- 写在前面陆续整理一些 openEuler Linux 网络调优的的技术博客讲网络调优，离不开讲 ebpf，对于网络优化，我计划分四个方向整理：1.内核网络栈的认知，以及一些常见的网络认知2.网络相关的内核参数优化以及监控指标认知3.BPF/eBPF 对于网络的性能监控与调优4.容器网络/软件定义网络SDN，云原生组网认知有其他小伙伴想了解的方向欢迎留言，本篇博客是第一部分，内核网络栈的认知... 写在前面陆续整理一些 openEuler Linux 网络调优的的技术博客讲网络调优，离不开讲 ebpf，对于网络优化，我计划分四个方向整理：1.内核网络栈的认知，以及一些常见的网络认知2.网络相关的内核参数优化以及监控指标认知3.BPF/eBPF 对于网络的性能监控与调优4.容器网络/软件定义网络SDN，云原生组网认知有其他小伙伴想了解的方向欢迎留言，本篇博客是第一部分，内核网络栈的认知...
- 开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，... 开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，...
- 性能调优的尽头：openEuler如何跑出极致性能？ 性能调优的尽头：openEuler如何跑出极致性能？
- 写在前面博文内容涉及到OOM Killer机制，以及利用 Cgroup/dmesg/BPF 观测 OOM Killer 事件，包括云原生环境下的 OOM Killer 机制的简单介绍这是内存调优的最后一篇，之后会分享一些网络调优相关内容理解不足小伙伴帮忙指正 :),生活加油 我不再将这个世界与我所期待的，塑造的圆满世界比较照，而是接受这个世界，爱它，属于它。 — 《悉达多》持续分享技术干货... 写在前面博文内容涉及到OOM Killer机制，以及利用 Cgroup/dmesg/BPF 观测 OOM Killer 事件，包括云原生环境下的 OOM Killer 机制的简单介绍这是内存调优的最后一篇，之后会分享一些网络调优相关内容理解不足小伙伴帮忙指正 :),生活加油 我不再将这个世界与我所期待的，塑造的圆满世界比较照，而是接受这个世界，爱它，属于它。 — 《悉达多》持续分享技术干货...
- 一、MapReduce性能瓶颈的深度剖析在分布式计算领域，MapReduce框架的性能瓶颈往往隐藏在数据流动的每个环节。通过分析多个生产环境案例，发现**Shuffle阶段耗时占比超过60%**的情况极为常见，这与HDFS数据分布策略、网络I/O负载及内存管理机制存在强关联性。 1.1 数据倾斜的隐形代价当键值分布不均时（如mapreduce.job.reduces设置过小），某些Redu... 一、MapReduce性能瓶颈的深度剖析在分布式计算领域，MapReduce框架的性能瓶颈往往隐藏在数据流动的每个环节。通过分析多个生产环境案例，发现**Shuffle阶段耗时占比超过60%**的情况极为常见，这与HDFS数据分布策略、网络I/O负载及内存管理机制存在强关联性。 1.1 数据倾斜的隐形代价当键值分布不均时（如mapreduce.job.reduces设置过小），某些Redu...
- Java工程实践中的性能调优：JVM参数优化与代码优化 0. 引言“系统上线 3 个月 CPU 飙到 95%，重启只能顶 2 小时”——这是我在 2024 年某个深夜接到的 P0 告警。事后复盘发现，问题不是业务逻辑写错，而是 JVM 参数与代码实现共振导致 GC 风暴。本文将用一次真实案例为主线，给出 可落地的 JVM 参数优化步骤 与 可复制的代码级重构思路，并辅以 完整可运行代码 与... Java工程实践中的性能调优：JVM参数优化与代码优化 0. 引言“系统上线 3 个月 CPU 飙到 95%，重启只能顶 2 小时”——这是我在 2024 年某个深夜接到的 P0 告警。事后复盘发现，问题不是业务逻辑写错，而是 JVM 参数与代码实现共振导致 GC 风暴。本文将用一次真实案例为主线，给出 可落地的 JVM 参数优化步骤 与 可复制的代码级重构思路，并辅以 完整可运行代码 与...
- 性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。 性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
- 相关子查询分为相关子查询（Correlated-SubQuery）和非相关子查询（None-Correlated SubQuery）。非相关子查询的执行不依赖于外层父查询的任何属性值，可独自求解。相关子查询的执行依赖于外层父查询的一些属性值，子查询与外部父查询经常存在关联条件，在执行上父查询的每一条输出都需要把相关的参数迭代到标量子查询中计算一次，这种反复的迭代类似于nestloop的执行方... 相关子查询分为相关子查询（Correlated-SubQuery）和非相关子查询（None-Correlated SubQuery）。非相关子查询的执行不依赖于外层父查询的任何属性值，可独自求解。相关子查询的执行依赖于外层父查询的一些属性值，子查询与外部父查询经常存在关联条件，在执行上父查询的每一条输出都需要把相关的参数迭代到标量子查询中计算一次，这种反复的迭代类似于nestloop的执行方...
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