Mobabel

Just One Pure ITer

Category: Performance Optimization

[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践 0

Performance Benchmark

[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践

1. 前言 到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。 还真是想什么来什么，前些天还故意把某些服务器的负载提高（没错，老板让我写个 BUG！），不过还好是不同的环境互相没有影响。

0

Performance Diagnosing

[转]Mysql性能优化实践

1. 一 题记 最近公司项目添加新功能，上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家，因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题，在此从全局角度，记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。 2. 二、优化思路 数据查询慢，不代表 SQL 语句写法有问题。 首先，我们需要找到问题的源头才能“对症下药”。笔者用一张流程图展示 MySQL 优化的思路： 无需更多言语，从图中可以清楚地看出，导致数据查询慢的原因有多种，如：缓存失效，在此一段时间内由于高并发访问导致 MySQL 服务器崩溃；SQL 语句编写问题；MySQL 服务器参数问题；硬件配置限制 MySQL 服务性能问题等。 3. 三、查看 MySQL 服务器运行的状态值 如果系统的并发请求数不高，且查询速度慢，可以忽略该步骤直接进行...

[转]Tomcat 性能调优之 JVM 调优 0

Java Memory Model JMM / Tomcat Configuration

[转]Tomcat 性能调优之 JVM 调优

Tomcat、Jetty、GlassFish 等等这系列 Web容器/应用服务器，虽然做为容器，提供的是一个 Java Web 的运行时环境，以支持Servlet/JSP 等等这些内容的运行，但我们都很清楚，其本质上还是一个 Java 应用程序。 每次对于 容器的启动运行，都是把这个 Java 程序跑起来，来实现 Web 容器的能力。 做为一类“特殊”的 Java 应用程序，和任务其他的 Java 应用一样，需要使用到JVM，会有堆，会使用到垃圾回收，会涉及到不同的堆分区比例…  

[转]分布式缓存竟这样把注册中心搞垮 0

Performance Experience

[转]分布式缓存竟这样把注册中心搞垮

每当有机会写故障类主题的时候，我都会在开始前静静地望着显示器很久，经过多次煎熬和挣扎之后才敢提起笔来，为什么呢？ 因为这样的话题很容易招来吐槽，比如 “说了半天，不就是配置没配好吗？”，或者 “这代码是猪写的吗？你们团队有懂性能测试的同学吗？”，这样的评论略带挑衅，而且充满了鄙视之意。 不过我觉得，在技术的世界里，多数情况都是客观场景决定了主观结果，而主观结果又反映了客观场景，把场景与结果串起来，用自己的方式写下来，传播出去，与有相同经历的同学聊上一聊，也未尝不是一件好事。 上个月，我们的系统因注册中心崩塌而引发的一场事故，本是一件稀松平常的事件，可我们猜中了开始却没料到原因，始作俑者竟是已在产线运行多年的某分布式缓存系统。

[转]最全面的 Java G1学习笔记 0

Performance Benchmark

[转]最全面的 Java G1学习笔记

1. 引子 最近遇到很多朋友过来咨询G1调优的问题，我自己去年有专门学过一次G1，但是当时只是看了个皮毛，因此自己也有不少问题。总体来讲，对于G1我有几个疑惑，希望能够在这篇文章中得到解决。 G1出现的初衷是什么？ G1适合在什么场景下使用？ G1的trade-off是什么？ G1的详细过程？ 如何理解G1的gc日志? G1的调优思路？ G1和CMS的对比和选择？

[转]JVM FullGC导致线上生产事故 0

Java Memory Model JMM

[转]JVM FullGC导致线上生产事故

1. 一、业务场景介绍 先简单说说线上生产系统的一个背景，因为仅仅是文章作为案例来讲，所以弱化大量的业务背景。 简单来说，这是一套分布式系统，系统A需要将一个非常核心以及关键的数据通过网络请求，传输给另外一个系统B。 所以这里其实就考虑到了一个问题，如果系统A刚刚将核心数据传递给了系统B，结果系统B莫名其妙宕机了，岂不是会导致数据丢失？