1、JVM调优目标：使用较小的内存占用来获得较高的吞吐量或者较低的延迟。程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题，比如cpuload过高、请求延迟、tps降低等，甚至出现内存泄漏（每次垃圾收集使用的时间越来越长，垃圾收集频率越来越高，每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少）、内存溢出导致系统崩溃，因此需要对JVM进行调优，使得程序在正

QPSreq/sec请求数/秒【QPS计算PV和机器的方式】QPS统计方式\一般使用http\_load进行统计\QPS总请求数/(进程总数\请求时间)QPS:单个进程每秒请求服务器的成功次数单台服务器每天PV计算公式1：每天总PVQPS\3600\6公式2：每天总PV

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而Kafka具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解Kafka消息存储设计的那些事。在Kafka的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们Java后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到

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SQL改写是数据库产品中使用比较频繁的一个技术，在大多数产品中的调用频率也非常高，通常对性能的需求需要接近对应数据库产品的上限。例如在天翼云关系型数据库中的Mysql语法兼容组件，其性能测试标准需要达到接近30万TPS，也意味着SQL改写环节的性能标准需要支持至少每秒30万次以上，否则会成为系统的性能瓶颈。

1问题回顾1.1问题描述在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。1.2分析思路谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？1）使用火焰图