来自Netflix性能优化大牛BrendanGregg的整理。观测分析测试调优参考

最近游戏服务器经常是启动一段时间后gc很频繁，造成无法登陆游戏,原因无非就是临时内存增长速度很快，那么就是要分析内存飞涨原因先在本地启动游戏服务器，java环境用Jdk1.8先用jps查出java进程，然后执行 jmapdump:live,formatb,file<file\_name.hprof <pid得到游戏服务器内存d

前言Vue框架通过数据双向绑定和虚拟DOM技术，帮我们处理了前端开发中最脏最累的DOM操作部分，我们不再需要去考虑如何操作DOM以及如何最高效地操作DOM；但Vue项目中仍然存在项目首屏优化、Webpack编译配置优化等问题，所以我们仍然需要去关注Vue项目性能方面的优化，使项目具有更高效的性能、更好的用户体验。本文是作者通过

Buffer是一个抽象类，位于java.nio包中，主要用作缓冲区。注意：Buffer是非线程安全类。缓冲区本质上是一块可以写入数据，然后可以从中读取数据的内存。这块内存被包装成NIOBuffer对象，并提供了一组方法，用来方便的访问该块内存。NIO有以下几种Buffer类型：ByteBufferMappedByteBuff

Redis的特点Redis本质上是一个KeyValue类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的KeyValueDB。Redis的

Redis 的读写都是在内存中，所以它的性能较高，但在内存中的数据会随着服务器的重启而丢失，为了保证数据不丢失，我们需要将内存中的数据存储到磁盘，以便Redis重启时能够从磁盘中恢复原有的数据，而整个过程就叫做Redis持久化。!image.png(https://oscimg.oschina.net/oscnet/232e657dae2

1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flin

上一篇，我们介绍了《DB——数据的读取和存储方式》(https://my.oschina.net/u/1859679/blog/1581379)，这篇聊聊sql优化器的工作。关系型数据库的一大优势之一，用户无需关心数据的访问方式，因为这些优化器都帮我们处理好了，但sql查询优化的时候，我不得不要对此进行关注，因为这牵扯到查询性能问题。有经验的程序

Mysql高级day031\.应用优化前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。1.1使用连接池对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源

作者：京东零售王军1.背景压测过程中优化线程池以后单机qps存在性能瓶颈，优化过程中发现默认线程池及日志对性能存在严重的影响所以引发了一系列对日志优化的整理2.哪些场景可能导致性能问题在任何系统中，日志都是非常重要的组成部分，它是反映系统运行情况的重要依据