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- 我又和redis超时杠上了服务监控系列文章服务监控系列视频 背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。但究竟是不是cpu占比高的问题导致... 我又和redis超时杠上了服务监控系列文章服务监控系列视频 背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。但究竟是不是cpu占比高的问题导致...
- 一次排查某某云上的redis读超时经历性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。以下是我的排查思路。 排查思路 查阅 redis 慢查询日志既然是redis超时，首先想到的还是 对于... 一次排查某某云上的redis读超时经历性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。以下是我的排查思路。 排查思路 查阅 redis 慢查询日志既然是redis超时，首先想到的还是 对于...
- 能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。 能优化根据优化的类别，分为业务优化和技术优化。业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。
- 1. NOT IN 执行性能差的原因默认配置下NOT IN必然后NestLoop的执行方式，执行方式比较低效DROP TABLE t1;DROP TABLE t2;CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int);CREATE TABLE t2(c1 int, c2 int);INSERT INTO t1 VALUES (1, 1), (2, 2);INSERT INTO t2... 1. NOT IN 执行性能差的原因默认配置下NOT IN必然后NestLoop的执行方式，执行方式比较低效DROP TABLE t1;DROP TABLE t2;CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int);CREATE TABLE t2(c1 int, c2 int);INSERT INTO t1 VALUES (1, 1), (2, 2);INSERT INTO t2...
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- 随着数据的不断膨胀，科技的持续进度，我们记录数据的方式也在不断变化。从最早的甲骨文，到纸质记录，再到如今用磁盘硬件收集。再说到大数据，现在普遍使用的是hadoop和spark。而spark因其优越的性能优势，已经在逐步取代hadoop了。 spark固然好用，但其学习成本较高，配置项繁多。我们要用好spark，需要知道它的原理及特性。今天就来讲讲spark的性能调优方向。 随着数据的不断膨胀，科技的持续进度，我们记录数据的方式也在不断变化。从最早的甲骨文，到纸质记录，再到如今用磁盘硬件收集。再说到大数据，现在普遍使用的是hadoop和spark。而spark因其优越的性能优势，已经在逐步取代hadoop了。 spark固然好用，但其学习成本较高，配置项繁多。我们要用好spark，需要知道它的原理及特性。今天就来讲讲spark的性能调优方向。
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