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云性能测试服务 CPTS

云性能测试服务(Cloud Performance Test Service)是一项为应用接口、链路提供性能测试的云服务,支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等协议。CPTS丰富的测试模型定义能力可以真实还原应用大规模业务访问场景,帮助用户提前识别应用性能问题。

100以下并发长期免费使用,最高百万并发支持,包年价格更低

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    apache性能优化 内容精选 换一换
  • GC分析优化

    用,也可以尝试优化业务代码降低YGC的频率。 YGC耗时过长,建议尝试缩小年轻代空间大小或者调小整个堆空间,具体设置参数见设置JVM堆空间大小。 FGC/YGC耗时过长,系统CPU资源不是瓶颈场景下可尝试增加GC线程数量,具体设置方法参考JVM线程优化。 GC优化需要结合业务分析,了解业务特点再做针对性优化。

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  • TCP checksum优化

    ,可以通过修改内核合入checksum优化算法来提升性能。 网络通信中do_csum占用过高时的热点函数图如下图1所示: 图1 do_csum占用过高时的热点函数图 修改方式 5.6之前的内核可以通过合入checksum优化算法补丁提升性能,修改后需要重新编译内核(详情可参考内核源码编译安装)。

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  • apache性能优化 相关内容
  • JVM线程优化

    JVM线程优化 原理 业务进程运行期间,JVM会开启回收线程进行及时编译和堆空间管理垃圾回收等操作,JVM运行线程多少对系统性能有直接影响。通过资源监控找到占用CPU较高的JVM线程,并做相关调优处理,优化业务程序运行性能。 通过下面方法找到占用CPU较高的JVM线程: 利用t

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  • 内核CRC32优化

    内核CRC32优化 原理 CRC32算法在网络通信、存储等方面常用于数据正确校验。以网络通信方面为例,在收到网络包之后,先通过CRC32算法计算校验值,并与收到的CRC32值做对比,以确定数据的完整。 Linux内核(4.14)包含了CRC32算法的C语言实现,但是性能不高,可能会成为性能瓶颈。同时,在高版本内核(5

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  • apache性能优化 更多内容
  • 优化调优方法

    优化调优方法 GC分析优化 JVM线程优化 调整线程堆栈大小 父主题: JVM性能调优

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  • 优化方法

    优化方法 修改CPU的预取开关 定时器机制调整,减少不必要的时钟中断 调整线程并发数 NUMA优化,减少跨NUMA访问内存 调整内存页的大小 修改内存刷新速率 父主题: CPU与内存子系统性能调优

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  • 调优简介

    最后要选择合理的GC算法。 同时,Java自带很多工具,对程序运行的检测和性能分析都很有帮助,利用这些工具可以辅助Java性能调优。 主要优化参数 优化优化项简介 默认值 生效范围 鲲鹏916 鲲鹏920 -Xmx 设置JVM最大可用堆内存大小。 根据系统资源计算默认值 Java进程重启生效

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  • 使用异步文件操作libaio提升系统性能

    使用异步文件操作libaio提升系统性能 原理 对于磁盘文件,文件的读取是同步的,导致线程读取文件时,属于阻塞状态。程序为了提升性能和磁盘的吞吐,程序会创建几个单独的磁盘读写线程,并通过信号量等机制进行线程间通信(同时带有锁);显然线程多,锁多,会导致更多的资源抢占,从而导致系统整体性能下降。 lib

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  • 优化编译选项,提升程序性能

    优化编译选项,提升程序性能 原理 C/C++代码在编译时,gcc编译器将源码翻译成CPU可识别的指令序列,写入可执行程序的二进制文件中。CPU在执行指令时,通常采用流水线的方式并行执行指令,以提高性能,因此指令执行顺序的编排将对流水线执行效率有很大影响。通常在指令流水线中要考虑:

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  • NUMA优化,减少跨NUMA访问内存

    在C/C++代码中通过sched_setaffinity函数来设置线程亲和。 很多开源软件已经支持在自带的配置文件中修改线程的亲和,例如Nginx可以修改nginx.conf文件中的worker_cpu_affinity参数来设置Nginx线程亲和。 父主题: 优化方法

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  • 优化查询性能概述

    优化查询性能概述 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”,即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效,节省资源开销,以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候,可以用seqscan+

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  • JVM性能调优

    JVM性能调优 调优简介 常用性能监测工具 JVM原理及配置建议 优化调优方法

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  • 文件系统参数优化

    文件系统参数优化 Linux支持多种文件系统,不同的文件系统性能上也存在差异,因此如果可以选择,可以选用性能更好的文件系统,比如XFS。在创建文件系统时,又可以通过增加一些参数进行优化。 另外Linux在挂载文件分区时,也可以增加参数来达到性能提升的目的。 磁盘挂载方式优化nobarrier

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  • HBase集群性能测试

    HBase集群性能测试 HBase读性能测试。 通过随机写生成一张300GB的表Test_1200Region_300GB。 1 hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation --size=300 --table=Test_1200Region_300GB

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  • 中断聚合参数调整

    中断聚合参数调整 原理 中断聚合特允许网卡收到报文之后不立即产生中断,而是等待一小段时间有更多的报文到达之后再产生中断,这样就能让CPU一次中断处理多个报文,减少开销。 修改方式 使用ethtool -C $eth方法调整中断聚合参数。其中参数“$eth”为待调整配置的网卡设备名称,如eth0,eth1等。

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  • 优化方法

    优化方法 PCIE Max Payload Size大小配置 网络NUMA绑核 中断聚合参数调整 开启TSO 开启LRO 使用epoll代替select 单队列网卡中断散列 TCP checksum优化 内核CRC32优化 tuned配置选择 父主题: 网络子系统性能调优

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  • 性能调优五步法

    ,才能更好的分析系统性能瓶颈,以及实施优化措施后系统的性能变化。优化目标即是基于当前的软硬件架构所期望系统达成的性能目标。性能调优是一个长期的过程,在优化工作的初期,很容易识别瓶颈并实施有效的优化措施,优化成果往往也很显著,但是越到后期优化的难度就越大,优化措施更难寻找,效果也将

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  • 优化磁盘IO调度方式

    优化磁盘IO调度方式 原理 文件系统在通过驱动读写磁盘时,不会立即将读写请求发送给驱动,而是延迟执行,这样Linux内核的IO调度器可以将多个读写请求合并为一个请求或者排序(减少机械磁盘的寻址)发送给驱动,提升性能。我们在前文介绍工具iostat时,也提到了合并的统计,这个值就是由这个过程统计获得。

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  • 优化方法

    优化方法 调整脏数据刷新策略,减小磁盘的IO压力 调整磁盘文件预读参数 优化磁盘IO调度方式 文件系统参数优化 使用异步文件操作libaio提升系统性能 父主题: 磁盘IO子系统性能调优

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  • CPU与内存子系统性能调优

    CPU与内存子系统性能调优 调优简介 常用性能监测工具 优化方法

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  • 使用epoll代替select

    IX select系统调用,在高并发场景下获得较好的性能提升。 select有如下缺点: 内核默认最多支持1024个文件句柄 select采用轮询的方式扫描文件句柄,性能差 epoll改进后的机制: 没有最大并发连接的限制,打开的文件句柄上限远大于1024,方便在一个线程里面处理更多请求

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  • PCIE Max Payload Size大小配置

    选择“Advanced > Max Payload Size”,将“Max Payload Size”的值设置为“512B”。 父主题: 优化方法

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  • 案例:设置cost

    案例:设置cost_param对查询性能优化 现象描述1 cost_param的bit0(set cost_param=1)值为1时,表示对于求!=连接的选择率时选择一种改良机制,此方法在自连接(两个相同的表之间连接)的估算中更加准确。下面查询的例子是cost_param的bit0为1时的优化场景。V30

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  • 性能优化最佳实践

    性能优化最佳实践 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理,对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀(如时间戳或字母顺序),可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区,造成访问热点。热点分区上的请求速率受限,访问时延上升。 推荐使用随机

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  • 使用

    HBase集群测试。 根据指导书,在部署完HBase之后可以使用以下测试用例进行性能测试。 HBase读性能测试。 通过随机写生成一张300GB的表—Test_1200Region_300GB: 1 hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation

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  • 常用性能监测工具

    常用性能监测工具 jstat工具 jmap工具 父主题: JVM性能调优

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  • 鲲鹏性能优化十板斧

    操作系统内核源码编译 操作系统内核源码编译 查询当前内核的版本号和OS镜像来源。 [root@localhost ~]# uname -a Linux localhost.localdomain 4.14.0-115.el7a.0.1.aarch64 #1 SMP Sun Nov

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  • 优化查询性能概述

    优化查询性能概述 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”,即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效,节省资源开销,以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候,可以用seqscan+

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  • 开启LRO

    Offload),通过将接收到的多个TCP数据聚合成一个大的数据包传递给网络协议栈处理,减少上层协议栈处理开销,提高系统接收TCP数据包的能力。 该特在存在大量网络小包IO的情况下尤为明显。 修改方式 执行如下命令查看网卡LRO功能是否开启: # ethtool -k $eth 开启网卡LRO功能:

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  • tuned配置选择

    throughput-performance 高IO吞吐模式 powersave 节模式 tuned工具所使用的配置文件位于“/usr/lib/tuned”目录,用户也可以借鉴其中的内核配置参数对系统进行优化。 父主题: 优化方法

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  • 模型优化

    台实现性能优化。同时,支持动态尺寸的模型优化,模型性能最高可提升5倍以上。 适用场景 性能要求较高,精度敏感。 立即使用>> 深度优化 方案简介: 在通用优化的基础上,利用模型结构优化、知识蒸馏、混合量化、QAT等技术能力,面向目标业务场景和硬件平台进行深度性能优化性能最高可提升10倍以上。

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  • 调整磁盘文件预读参数

    调整磁盘文件预读参数 原理 文件预取的原理,就是根据局部原理,在读取数据时,会多读一定量的相邻数据缓存到内存。如果预读的数据是后续会使用的数据,那么系统性能会提升,如果后续不使用,就浪费了磁盘带宽。在磁盘顺序读的场景下,调大预取值效果会尤其明显。 修改方式 文件预取参数由文件r

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  • 循环优化

    循环优化 原理 循环优化是对程序中使用到的循环部分进行代码优化,合理的优化可以充分利用处理器的计算单元,提升指令流水线的调度效率,也可以提升cache命中率。循环优化的方法有很多,如循环展开,循环融合,循环分离,循环交换,循环平铺等,根据具体业务代码选择使用。 修改方式 循环展开

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  • 网络NUMA绑核

    内存。因此,我们可以将处理网卡中断的CPU core设置在网卡所在的NUMA上,从而减少跨NUMA的内存访问所带来的额外开销,提升网络处理性能。 图1 自动绑定:中断绑定随机,出现跨NUMA访问内存 图2 NUMA绑定:中断绑定到指定核,避免跨NUMA访问内存 修改方式 停止irqbalance。

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  • 鲲鹏性能优化十板斧

    Linux内核态CRC32算法优化 Linux内核态CRC32算法优化 CRC32算法常用于信息的完整校验,如网络通信中,在收到网络包之后,先对数据段做CRC32运算,然后将结果与接收到的CRC校验值对比,从而判断收到网络包的完整。在Linux内核中,包含了一套由C语言实现的

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  • jmap工具

    jmap工具 介绍 jmap是JDK自带的堆信息查看和调试工具,可以将堆信息导出到文件分析,可以查看堆空间分配等信息,是java性能调优常用工具之一。 安装方式 完整安装JDK后自带jmap工具,无需单独安装,一般位于java的bin目录下。 使用方式 命令格式:jmap [参数]

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  • 常用性能监测工具

    常用性能监测工具 iostat工具 blktrace工具 父主题: 磁盘IO子系统性能调优

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  • 开启TSO

    tx-checksumming: on scatter-gather: on tcp-segmentation-offload: on 父主题: 优化方法

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