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+0  白话火焰图

Tag: Technical | Linux | Performance
老王 发于 2016年08月18日 13:44 | 点击: 214 | 展开摘要
很多人感冒发烧的时候,往往会模仿神农氏尝百草的路子:先尝尝抗病毒的药,再试试抗细菌的药,甭管家里有什么药挨个试,什么中药西药,瞎猫总会碰上死耗子,如此做法自然是不可取的,正确的做法应该是去医院验个血,确诊后再对症下药。

让我们回想一下我们一般是如何调试程序的:通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙,而不是考虑问题到底是什么引起的!毫无疑问,调优程序性能问题的时候,同样需要对症下药。好消息是 Brendan D. Gregg 发明了火焰图,可以一针见血的指出程序的性能瓶颈

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+0  性能测试应该怎么做?

Tag: 流程方法 | 程序设计 | Performance | test
陈皓 发于 2016年07月06日 01:03 | 点击: 649 | 展开摘要
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告,我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试,我觉得这份报告会把大众带沟里去,所以,想写下这篇文章,做一点科普。

首先,这份测试报告里的主要问题如下:

1)用的全是平均值。老实说,平均值是非常不靠谱的。

2)响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况,这是完全错误的。

3)响应时间和吞吐量没有和成功率挂钩。

为什么平均值不靠谱

关于平均值为什么不靠谱,我相信大家读新闻的时候经常

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+0  Recommended Books Reading

Tag: oracle | reading;books;performance;architecture;database;MySQL;Oracle
jametong 发于 2014年06月16日 15:55 | 点击: 1279 | 展开摘要
I. Architecuture

1. Scalable internet architecture

2. Release It!

3. Scalability Rules

4. Java Concurrency in Practise

II. Database

1. Relational Database Index Design

2. Oracle Core

3. MySQL TroubleShooting

High Performance MySQL

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+0  Jame’s Readings 06-29

Tag: oracle | Scalability;performance;little's law;queueing theory;mysql;fault tolerance;
jametong 发于 2014年06月09日 16:11 | 点击: 1561 | 展开摘要
Monitoring:

http://t.cn/Rvqir6J Anomaly Detection Fault Tolerance Anticipation Patterns, 异常检测与容错 By John Allspaws,在我眼中,他对运维的思考是最深入的。

http://t.cn/RvqxX2V 基于holt-winters指数移动平均算法做系统的异常检测.

http://t.cn/RvqxcFM 使用指数移动平均来做时间序列数据的平滑化处理。

http

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+0  从LongAdder看更高效的无锁实现

Tag: Java语言 | 程序设计 | AtomicLong | cas | Java | LongAdder | Performance
liuinsect 发于 2014年04月17日 23:11 | 点击: 1415 | 展开摘要
(感谢 @jd刘锟洋 投稿,更多文章参看他的博客:码梦为生)

原文链接:《比AtomicLong还高效的LongAdder 源码解析》

接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时,关于LoadingCache,其实思路也非常简单清晰:用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑,这个思路我早前也正好在项目中使用到。

言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二:

作者是Doug lea ,地位实在举足轻重。



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+0  分布式系统的事务处理

Tag: 程序设计 | 系统架构 | 2PC | 3PC | Consistency | Design | NWR | Paxos | Performance | Vector Clock | 分布式
陈皓 发于 2014年01月20日 11:08 | 点击: 3598 | 展开摘要
当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题:

1)一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。

2)我们总是害怕我们的这台服务器停机,造成服务不可用或是数据丢失。

于是我们不得不对我们的服务器进行扩展,加入更多的机器来分担性能上的问题,以及来解决单点故障问题。 通常,我们会通过两种手段来扩展我们的数据服务:

1)数据分区:就是把数据分块放在不同的服务器上(如:uid % 16,一致性哈希等)。

2)数据镜像:让所有的服务器

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+0  James Reading 12-07

Tag: oracle | monitoring; performance tuning; hard disk lifecycle;syncronization;scalability;redo log ssd performance;HyperLogLog
jametong 发于 2013年12月07日 23:12 | 点击: 1429 | 展开摘要
有一个多月没有整理阅读的内容了, 最近一段时间在阅读几本书,《Systems-Performance-Enterprise-and-the-Cloud》 By Gregg Brendan,《The Art of Computer System Performance》,《NoSQL Distilled》 都很不错, 不过都没看完, 就不在这里多说了。 哈哈。

下面是10-14到今天12-07为止阅读过, 并认为值得了解的内容。

运维与监控

http://t.cn/zR5

查看全文: http://www.udpwork.com/item/11293.html

+0  Jame’s Reading 09-10

Tag: oracle | scalability; performance;cassandra;Antifragile;fault tolerance;社会心理学;行为学
jametong 发于 2013年09月10日 10:13 | 点击: 1414 | 展开摘要
Scalability 也即 扩展性

http://t.cn/z8wbRUs Reddit 系统扩展的经验与教训,1. 尽可能的自动化,2. 没必要一开始即构建可扩展的架构,3.不要在刚开始时构建SOA的架构,4.可扩展的关键是在用户感知到瓶颈之前解决掉扩展性的问题,5. 视SSD为便宜的内存,而不是昂贵的硬盘,6. 每种工具都有其对应的场景,合适的工具用在合适的地方.

http://t.cn/z8wheDy 可扩展性的问题. 从并发连接的角度阐释扩展性的概念, 对于单

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+0  Memcached调优

Tag: Performance Tuning | Memcached | XMemcached | 缓存 | 调优
四火 发于 2013年08月02日 19:54 | 点击: 1302 | 展开摘要
文章系本人原创,转载请保持完整性并注明出自《四火的唠叨》

项目中有一个对实时响应性比较高的服务,引入了Memcached以减少延迟和减少数据库压力。但是期间遇到了一些问题,这里记录一些调优细节。 

客户端选择

最开始我使用的是Memcached Java Client,但是最后放弃了,放弃原因包括:

有时会出现的“No Thread For Socket”异常,我记录在这里;

它不支持NOREPLY模式(在这种模式下,更新缓存的set操作可以不需要Memcached

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+0  Issue record: “No thread for socket” about Memcached

Tag: Performance Tuning | Memcached | socket | 问题
四火 发于 2013年07月15日 21:18 | 点击: 1260 | 展开摘要
文章系本人原创,转载请保持完整性并注明出自《四火的唠叨》

We own a service supplying not-real-time data to the downstream clients. In order to reduce the average latency and the pressure on database, Memcached was imported as the cluster center cache, and our service

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+0  Velocity 2013 上几个不错的主题推荐

Tag: oracle | velocity 2013;resilience engineering;operation;anomaly detect;performance tuning;
jametong 发于 2013年06月29日 15:00 | 点击: 1574 | 展开摘要
Application Resilience Engineering and Operations at Netflix

By Ben Christensen

Netflix的应用容错设计与运维

1. 随着系统规模的增大, 以及大规模SOA化的部署, 服务本身的可靠性与时延成为系统的关键问题.

2. 由于上层的服务会依赖大量的下层服务, 上层服务的可用率与可靠性受到严重调整,假设下层服务的可用率为99.99,如果上层业务同时依赖30个下层服务,则上层的可用率为1-

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+0  无锁HashMap的原理与实现

Tag: Java语言 | 程序设计 | Hash | HashMap | Java | Performance | 多线程 | 并发
onetwogoo 发于 2013年05月30日 21:31 | 点击: 1682 | 展开摘要
 (本文由onetwogoo投稿)

在《疫苗:Java HashMap的死循环》中,我们看到,java.util.HashMap并不能直接应用于多线程环境。对于多线程环境中应用HashMap,主要有以下几种选择:

使用线程安全的java.util.Hashtable作为替代。

使用java.util.Collections.synchronizedMap方法,将已有的HashMap对象包装为线程安全的。

使用java.util.concurrent.Concurren

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