缺省ARRAY SIZE是5，因此如果所有的数据块都是饱满的，大概需要20个左右的BUFFER GET就能够获取到所需要的数据了
如果没有这些理论基础，那么只能一点一点的去试，最终找到解决问题的方法，这种方法，虽然也很有效，但是碰到些更复杂的问题，解决率就很低了。因此学会分析问题的方法尤为重要。
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原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；
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百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
探索JUnit4扩展：断言语法assertThat
bijian1013
java 单元测试 assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析：
import com.google.gson.Gson;
【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。
location /{
java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
java netty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API（
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）
可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows 查找某个目录下的所有文件 包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程 PHP 重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧： 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bash bash shell
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量（locale）
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下：
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web .net C# hovertree asp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
apache的math库中的回归——regression（翻译）
lvdccyb
Math apache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。
多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。
数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。
基本覆盖了：线代，统计，矩阵，
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法（GA），
还有3维的运算。。。
基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算 云平台 智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作；
仅需要几分钟，根据CP
《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：
一等奖（两名）
Microhardest：http://microhardest.ite
