因为想尝试一下 TIDB，那么用了sysbench来做压测。
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标签存档: performance
一个比较有趣的性能问题排查工具
作者: inter12
日期: 12 三月, 2018
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greys是一个很强大的工具，简单的一句话就是强化版的btrace. 之前遇见一个问题，就是线上查询很慢，正好通过这个工具试着诊断一下。
一 安装greys
curl -sLk http://ompc.oss.aliyuncs.com/greys/install.sh|sh
cd greys
sh ./install-local.sh
二 诊断问题
jcmd 拿到 pid
root@hzxs-hadoop-pre-03:/data/src/greys # ./greys.sh 141930
_
____ ____ _____ _ _ ___ _____ _____ ____ _____ _| |_ ___ ____ _ _
/ _ |/ ___) ___ | | | |/___|_____|____ | _ \(____ (_ _) _ \| \| | | |
( (_| | | | ____| |_| |___ | / ___ | | | / ___ | | || |_| | | | | |_| |
\___ |_| |_____)\__ (___/ \_____|_| |_\_____| \__)___/|_|_|_|\__ |
(_____| (____/ (____/
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|v|e|r|s|i|o|n|:|1|.|7|.|6|.|6|
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
ga?>
查看问题：
ga?>trace com.bilibili.berserker.horoscope.biz.service.impl.HoroChannelDomainServiceImpl listChannelList
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 416 ms.
`—+Tracing for : thread_name=”qtp2142442467-651″ thread_id=0x28b;is_daemon=false;priority=5;
`—+[7371,7370ms]com.bilibili.berserker.horoscope.biz.service.impl.HoroChannelDomainServiceImpl:listChannelList()
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@38)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getPlatform(@39)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@39)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getStartDate(@40)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@40)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getEndDate(@41)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@41)
+—[9,8ms]com.bilibili.agilawood.util.BeanUtils:copy(@43)
+—[9,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getStartDate(@46)
+—[9,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getEndDate(@47)
+—[9,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getSortField(@48)
+—[9,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getSortType(@49)
+—[7371,7362ms]com.bilibili.berserker.horoscope.dao.HoroChannelDataDAO:listChannels(@45)
+—[7371,0ms]org.apache.commons.collections.CollectionUtils:isEmpty(@51)
`—[7371,0ms]com.bilibili.agilawood.util.BeanUtils:copyList(@55)
发现大量的耗时在一个DAO操作上
原因是上线时候没有给查询条件加上索引导致的，添加索引后。
ga?>trace com.bilibili.berserker.horoscope.biz.service.impl.HoroChannelDomainServiceImpl listChannelList
Press Ctrl+D to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 474 ms.
`—+Tracing for : thread_name=”qtp685399117-2763″ thread_id=0xacb;is_daemon=false;priority=5;
`—+[64,63ms]com.bilibili.berserker.horoscope.biz.service.impl.HoroChannelDomainServiceImpl:listChannelList()
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@38)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getPlatform(@39)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@39)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getStartDate(@40)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@40)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getEndDate(@41)
+—[1,0ms]com.google.common.base.Preconditions:checkNotNull(@41)
+—[1,0ms]com.bilibili.agilawood.util.BeanUtils:copy(@43)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getStartDate(@46)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getEndDate(@47)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getSortField(@48)
+—[1,0ms]com.bilibili.berserker.horoscope.api.query.HoroChannelSimpleQuery:getSortType(@49)
+—[64,63ms]com.bilibili.berserker.horoscope.dao.HoroChannelDataDAO:listChannels(@45)
+—[64,0ms]org.apache.commons.collections.CollectionUtils:isEmpty(@51)
`—[64,0ms]com.bilibili.agilawood.util.BeanUtils:copyList(@55)
一个SQL查询从7秒多降到了64毫秒。
三 总结
greys是一个不错的工具，还有其他很强大的功能，具体可见使用文档：https://yq.aliyun.com/articles/2390
nio的一些特性解析
作者: inter12
日期: 3 二月, 2017
没有评论 | 3,356 views
最近在回顾以前学过的知识，看到了nio,想想有必要再重新整理一下。这里说的NIO，指的是JDK1.4种的NIO，非NIO2.
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额外JAR包的加载问题
作者: inter12
日期: 4 十二月, 2013
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写swiftly的一个场景：需要加载非classpath路径下的jar包。其中用了spring来做容器管理，但是遇到一个问题：无法加载到自己想要的类。
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大数据处理概述
作者: inter12
日期: 22 六月, 2013
1 条评论 | 5,120 views
大数据是时下的热门话题，你不说几句大数据都不好意思出门跟人打招呼，今天就抽空理理自己对于大数据处理的理解吧。
大数据，顾名思义就是一堆非常非常大的东西丢在那边，一堆杂乱，原始的数据，然后要求我们根据自己的业务要求，抽取并分析出价值来。看起来很简单的事情吧，是的，若是时间足够的话，我们可以慢慢的处理，最简单的就是线性的，之后是就二分，树结构查找，再快点就哈希。但是，在大数据面前，简单的使用上面的手段是不能满足实际的业务要求的。只好继续探索探索。
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Exchanger的简单示例
作者: inter12
日期: 20 六月, 2013
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在JDK5之后，提供了很多写并发程序的API，降低了我们写多线程程序的难度，大致上有：Semaphore，CountDownLatch，Exchanger，CyclicBarrier 四个！
四者中对于Exchanger相对陌生，今天突然看到，觉得有点意思，查了网上的资料，写的demo都不是很好，就写个demo玩玩，它的作用是负责两组线程间的通信问题(数据交换)，很明显的一个例子就是生产者和消费者可用Exchanger来实现！具体代码如下所示吧：
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前端优化原则
作者: inter12
日期: 12 三月, 2013
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内容主要来之雅虎的前端优化原则：http://developer.yahoo.com/performance/rules.html
对于部分内容做了解释，感觉其中的部分原则是相同的，遵循了一种一条，自然就遵循了另一条，例如第一条和第二十条，同时还有一些原则是单纯的优化而优化，大可从整体设计风格和设计原则上考虑，例如第15条。
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系统设计 — 性能的考量点
作者: inter12
日期: 23 二月, 2013
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一般我们考量一个系统的性能如何，主要有以下这么几点：
1.响应时间：系统完成一次外部请求所需的时间
2.响应性：系统响应请求的速度有多快，这点有点偏用户体验方面，若是请求处理期间，系统一直处在等待状态，那么系统的响应性和响应时间是相等，但若是系统在接受到请求后，给用户一个提示表明自己已经接受到请求了，或是给出一个响应的进度条，那么响应性相比较之前要好些。
3.等待时间：获得系统任何响应的最小时间，例如返回一个201已经建立链接等，这个也是在做系统间服务调用时，尽量的减少远程调用
4.吞吐量：给定时间内能处理多大的请求量，一般吞吐量上升，那么响应时间都会随之下降，具体在设计时候寻找的是一个平衡。从用户角度而言，响应性比响应时间更重要，所以为了提供响应性，牺牲一些响应时间或者吞吐量是值得的。
5.负载：系统当前负荷的表述，也就是当前有多少个用户和系统相连，一般伴随着其他性能同时出现，例如在10个用户的情况下响应时间是1秒，在20用户的情况下响应时间是2秒。
6.负载敏感度：也理解为系统的衰竭指数，两个系统A,B，在10个用户情况下，A是1秒，B是2秒，但是20个用户情况下，A是10秒，B是5秒，那么A系统的敏感度比较高，也就是系统衰竭的比较快。
7.效率：性能除以资源，在一个双CPU系统的性能是20tps，一个四核系统的性能是30tps，那么就代表前者效率更高
8.容量：最大负载或是吞吐量的指标，可以是一个绝对大的值，或是性能衰竭至低于一个可接受的阀值之前的临界点。
9.可伸缩性：向系统增加资源对系统性能的影响，一般添加资源后，系统性能是有所提升的。伸缩分为两方面，垂直可伸缩性，通常指提高单个服务器的性能，加内存、CPU等操作。还有水平可伸缩性，就是添加服务器数目，我们更多讨论的是水平可伸缩性。
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ReentrantLock实现原理
作者: inter12
日期: 5 二月, 2013
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因为ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock的实现原理基本相同，就单看ReentrantLock。
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