- - 谁主沉浮
这里罗列了一些基本的 MySQL 性能提示，但不是放之四海而皆准，需要根据实际的应用情况而决定. 使用标准化设计（数据库三范式），记住表的联合查询(join)性能不会差. 选择合适的字符集，虽然UTF16无所不能，但需要两倍的存储；UTF8适合各种字符，但比latin1慢，尽可能选用latin1(此条不适合中文). utf8_general_ci 略快于 utf8_unicode.ci. 字段尽可能使用 NOT NULL. 为所有的 SELECT 查询创建索引. 索引提升查询的性能，但降低插入数据的性能，因此不要做无用的和重复的索引. 尽可能使用最小的数据类型，例如一些状态字段用 tinyint 而不是 int.
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一旦你的服务器是在控制台模式下运行，你就可以开始我们接下来的内容. iostat iostat 命令用来显示存储子系统的详细信息，通常用它来监控磁盘 I/O 的情况. 要特别注意 iostat 统计结果中的 %iowait 值，太大了表明你的系统存储子系统性能低下. meminfo 和 free Meminfo 可让你获取内存的详细信息，你可以使用 cat 和 grep 命令来显示 meminfo 信息： 1 cat /proc/meminfo 另外你可以使用 free 命令来显示动态的内存使用信息，free 只是给你大概的内存信息，而 meminfo 提供的信息更加详细. 例如在 oschina 上的 free 命令执行结果： mpstat mpstat mpstat是MultiProcessor Statistics的缩写，是实时系统监控工具.
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在笔试面试中，尤其是像百度，淘宝这些数据量非常大，而且用LAMP架构的公司，数据库优化方面就显得特别重要了. 此外，除了数据库索引之外，在LAMP结果如此流行的今天，数据库（尤其是MySQL）性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验，聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先，在数据库设计的时候，要能够充分的利用索引带来的性能提升，至于如何建立索引，建立什么样的索引，在哪些字段上建立索引，上面已经讲的很清楚了，这里不在赘述. 另外就是设计数据库的原则就是尽可能少的进行数据库写操作（插入，更新，删除等），查询越简单越好. 其次，配置缓存是必不可少的，配置缓存可以有效的降低数据库查询读取次数，从而缓解数据库服务器压力，达到优化的目的，一定程度上来讲，这算是一个“围魏救赵”的办法.
- - 学着站在巨人的肩膀上
我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快，如何如何强，而自己测试时却不如描述的一些数据. 其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构，对于其性能调优方法不够了解. 本文转自TaoBao的Ken Wu同学的博客，是目前看到比较完整的HBase调优文章. 原文链接：HBase性能调优. 因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引，不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动，重新整理了原文，并补充一些自己的理解，如有错误，欢迎指正. 默认值：3分钟（180000ms）. 说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.
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因 官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引，不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动，重新整理了原文，并补充一些自己的理解，如有错误，欢迎指正. 默认值：3分钟（180000ms）. 说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间. 当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管. 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover.
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是否对任务进行profiling，调用java内置的profile功能，打出相关性能信息. 对几个map或reduce进行profiling. 非常影响速度，建议在小数据量上尝试. 1表示不reuse，-1表示无限reuse，其他数值表示每个jvm reuse次数. reuse的时候，map结束时不会释放内存. 会对运行慢的任务起一个备份任务，看哪个先完成，kill掉后完成的备份. 开始spill的内存比例阈值，对map和reduce都生效. reduce在copy时使用的堆空间的比例. 一个Tasktracker上可同时运行的最大map、reduce任务数. reduce获取一份map输出数据的最大时间，单位秒.
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互联网泡沫让投资者长了记性：态度更加谨慎. 如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度，但最终都会达到一个理论极限，即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧，并提供相应的测试用例，供大家在自己使用的浏览器上验证， 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍. 避免在循环中使用try-catch. 使用for代替for…in…遍历数组. 设置Cache-Control和Expires头. 设置动画元素为absolute或fixed. 使用一个timer完成多个元素动画.
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1.从Exception往上介绍相关结构、代码. class Exception里面没有什么新鲜东西，它继承自class Throwable，接下来我们看一下Throwable的结构，在它的构造函数中调用了fillInStackTrace这个函数. 接下来我们看看这个函数干了些什么. fillInStackTrace函数的声明为. 这是个native方法. 然后我们到jdk的代码里去找它的具体实现. 上面的代码中，这一系列调用可以发现，当你new一个exception的时候，jvm已经在exception里构建好了所有的stacktrace（ BacktraceBuilderbt），这里花费的代价是可观的，试想一下，在web项目中，调用栈的深度可是很大的.
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MySQL性能优化. 性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间. 性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等. 数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能. 语法：SHOW STATUE LIKE ‘value’；其中value参数是常用的几个统计参数. Connections：连接MySQL服务器的次数. Uptime：MySQL服务器的上线时间；. Slow_queries：慢查询的次数；. Com_select：查询操做的次数；. Com_insert：插入操作的次数；. Com_delete：删除操作的次数；.
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1） Mongodb的非安全插入方式，在一开始插入性能是非常高的，但是在达到了两千万条数据之后性能骤减，这个时候恰巧是服务器24G内存基本占满的时候（随着测试的进行mongodb不断占据内存，一直到操作系统的内存全部占满），也就是说Mongodb的内存映射方式，使得数据全部在内存中的时候速度飞快，当部分数据需要换出到磁盘上之后，性能下降很厉害. （这个性能其实也不算太差，因为我们对三个列的数据做了索引，即使在内存满了之后每秒也能插入2MB的数据，在一开始更是每秒插入25MB数据）. Foursquare其实也是把Mongodb当作带持久化的内存数据库使用的，只是在查不到达到内存瓶颈的时候Sharding没处理好.
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