优化

前言 优化有风险，涉足需谨慎！！！ 1、优化可能带来的问题？ 优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统。 优化手段本来就有很大的风险，只不过我们可能没有能力意识到和预见到！ 任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险！ 对于优化来说解决问题而带来的问题，控制在可接受的范围内才是有成果，保持现状或出现更差的情况都是失败。 2、优化的需求 稳定性和业务的持续性，通常比性能更重要。 优化不可避免涉及到变更，变更就有风险。 优化使性能变好，维持和变差使等概率事件。 切记优化，应该是各部门协同参与的工作，任何单一部门都不能对数据库进行优化。 所有优化工作，是由业务需要驱使的。 3、优化由谁参与 在进行数据库优化时，应该由DBA、业务部门代表、应用程序设计人员、应用程序开发人员、运维等相关人员共同参与。 4、优化思路 在数据库优化上由两个主要方面：即安全与性能。 安全：数据可持续性。 性能：数据的高性能访问。 5、优化的范围有哪些？ 存储、主机和操作系统方面： 主机架构稳定性； I/O规划及配置； Swap交换分区； OS内核参数和网络问题； 应用程序方面； 应用程序稳定性； SQL语句性能； 串行访问资源； 性能欠佳会话管理； 这个应用适不适合用MySQL； 数据库优化方面： 内存； 数据库结构（物理&逻辑）； 实例配置； 注：不管是在设计系统

一.前言 1.编译器优化介绍： 由于内存访问速度远不及CPU处理速度，为提高机器整体性能，在硬件上引入硬件高速缓存Cache，加速对内存的访问。另外在现代CPU中指令的执行并不一定严格按照顺序执行，没有相关性的指令可以乱序执行，以充分利用CPU的指令流水线，提高执行速度。以上是硬件级别的优化。再看软件一级的优化：一种是在编写代码时由程序员优化，另一种是由编译器进行优化。编译器优化常用的方法有：将内存变量缓存到寄存器；调整指令顺序充分利用CPU指令流水线，常见的是重新排序读写指令。对常规内存进行优化的时候，这些优化是透明的，而且效率很好。由编译器优化或者硬件重新排序引起的问题的解决办法是在从硬件（或者其他处理器）的角度看必须以特定顺序执行的操作之间设置内存屏障（memory barrier）， Linux 提供了一个宏解决编译器的执行顺序问题。 void Barrier(void) 这个函数通知编译器插入一个内存屏障，但对硬件无效，编译后的代码会把当前CPU寄存器中的所有修改过的数值存入内存，需要这些数据的时候再重新从内存中读出。 2.volatile总是与优化有关，编译器有一种技术叫做数据流分析，分析程序中的变量在哪里赋值、在哪里使用、在哪里失效，分析结果可以用于常量合并，常量传播等优化，进一步可以消除一些代码。但有时这些优化不是程序所需要的

一.前言 　 编译器优化介绍： 　　 由于内存访问速度远不及CPU处理速度，为提高机器整体性能， 1）在硬件上： 引入硬件高速缓存Cache，加速对内存的访问。另外在现代CPU中指令的执行并不一定严格按照顺序执行，没有相关性的指令可以乱序执行，以充分利用CPU的指令流水线，提高执行速度。 2）软件一级的优化：一种是在编写代码时由程序员优化，另一种是由编译器进行优化。 编译器优化常用的方法有：将内存变量缓存到寄存器。 由于访问寄存器要比访问内存单元快的多，编译器在存取变量时，为提高存取速度，编译器优化有时会先把变量读取到一个寄存器中；以后再取变量值时就直接从寄存器中取值。但在很多情况下会读取到脏数据，严重影响程序的运行效果。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 二.volatile详解 1.原理作用： 　　Volatile 意思是“易变的”，应该解释为“直接存取原始内存地址”比较合适。 　　“易变”是因为外在因素引起的，像多线程，中断等； 　　C 语言书籍这样定义 volatile 关键字：

什么是临时对象？ C++真正的临时对象是不可见的匿名对象，不会出现在你的源码中，但是程序在运行时确实生成了这样的对象. 通常出现在以下两种情况： （1）为了使函数调用成功而进行隐式类型转换的时候 。 传递某对象给一个函数，而其类型与函数的形参类型不同时，如果可以通过隐式转化的话可以使函数调用成功，那么此时会通过构造函数生成一个临时对象，当函数返回时临时对象即自动销毁。如下例： //计算字符ch在字符串str中出现的次数 int countChar (const string& str, char ch); char buffer[]; char c; //调用上面的函数 countChar (buffer, c); 我们看的第一个参数为char[]，而函数的参数类型为const string&，参数不一致，看看能否进行隐式转化，string类有个构造函数是可以作为隐式转化函数（参见5）的。那么编译器会产生一个 string的临时变量，以buffer为参数进行构造，那么countChar中的str参数会绑定到此临时变量上，直到函数返回时销毁。 注意这样的转化只会出现在两种情况下：函数参数以传值（by value）的方式传递 或者 对象被传递到一个 reference-to-const 参数上。 传值方式： int countChar (string str, char ch);

简介： Hadoop的计算框架特性下的HIve有效的优化手段 作者：浪尖 本文转载自公众号：Spark学习技巧 1.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。 面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段： 好的模型设计事半功倍。 解决数据倾斜问题。 减少job数。 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 了解数据分布

欢迎访问我的个人博客:www.ifueen.com MySql性能优化策略 文章目录 MySql性能优化策略 关系型数据库的优化方案 定位慢查询 找出执行效率慢的SQL(定位慢SQL) 开启慢查询记录日志 分析Sql语句 单机优化 通过表结构设计 数据库设计三范式 存储引擎 Innodb和MyISAM的区别 索引 索引分类 复合索引使用事项： 分表 垂直分表 水平分表 SQL语句优化 DDL优化 DML优化 DQL优化 关系型数据库的优化方案 关于MySQL的优化，大体方案可以分为以下步骤 找出执行效率低的Sql 分析慢的Sql 进行优化 定位慢查询 找出执行效率慢的SQL(定位慢SQL) 首先要明白原理，实际上我们在数据库上面所做的操作都会被日志记录下来，我们在定位慢查询就需要去通过日志记录来找到到底是哪条SQL效率慢 查询数据库状态的命令 运行了多久 show status like 'uptime' ; CRUD的执行次数 show status like '%Com_select%' show status like '%Com_insert%' show status like '%Com_update%' show status like '%Com_delete%' 查询所有的连接数 show status like 'connections' 查询慢查询次数 (

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一个Hive查询生成多个map reduce job，一个map reduce job又有map，reduce，spill，shuffle，sort等多个阶段，所以针对hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化（其中又会有细分），针对MR全局的优化，和针对整个查询（多MR job）的优化，下文会分别阐述。 在开始之前，先把MR的流程图帖出来（摘自Hadoop权威指南），方便后面对照。另外要说明的是，这个优化只是针对Hive 0.9版本，而不是后来Hortonwork发起Stinger项目之后的版本。相对应的Hadoop版本是1.x而非2.x。 1、 Map阶段的优化(map phase) Map阶段的优化，主要是确定合适的map数。那么首先要了解map数的计算公式： num_map_tasks = max[${mapred.min.split.size}, min(${dfs.block.size}, ${mapred.max.split.size})] mapred.min.split.size指的是数据的最小分割单元大小。 mapred.max.split.size指的是数据的最大分割单元大小。 dfs.block.size指的是HDFS设置的数据块大小。 一般来说dfs.block

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 日期：2013-6-19 来源： GBin1.com 我 们的浏览器执行越来越多的特性，并且网络逐渐向移动设备转移，使我们的前端代码更加紧凑，如何优化，就变得越来越重要了。前端给力的地方是可以有 许多种简单的策略和代码习惯让我们可以保证最理想的前端性能。我们这个系列的主题就是要告诉你9种代码小技巧，只需要一分钟，就可以优化你现有的代码。 使用DocumentFragments或者innerHTML代替复杂的元素注入 DOM操作在浏览器上是要付税的。尽管性能提升是在浏览器，DOM很慢，如果你没有注意到，你可能会察觉浏览器运行非常的慢。这就是为什么减少创建集中的DOM节点以及快速注入是那么的重要了。 现在假设我们页面中有一个<ul>元素，调用AJAX获取JSON列表，然后使用JavaScript更新元素内容。通常，程序员会这么写： var list = document.querySelector('ul'); ajaxResult.items.forEach(function(item) { // 创建<li>元素 var li = document.createElement('li'); li.innerHTML = item.text; // <li>元素常规操作，例如添加class

　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SEO的浅认识 　　定义描述：在百度百科上它是这样描述的-------- SEO 是指在了解 搜索引擎 自然排名 机制的基础之上，对网站进行内部及外部的调整优化，改进网站在搜索引擎中 关键词 的自然排名，获得更多的展现量，吸引更多目标客户点击访问网站，从而达到互联网营销及品牌建设的目标。搜索引擎检索原则是不断更改的，检索原则的更改会直接导致网站关键字在搜索引擎上排名的变化，所以 搜索引擎 优化并非 一劳永逸 。 　　形象店说的就是，当用户进入到搜索引擎的时候，就好像进入了一个图书馆。这个图书馆把书本分门别类，从大到小，这样一个一个类别分下去，其实说白了就是书架。在 图书馆 里面每天都在增加新的内容，那么一个新的网站出现就等于一个分类里面的一本新书出现。那么书里面的书名以及顺序就相对应到网站的 TITLE 以及 Description 。可是如果“别人”（可以指搜索引擎）进入图书馆去泡馆的时候发现这本书，虽然是这个分类或者一个系列里的书，但是这本书的书名跟之前的一些书的书名完全一样，那么肯定会让读者误会站长们是在 抄袭 别人的书，所以 原创 将影响到站长们的排名。那么虽然站长们的网站是新的，但是其实在刚开始站长们就不可能有一个好的排名了。这严重影响到日后的 优化 。 　　这时就需要运用seo网站优化排名技术，当然

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 最近温度越来越低了，天气真可怜，每天这样冷。 就让我们发布个 iS-RPA 10.3 新版本热闹一下吧！ 关于此次更新的版本亮点，这里先给出以下 3 点 　　 RPA10.3 功能详细介绍 　　 1、RPA 设计器 　　先着重介绍RPA设计器的更新优化，此次更新中，我们再次给 组件自动化排列 带去了一份呵护，在一番精心指导下，自动排列不仅功能更加完美，而且能够进行自动排列配置，优雅地设置每行个数、横向间距以及纵向间距。 　　另外，据我的朋友小张的八大姨的七舅姥爷的外甥女讲，应用村子里的 Excel 大家族又喜添三个新成员，程序村的外来姓家族也多了一个大白小子，名字叫【锁屏】，隔壁村的【输入框】支持 \n 了，【字幕】又微整了个容…… 　　但这些都不是重点。 　　前两天，圣诞老人因为非法入境而被逮捕了。 　　但没收到圣诞礼物的大孩子不要气馁，我们在左侧流程树上显示全局函数，将全局函数送到千万家之中的你手里，以后可以通过点击快速打开全局函数了。 　　 2、私有服务器 　　私有服务器是本次更新优化中一匹俊俏的黑马，当它得知自己能 支持服务端查看机器人运行日志了 ，也可以 下载服务器后台常见日志文件 ，还被重新整理和更新了大量的 API 以及其他的一些优化，它流下的滚烫的热泪！ 　　这一刻，它要告诉全世界