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性能优化的思路如下:如果CPU的利用率不高,说明资源没有充分利用,可以通过工具(如strace)查看应用程序阻塞在哪里,一般为磁盘,网络或应用程序自己的业务逻辑有休眠或信号等待,这些优化措施在其它章节描述。如果CPU利用率高,可以选择更好的硬件,优化硬件的配置参数来适配业务场景,或者通过优化软件来降低CPU占用率。根据CPU的能力配置合适

锁与等待分析基于Linux perf工具的采样数据,对glibc和开源软件(如MySQL、Open MP)的锁与等待函数(包括sleep、usleep、mutex、cond、spinlock、rwlock、semaphore等)进行分析,关联到其归属的进程和调用点,并根据当前已有的优化经验给出优化建议。已成功创建工程,且当前工程下不存在离

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鲲鹏性能分析工具由三个子工具组成,分别为:系统性能分析、Java性能分析和诊断调试。系统性能分析是针对基于鲲鹏的服务器的性能分析工具,能收集服务器的处理器硬件、操作系统、进程/线程、函数等各层次的性能数据,分析系统性能指标,定位到系统瓶颈点及热点函数,并给出优化建议。该工具可以辅助用户快速定位和处理软件性能问题。Java性能分析是针对基于

伪共享分析基于ARM SPE(Statistical Profiling Extension)的能力实现。SPE针对指令进行采样,同时记录一些触发事件的信息,包括精确的PC指针信息。利用SPE能力进行伪共享分析,可以得到发生伪共享的次数和比例、指令地址和代码行号、NUMA节点等信息。基于这些信息,用户可以有针对性地修改自己的程序,降低发生

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伪共享分析基于ARM SPE(Statistical Profiling Extension)的能力实现。SPE针对指令进行采样,同时记录一些触发事件的信息,包括精确的PC指针信息。利用SPE能力进行伪共享分析,可以得到发生伪共享的次数和比例、指令地址和代码行号、NUMA节点等信息。基于这些信息,用户可以有针对性地修改自己的程序,降低发生

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块存储调优主要分为:均衡型配置调优以机械硬盘(HDD)作为数据盘,并配置适量固态硬盘(SSD)作为DB/WAL分区、元数据存储池的场景。以机械硬盘(HDD)作为数据盘,并配置适量固态硬盘(SSD)作为DB/WAL分区、元数据存储池的场景。高性能配置调优即所有数据盘都是用固态硬盘(SSD)的场景。即所有数据盘都是用固态硬盘(SSD)的场景。

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本次实践中,通过采样分析和堆转储分析定位代码中具体巨型对象分配的位置,通过调大region 大小解决。但是在实际的业务中,优先建议调整代码逻辑去解决问题,尽量避免分配巨型对象,从而减轻jvm的压力。 如果发现默认的region大小,不符合程序的体量,那么可以根据实际情况适当调大region大小。在进行其他程序调优时,需要根据华为鲲鹏性能优

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Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中,在spark.driver.extraJavaO

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TopHat2是一个快速的将RNA-Seq数据进行快速剪接映射的程序,它使用超快的高通量短读比对程序,将RNA-Seq的信息比对到哺乳动物大小基因组上,然后分析映射结果来鉴别外显子之间的剪接点。TopHat是马里兰大学生物信息和计算机生物中心,以及加利福尼亚大学伯克利分校数学系和分子细胞生物学系以及哈弗大学的干细胞与再生生物学系联合开发的

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Miss事件分析基于ARM SPE(Statistical Profiling Extension)的能力实现。SPE针对指令进行采样,同时记录一些触发事件的信息,包括精确的PC指针信息。利用SPE能力可以对业务进行LLC Miss,TLB Miss,Remote Access,Long Latency Load等Miss类事件分析,并精

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锁与等待分析基于Linux perf工具的采样数据,对glibc和开源软件(如MySQL、Open MP)的锁和等待函数(包括sleep、usleep、mutex、cond、spinlock、rwlock、semophore等)进行分析,关联到其归属的进程和调用点,并根据当前已有的优化经验给出优化建议。已成功创建工程,且当前工程下不存在离

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微架构分析基于ARM PMU(Performance Monitor Unit)事件,获得指令在CPU流水线上的运行情况,帮助用户快速定位当前应用在CPU上的性能瓶颈。用户可以有针对性地修改自己的程序,以充分利用当前的硬件资源。已成功创建工程,且当前工程下不存在离线状态的节点。微架构任务只支持虚拟机。打开“新建分析任务”页面。以通用场景下

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伪共享分析基于ARM SPE的能力实现。SPE针对指令进行采样,同时记录一些触发事件的信息,包括精确的PC指针信息。利用SPE能力可以对业务进行伪共享分析,并精确的关联到造成该事件的代码。已成功创建工程,且当前工程下不存在离线状态的节点。伪共享分析只支持openEuler操作系统,要求内核版本为4.19及以上,并且配置SPE(Statis

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本文档提供了如表1所示的性能分析案例,旨在通过这些代码样例演示不同场景下性能分析过程,指导用户如何找到性能瓶颈点,并针对性的进行优化,进而提升应用程序和整个系统的性能。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34754795/article/details/119665851?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165918321816782184659334%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165918321816782184659334&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-7-119665851-null-null.nonecase&utm_term=cdn

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