我们往往需要从众多的存储引擎中选择一个对自己应用来说适合的，针对特定的工作负载而对数据库调优，这需要对存储引擎的底层机制有一个大概的了解。

文章目录1、单体架构2、垂直架构3、分布式架构4、SOA架构5、微服务6、集群、分布式和微服务的区别1、单体架构在学习Dubbo之后，我们先了解一下系统架构的演变过程。

GC原理与调优GC主要就是在JAVA堆中进行的。

目录一、RPC与Dubbo二、Springboot整合Dubbo服务端实现消费端实现一、RPC与DubboRPC（RemoteProcedureCall）是指远程过程调用。

查看JDK版本$java-versionjavaversion"1.8.0_151"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_151-b12)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.151-b12,mixedmode)查看Java帮助文档$java-help用法:java[-options]class[args...](执行

查看JVM内存的占用情况编写代码packagecom.test;publicclassPrintMemoryDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){//堆内存总量longtotalMemory=Runtime.getRuntime().totalMemory();//jvm试图使用的最大堆内存longmaxMemory=Runtime.getRuntime(

Java虚拟机我们简称为JVM（JavaVirtualMachine）。Java虚拟机在执行Java程序的过程中，会管理几个不同的数据区域。如下图所示：下面我会介绍这几个数据区的特点。堆堆区的几个特点：线程共享。启动时创建堆这个区。基本上所有的对象实例都在这个区分配。物理上不连接（大对象除外）。逻辑上不连接。内存分为新生代和老年代。新生代分为eden区和两个大小一样的survivor区。内存细分：

今天在公司无聊的弄服务器，想着有些常用的工具包安装一下，这里就简单记录一下。一、sysstat的安装和使用1、安装我是通过源码的方式安装的，这样的好处在于可以自由选择你的版本，很直观。直接去github上找到sysstat的地址，选择对应的tag即可。我这里选择的是12.6.0，这个版本不是最新的，但是功能是完备的。1,1、源码下载https://github.com/sysstat/syssta

为什么会有四种引用我们先回顾下在Java虚拟机内存体系(1)中提到了的垃圾回收算法1、引用计数法原理：给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器的值就加一。每当有一个引用失效，计数器的值就减一。当计数器值为零时，这个对象被认为没有其他对象引用，可当作垃圾回收。缺点：需要维护引用计数器，有一定的消耗。且较难处理循环引用的问题。（现在基本没有地方使用这种算法了，了解即可）。2、可达性分析算

文章目录一、性能分析：  MySQLQueryOptimizer  MySQL常见瓶颈  MySQL常见性能分析手段    性能瓶颈定位    Explain（执行计划）      使用方法：    慢查询日志      查看开启状态      开启慢查询日志      分析工具      实际使用情况    ShowProfile分析查询二、性能优化：  索引优化    一般性建议  查询优化 

ONLYOFFICE'allow_local_remote_servers'=>true,#应用商店加速'appstoreenabled'=>true,'appstoreurl'=>'https://www.orcy.net/ncapps/v2/',#nginx配置调优

推荐：关注IT技术馆原文阅读馆长准备了很多学习资料，其中包含java方面，jvm调优，spring/springboot/springcloud，微服务，分布式，前端，js书籍资料，视频资料，以及各类常用软件工具

文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理部分可见：机器学习数据预处理方法

RPC基本介绍友情提示：Dubbo的RPC调用过程文档：https://www.cnblogs.com/caoxb/p/13140287.html1)RPC（RemoteProcedureCall）—远程过程调用

常见的RPC框架有:源自阿里的Dubbo，Spring旗下的SpringCloud，Google出品的grpc等等。

两个或多个应用程序都分布在不同的服务器上，它们之间的调用都像是本地方法调用一样常见的RPC框架有:阿里的Dubbo

--步骤一执行分析EXPLAINPLANFOR'需要分析的sql语句';--步骤二查看结果SELECT*FROMTABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);说明信息：ID（OperationID）：意义：操作的唯一标识符，用于指定执行计划中每个操作的顺序。示例：1,2,3,...Operation（操作）：意义：描述执行计划中每个操作的类型。INDEXUNIQUESCAN：通过唯一索引直接

在微服务架构体系中远程RPC调用主要包括Dubbo与Http调用两个大类，由于Dubbo拥有服务注册中心，并且起服务的命名非常规范，使用包名.类名.方法名进行描述。

背景项目中，经常会发现系统运行一段时间后会很慢，经简单排查发现系统的CPU满负荷运行。以下是总结排查过程服务器问题排查线程问题排查在服务器上查看cpu异常的具体线程，通过打印线程栈信息确定问题发生点，以此来排查问题。参考文献：https://blog.csdn.net/gufenchen/article/details/99877714具体步骤如下：找其它几个线程，使用同样的方法发现，这些线程主要

Dubbo是什么？Dubbo[]是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。

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一、dubbo的架构思路1.1dubbo框架设计dubbo官网的架构设计提供了一张整体的框架图，10个层级看起来挺吓人的。但是其核心总结起来就是：Microkernel+Plugin（微内核+插件）。

Dubbo是什么？Dubbo是由阿里开发的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。

单连接连接方式：长连接传输协议：TCP传输方式：NIO异步传输序列化：Hessian二进制序列化适用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要用dubbo

查看当前的数据分布情况：hdfsdfsadmin-report现象一：集群上经常会增添新的DataNode节点，或者人为干预将数据的副本数降低或者增加。会造成datanode数据存储不均衡，一个datanode使用了70%，而有一个只使用了30%.解决：通过执行hadoop提供的balancer，来进行datanode之间数据balance。步骤：1、命令行设置宽带（如果在启动Hadoop集群前已

序列化结果比较大，传输效率比较低不能跨语言对接XML编码格式的对象序列化机制成为了主流HTTPRESTful开始成为实际应用场景下的风格序列化机制包含很多方式：MessagePackProtocolBuffersDubboHessionkryo

调优的PHP就像是定做的套装，完全匹配你的尺寸。不过，需要注意的是，调优PHP只是提升PHP性能和效率的举措，对拙劣的代码和无响应的API调用无计可施。

在上一篇文章Dubbo之服务暴露分析中介绍了当远程暴露时，如果有注册中心，需要在服务暴露后再将服务注册到注册中心。该篇将介绍该功能的有关步骤。

目录基本概念工作原理核心组件实现机制优点缺点实践建议实例场景描述解决方案：引入数据库连接池配置数据库连接池使用连接池监控和调优效果结论数据库连接池管理是一个在软件开发中常见的优化策略，特别是在需要频繁访问数据库的场景中

namenode优化namenode内存生产配置NameNode心跳并发配置开启回收站配置datanode的优化hdfs调优hadoop的优化YARN的优化HDFS调优的基本原则HDFS调优的常用参数排查哪个任务的

目录导致gc因素内存不充足的时候，出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming参数优化设置Spark反压参数设置导致gc因素堆内存存放我们创建的一些对象，有老年代和年轻代。理想情况下，老年代都是放一些生命周期很长的对象，数量应该是很少的，比如数据库连接池。我们在s

JDK，DUBBO,SPRING的SPI机制SPI全称为ServiceProviderInterface，是一种服务发现机制。

目录SPI简介JdkSPI机制SpringSPI机制DubboSPI机制SPI简介SPI全称是ServiceProviderInterface是一种自动服务发现注册机制。

Spark上的Hive在提供相同功能的同时提供比MapReduce上的Hive更好的性能。在Spark上运行Hive不需要更改用户查询。具体来说，完全支持用户定义函数(UDF)，并且大多数与性能相关的配置都使用相同的语义。本主题介绍如何在Spark上配置和调整Hive以获得最佳性能。本主题假设您的集群由ClouderaManager管理，并且您使用YARN作为Spark集群管理器。以下部分中描述的

大数据-Spark调优（一）分配更多的资源分配更多的资源是性能优化调优的王道，就是增加和分配更多的资源，这对于性能和速度上的提升是显而易见的，基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的

目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景，用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量

Hive调优一、SQL语句分析——EXPLAIN二、Fetch抓取三、本地模式四、表的优化1、小表大表JOIN2、大表JOIN大表3、Groupby4、Count(Distinct)去重统计5、笛卡尔积

前言：达梦数据库性能诊断与调优是一个复杂的过程，需要综合考虑多个方面。

背景公司某个系统的微信端计划将开放给几百上千的人员登录查询，并且登录账号为同一账号多人使用。后台服务能够支撑起多用户的并发操作以及成百上千人登录微信端对生产数据库或者登录查询的性能效率高成为交付可靠生产环境的必要条件。因此，项目组决定提交测试，由测试人员通过自动化方式模拟并发场景，以验证程序的可靠性。问题点描述测试初期，随着时间的推移，Loadrunner客户端不断出现事务通过率下降的情况，或因为

@Autowired由spring提供，只按照byType注入@Resource由J2EE提供，默认是按照byName自动注入@referencedubbo框架rpc远程调用时指定注解@Autowire

深入探索Java服务器性能监控Metrics框架的实现原理分析前提介绍DropwizardMetricsDropwizard的特点Dropwizard的开发案例需要引入Maven依赖常用度量类型Meter（每秒请求数为单位测量请求率）定义度量核心MetricRegistry构建对应的Meter指标对象请求标记采样业务方法控制报告器报告器的作用ConsoleReporter报告器定义输出控制组件实际

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

ASTRAIOS：参数高效指令调优代码大型语言模型摘要1引言2ASTRAIOS套机与基准3前言研究：交叉熵4主要结果：任务性能5更进一步分析6讨论7相关工作8结论摘要大型语言模型（LLM）的全参数微调（

前端开发及用户交互体验设计;3.基于HTML、CSS、JavaScript标准进行页面制作，编写界面组件;4.协同后台开发工程师，完成Web系统开发任务;5.优化代码并保持良好浏览器兼容性(IE10+);6.页面优化和效率调优

下面将从JVM参数调优、线程池优化两个方面，讲述如何对Tomcat进行性能优化：1.JVM参数调优首先，通过JVisualVM或JMX等工具监控系统运行状态，发现频繁的FullGC是导致响应变慢的主要原因

publicclassGCLogTest{publicstaticvoidmain(String[]args){ArrayListlist=newArrayList2024K(18432K)]16313K->14454K(59392K),0.0037880secs][Times:user=0.02sys=0.14,real=0.00secs][GC(AllocationFailure)[PSYou

ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址：[2302.12228]基于编码器的域优化，用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码：mkshing/e4t-diffusion：实现基于编码器的域调优

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