调优的方法 这一节包含了你调优Java应用可以采用的不同选择。基于这些选择的比较应该采用我们刚才讨论的统计学方法来进行。 一般性的调优准则 这里是一些基本的调优准则，帮助你把不同的调优方法进行分类。

RedHat 性能调优 性能优化是为了提高性能性能，减少资源消耗和应用对系统的影响。如果过早实施，或者没有性能评估，性能性能优化可能，或者必须导致相反的效果。 但是如果系统的进行，性能优化可以是一门科学，一种艺术。

unlogged 表速度比 logged 表性能要快上一倍。但是， unlogged 表不是异常安全的：数据库崩溃或者异常关闭后， unlogged 表中的数据会被自动删减；另外， unlogged 表中的数据也不会备份到从服务器。任何

5、用int而不用其它基本类型 对int类犁的操作通常比其它基本类型要快，因此尽量使用int类型。 6、在进行数据库连接和网络连接时使用连接池 这类连接往往会耗费大量时间，应尽量避免。可以使用连接池技术，复用现有连接。

最近因项目存在内存泄漏，故进行大规模的JVM性能调优 ， 现把经验做一记录。 一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范，JVM将内存划分为： New（年轻代） Tenured（年老代）

op线程的数量从2增加到8然而似乎会导致一些性能回归 看来讲 XATTRS 放在文件系统中还不如将它放在底层数据库更能提升性能。对于XFS来说这也许有点快，但这些结果可能不够精确地说明。 默认情况下，filestore

为可用内存的 70%, (设置 key_buffer_size = 10M,很小但不是0.) 调优mysql的实践经验 : 首先拷贝 my.cnf / my.ini 文件副本. 根据使用的存储引擎及可用内存

下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。 Data Serialization，默认使用的是Java Serialization，这个程

1. oracle性能调优 2. 我们一般会想到的oracle优化的方式1、建索引 2、分区 3、调参数 4、调连接数 5、存储过程 6、碎片 7、优化硬件设备 8、优化sql 9、文件分开存放 3.

设置可以很好的工作，但要达到最佳性能，有些时候必须做些调整。本文将讨论当调优系统时要考虑的一些NGINX和Linux设置。 有太多可以调优的设置，但本文只涵盖一小部分设置，这些设置对大多数使用者有优化的好

ngnix 性能调优

台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管. 调优： 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或

-Dsun.lang.ClassLoader.allowArraySyntax=true" 3、log调优 conf/jboss-log4j.xml a:将appender name="FILE" 节点下加设置日志输出等级的参数

JVM调优总结   最近总结的一些东西，基本上是网上一些资料的汇总。   一、相关概念 基本回收算法 1. 引用计数（Reference Counting） 比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引

1. 1. select * from test1 数据库会首先查询数据字典以获得test1上所有的列； select col1,col2,col3……from test1将省略查询字典表这一步，并增加表维护的灵活性；

能瓶颈和内存泄漏情况。 上述几个工具可以直接通过提供的链接了解详细的使用方法。 Spark调优 【Spark集群并行度】 在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充

的垃圾回收成为可能。 Java中，栈的大小通过-Xss来设置，当栈中存储数据比较多时，需要适当调大这个值，否则会出现java.lang.StackOverflowError异常。常见的出现这个异常

一．JRockit调优简介 JRockit是一个自适应的JVM，它能够自动调整自己去适应底层硬件，因此对它的调优主要集中在一些需要人工干预的参数上，比如说：需要划分多少 RAM给JRockit

JVM调优总结 堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5

 JVM调优实战 JVM调优实战 付增斌 日期：2009-05-21 文档修定记录 版本 日期 撰写人 审核人 批准人 变更摘要 & 修订位置 第 页 共 33页 JVM调优实战 目录 1 理论篇 1