next项目页面性能调优一般来说性能优化可以分为加载时、运行时两部分的优化。

历史文章迁移，稍后整理使用DataGenerator提前进行压测，了解数据的处理瓶颈、性能测试和消费能力开启minibatch："table.exec.mini-batch.enabled","true"开启Local+Global两阶段聚合："table.exec.mini-batch.enabled","true"解决数据倾斜问题：流式倾斜，开启minibatch窗口类有界操作，传统的两阶段聚

3.3性能测试领域概念细分基准测试：理论推断负载测试：实际性能数据（小规模）基准测试和负载测试目的：探索程序的负载能力压力测试：取负载测试结果中最高的负载能力-压取超过预期负载的测试没看程序的性能反应耐久性测试（疲劳测试）测试时长，取决于业务场景尖峰测试：模拟突然出现的高并发负载压力，耐久，尖峰测试目的，是为了探索程序在负载情况下的反应3.4jmeter性能测试技巧csv文件驱动：jmeter读取

jvm性能调优都做了什么？

JVMJVM的执行流程JVM的组成部分类加载运行时数据区本地方法接口执行引擎垃圾回收什么样的对象是垃圾呢内存溢出和内存泄漏定位垃圾的方法对象的finalization机制垃圾回收算法分代回收垃圾回收器JVM调优参数

文章目录openGauss学习笔记-214openGauss性能调优-确定性能调优范围214.1性能因素214.2调优范围确定openGauss学习笔记-214openGauss性能调优-确定性能调优范围数据库性能调优通常发生在用户对业务的执行效率不满意

OS1、CPU用户态时间(us)：cpu执行应用代码所占时间的百分比。内核态时间(sy)：cpu执行内核代码所占时间的百分比，系统态时间与应用相关。空闲时间(id)：cpu空闲时间百分比。空闲可能的原因：1、应用被同步原语阻塞、等待锁释放2、应用等待某些东西，例如：查询数据库并等待返回结果3、应用的确无所事事运行队列(r)：所有正在运行和就绪状态(一旦有可用cpu就可以运行)的线程数。该数据最好小

文章目录openGauss学习笔记-215openGauss性能调优-确定性能调优范围-性能日志215.1性能日志概述215.2性能日志收集的配置参数openGauss学习笔记-215openGauss

③集脚本编写、场景设计、监控、分析、调优于一体的性能课程。④以实战结合理论的模式，在实战中学习性能技巧。

几个MySQL系统调优工具可以使用下面几个工具来做基准测试：sysbench：一个模块化，跨平台以及多线程的性能测试工具。

目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略

垃圾回收算法标记复制算法：将内存分为两块，将存活的对象标记，按顺序复制到另一块空的内存然后清除没被标记的内存。空间利用率小，内存空间连续。标记清除算法：将存活的对象标记，删除未被标记的对象（也可以反过来）。对象多的话，效率低，内存空间不连续。标记整理算法：将存活的对象标记，将标记的对象向一端移动，然后将端的末端位置之后的对象全部删除。垃圾收集器1、serial收集器：单线程收集器，收集过程中会ST

一、JVM模型JVM内部体型划分JVM的内部体系结构分为三部分，分别是：类加载器（ClassLoader）子系统、运行时数据区（内存）和执行引擎1、类加载器概念每个JVM都有一个类加载器子系统（classloadersubsystem），JVM的类加载器包括：用户自定义类加载器、应用类加载器、拓展类加载器、启动类加载器启动类加载器（BootstrapClassLoader）非java语言实现作用：

一、实施过程中的原则在调优之前，我们需要记住下面的原则：1、在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（最适合）。2、多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题。

系列文章目录相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距相机图像质量研究

系列文章目录相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距相机图像质量研究

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Linux操作系统是一个开源产品，也是一个开源软件的实践和应用平台，在这个平台下有无数的开源软件支撑，我们常见的apache、tomcat、mysql等。开源软件的最大理念是自由、开放，那么Linux作为一个开源平台，最终要实现的是通过这些开源软件的支持，以最低廉的成本，达到应用最优的性能。因此，谈到性能问题，主要实现的是Linux操作系统和应用程序的最佳结合。01、性能问题综述系统的性能是指操作

部署后的压测在选好数据库的硬件配置之后，如果在比较规范化的公司中，会交给专业的DBA进行MySQL数据库的部署，DBA就会根据以往的经验，使用MySQL生产调优的参数模板去部署MyS

作者简介：大家好，我是小徐☁️博客首页：CSDN主页小徐的博客每日一句：好学而不勤非真好学者欢迎大家关注！❤️首先，我们需要问清楚一天100W次的登录，在一天内有没有某个时段是高峰的?高峰期的QPS大概可以达到多少。如果没有高峰期，虽然100万听上去挺多的，但是其实平均下来一秒钟的QPS也就10，这个量的话，其实根本不需要做什么特别的IM优化。一般业务场景中，都是有自己的业务高峰期的，比如电商业务

本次介绍一下在排查问题以及JVM调优的时候，常用的一些工具。1.示例项目首先创建一个示例项目，用于演示工具的使用。

线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。线程池的使用线程池的创建我们可以通过ThreadPoolExec

文章目录游标案例生成100万测试数据key生产上限制keys*/flushdb/flushall等危险命令不使用keys*：scanBiigkey案例多大算大发现bigkey渐进式删除生产调优示例问题游标案例生成

1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

垃圾收集器在JVM（Java虚拟机）中，垃圾收集器（GarbageCollector）是负责自动管理内存的组件。它的主要任务是在程序运行过程中，自动回收不再使用的对象所占用的内存空间，以便为新的对象提供足够的内存。JVM中的垃圾收集器使用不同的算法和策略来实现垃圾收集过程，以满足不同的性能和内存需求。以下是JVM中常见的垃圾收集器：Serial收集器：是最古老的垃圾收集器，使用单线程进行垃圾收集。

在介绍之前先简单介绍下直接内存（DirectMemory）和堆内存（HeapMemory）：关系：直接内存并不是Java虚拟机的一部分，它是通过Java的NIO库中的ByteBuffer来分配和管理的。直接内存通常由操作系统的本地内存（NativeMemory）提供支持。堆内存是Java虚拟机的一部分，用于存储Java对象。堆内存由Java虚拟机的堆内存分配器来分配和管理。区别：分配方式：直接内存

文章目录一切不仅仅为了面试JVM调优理解JVM调什么：怎么调：为了解决什么问题：正常情况下需要调吗：JVM垃圾收集器区分垃圾收集方式垃圾收集的区域划分：按照收集垃圾的线程数量划分：对空间的利用率划分：垃圾收集器详细介绍

然而，构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力，涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程，使其更加高效，EvalML库应运而生。

这样可以设置连接池，超时时间等对服务之间的调用调优。下面介绍使用HttpClient和Okhttp替换Feign默认的Client

下面主要分为Client端和Server端两大类进行简述，Eureka的几个核心参数客户端参数Client端的核心参数参数默认值说明eureka.client.availability-zones告知Client有哪些region以及availability-zones，支持配置修改运行时生效eureka.client.filter-only-up-instancestrue是否过滤出Instan

是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

Kafka生产调优文章目录Kafka生产调优一、Kafka硬件配置选择场景说明服务器台数选择磁盘选择内存选择CPU选择二、KafkaBroker调优Broker核心参数配置服役新节点/退役旧节点增加副本因子调整分区副本存储三

文章目录1、JVM垃圾回收机制1.1针对的内存区域1.2怎么判断对象是否可以被回收？1.3垃圾收集算法1.3.1**标记-清除（Mark-Sweep）**1.3.2复制（Copying）1.3.3标记-整理（Mark-Compact）1.3.4分代（Generation-based）1.3.5三色标记法2、垃圾收集器2.1Serial（串行）垃圾回收器：（复制）2.2ParNew垃圾回收器：（复制

解决性能调优，优化内存空间，防止服务崩掉的问题。同时是java的工作环境,一些基于java开发的语言Scale，Jpython都可以运行在java虚拟机上。

在讨论专门针对Java的性能调优技巧

然而，随着系统的复杂性增加，用户在日常使用中往往需要面临诸如复杂的数据开发报错分析、任务运行报错处理、任务运行调优等疑难问题。然而，由于错误日志分析透出和全链路异常诊断能力方面存在一定的不足。

都是使用网格搜索进行调优这是用神经网络跑的importosfromsklearnimportmetricsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.model_selectio

想要做好ecpm的优化提升，首先就要清楚ecpm的影响因素，从而有针对性的调优。

文章目录数据库MySQL基本知识及面试总结1.基本内容1.1数据库三大范式是什么1.2一条sql语句在mysql中如何执行1.3MySQL性能瓶颈1.4数据库调优1.5说一说drop、delete与truncate

然而，与JVM相比，研究和调优GC（垃圾回收）算法的工作似乎没有那么活跃，这背后有几个原因。

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https://blog.csdn.net/u011750989/article/details/50253845是否需要进行GC调优决定是否进行JavaGC调优，前提是主要看新生代的MinorGC和老年代的

深入理解Java线程池包括线程池的创建、工作原理、调优策略等方面。2.线程池的创建Java提供了多种创建线程池的方式：2.1使用Executors工厂方法ExecutorS

1、新添参数说明//Driver和Executor内存和CPU资源相关配置--是否开启executor动态分配，开启时spark.executor.instances不生效spark.dynamicAllocation.enabled=false--配置Driver内存spark.dirver.memory=5g--driver最大结果大小，设置为0代表不限制，driver在拉取结果时，如果结果超

3.5NetworkbottlenecksAperformanceprobleminthenetworksubsystemcanbethecauseofmanyproblems,suchasakernelpanic.Toanalyzetheseanomaliestodetectnetworkbottlenecks,eachLinuxdistributionincludestrafficanalyz

CPU和内存调优Monitor:Process:一个独立运行单位系统资源：CPU时间，存储空间Process:一个独立运行单位OS:VMCPU:时间：切片缓存：缓存当前程序数据进程切换：保存现场、恢复现场内存

写在前面考试整理相关笔记博文内容涉及，文件系统常见调优手段不同文件系统格式适用场景分析，格式化选项，挂载日志策略调整日志和数据分离配置fstrim空间回收理解不足小伙伴帮忙指正不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来