MySQL 8.0.17 调优指南（openEuler 20.09） 发布日期 2020-10-15 ## 目录 1 调优概述.....1 1.1 MySQL 介绍.....1 1.2 调优原则.....1 1.3 调优思路.....2 2 硬件调优.....3 2.1 BIOS 配置.....3 3 操作系统调优.....4 3.1 关闭 irqbalance. sched_autogroup.....6 3.5 关闭唤醒抢占.....6 3.6 网络参数调优.....6 3.7 IO 参数调优.....7 3.8 缓存参数调优.....7 3.9 内核优化.....8 3.10 mysql 进程绑核.....9 ### 1.1 MySQL介绍 ### 1.2 调优原则 ### 1.3 调优思路 ### 1.1 MySQL 介绍 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL 型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。 ### 1.2 调优原则 性能调优从大的方面来说，在系统设计之初，需要考虑硬件的选择，操作系统的选择，基础软件的选择；从小的方面来说，包括每个子系统的设计，算法选择，如何使用编译器的选项，如何发挥硬件最大的性能等等。 在性能优化时，我们必须遵循一定的原则，否则，有可能得不到正确的调优结果。主要有以下几个方面： 对性能进行分析时，要多方面分析系统

# 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 # 册） (作者：尚硅谷大数据研发部) 版本：V3.3 ## 第 1 章 HDFS—核心参数 ### 1.1 NameNode 内存生产配置 ## 1 ）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte JobHistoryServer 2744 DataNode 更多 Java – 大数据 – 前端 – python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ## 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） 3579 Jps [atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2611 Heap Configuration: MaxHeapSize = 1031798784 (984 requests from all nodes. NameNode 有一个工作线程池，用来处理不同 DataNode 的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。 对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大该参数。默认值是 10。 dfs.namenode.handler.count 21

Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 。 ## 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 ## 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过i

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新  ## ➢ 被动方式 ✓ 缓存过期 ✓ 定期同步 ## 存储扩展  存储空间 VS 缓存性能 ## 冷热可交换，引擎可扩展 IStore Norma $ \tilde{M} $ ap MemoryTile CMap map[int]interface{} ![Im

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image] 480/p3_1.jpg) S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入读缓存目录；当写缓存目录中有新文件加入时，则对该文件做硬链接到读缓存目录。 这样，写缓存目录中的文件上传完之后就可以直接删除了，那么该文件的读缓存还是存在的。

### 16. 参数的使用与编程方法 主讲人：古月 ## 参数模型  参数模型（全局字典） ## • 创建功能包 $ cd ~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg learning_parameter [Image](/uploads/documents/5/4/b/6/54b6a244a47b886303397dca4e492261/p3_2.jpg) CMakeLists.txt ## 参数命令行使用 ## YAML参数文件 background_b: 255 background_g: 86 background_r: 69 rosdistro: 'melodic' roslaunch: ● 列出当前多有参数 $ rosparam list ● 显示某个参数值 $ roparam get param_key ● 设置某个参数值 $ roparam set param_key param_value ● 保存参数到文件 $ roparam dump file_name ● 从文件读取参数 $ roparam load file_name ● 删除参数 $ roparam

## ServiceComb java SDK详解 ## AGENDA 设计演进及架构 • 服务发现 • 微服务调用 • Edge Service • Metrics • 性能调优 ## 设计演进-初始 Consumer Transport Producer 透明RPC 治理 RPC 治理 透明RPC JAX-RS RestTemplate 治理 Servlet 通过SPI声明VertxHttpDispatcher的扩展 - 通过getOrder声明相对其他dispatcher的执行顺序 • 自己能处理的url，拦截处理 - 根据自定义规则获取目标微服务名、版本规则、新url等等参数 - 通过Edge Invocation转发请求 • 自己不能处理的url，放通给其他dispatcher处理 ## Metrics-架构 • 基于netflix spectator - F 行时间

vertex:

## 性能调优 网络相关配置参数

rest server vertical

rest client vertical

rest 0 码力 | 21 页 | 1.15 MB | 2 年前 3 Performance tuning and best practices in a Knative based, large-scale serverless platform with Istio 0 码力 | 23 页 | 2.51 MB | 1 年前 3 共 1000 条 1 2 3 4 5 6 100 前往 页 相关搜索词 缓存参数调优内核优化网络参数调优IO参数调优mysql进程绑核HadoopMapReduceHDFS数据倾斜资源管理参数CurveS3数据缓存性能优化数据交互主动式内存缓存Golang内存对象GC数据一致性本地缓存盘异步上传缓存清理S3客户端文件存储ROS参数获取与设置编程方法CMakeLists.txt性能调优配置运输设置分页大型消息vLLMLLM模型支持集成部署ServiceComb微服务服务发现Edge ServiceKnativeIstio服务网格扩展性