总会遇到一个时候你会想提高程序执行效率，想看看哪部分耗时长成为瓶颈，想知道程序运行时内存和CPU使用情况。这时候你会需要一些方法对程序进行性能分析和调优。

总会遇到一个时候你会想提高程序执行效率，想看看哪部分耗时长成为瓶颈，想知道程序运行时内存和CPU使用情况。这时候你会需要一些方法对程序进行性能分析和调优。

TProfiler是一个可以在生产环境长期使用的性能分析工具.它同时支持剖析和采样两种方式,记录方法执行的时间和次数,生成方法热点 对象创建热点 线程状态分析等数据,为查找系统性能瓶颈提供数据支持.

摘要在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS推测执行算法并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce框架的通用二路连接算法RSJ。为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache的改进算法，通过减少mapper输出的数据来达到优化的目的。

Hbase是一个分布式开源数据库，基于Hadoop分布式文件系统，模仿并提供了基于Google文件系统的Bigtable数据库的所有功能。<br> Hbaes的目标是处理非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，并且有数百万列元素组成的数据表。<br> Hbase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop作为数据存储方式，不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥Hbase处理大数据量等功能，需要使用Hadoop作为文件系统，那么我们就先要了解Hadoop文件系统的基本特性和原理，才能更好地理解Hbase的工作方式。

1.性能测试的主要指标2.性能测试的主要类型3.分析需求设计测试用例4.讨论1.性能测试的主要指标响应时间吞吐量并发并行资源利用率响应时间：响应时间指的是客户端发出请求到得到响应的整个过程所经历的时间。响应时间=网络传输时间*2+服务器处理时间+客户端显示时间。性能指标之响应时间吞吐量：是指单位时间内流经被测系统的数据流量，一般单位为b/s,即每秒钟流经的字节数。吞吐量是指单位时间内系统处理的客户请求的数量，直接体现软件系统的性能承载能力。

本文介绍mysql语句的性能分析与优化。

LightProfiler 为 Oracle 数据库提供性能分析的功能。通过扩展SQL跟踪文件生成详细的资源概况信息，包含响应时间的消耗（事件和游标等），数据文件的使用情况，错误分析等等。

Android提供的dumpsys工具可以用于查看感兴趣的系统服务信息与状态，手机连接电脑后可以直接命令行执行adb shell dumpsys 查看所有支持的Service但是这样输出的太多，可以通过dumpsys | grep ＂DUMP OF SERVICE＂ 仅显示主要的Service的信息

YSlow可以对网站的页面进行分析，并告诉你为了提高网站性能，如何基于某些规则而进行优化。

SlimTune 是一个 .NET 应用的分析和性能优化工具，提供很多诸如远程分析、实时结果、多插件支持的可视化界面。

 --客户资料表 create unique index PK_customers on customers(customer_id) 由于某些原因，客户所在城市这个信息并不什么准确，但是在 客户服务部的CRM子系统中，通过主动服务获取了部分客户20%的所在 城市等准确信息，于是你将该部分信息提取至一张临时表中： 1)最简单的形式 

SlimTune 是一个 .NET 应用的分析和性能优化工具，提供很多诸如远程分析、实时结果、多插件支持的可视化界面。

cAdvisor 是谷歌公司用来分析运行中的 Docker 容器的资源占用以及性能特性的工具。

Naarad 是高度可配置的系统分析工具，通过解析和生成时间序列数据用于可视化的展示。

在去年年末参与的一个项目中，项目技术栈使用 react+es6+ant-design+webpack+babel ，生产环境全量构建将近三分钟，项目业务模块多达数百个，项目依赖数千个，并且该项目协同前后端开发人员较多，提高webpack 构建效率，成为了改善团队开发效率的关键之一。

Collection是最基本的集合接口，所有实现Collection接口的类都必须提供两个标准的构造函数：无参数的构造函数用于创建一个空的Collection，有一个Collection参数的构造函数用于创建一个新的Collection，这个新的Collection与传入的Collection有相同类型的元素。

很高兴能有这样的机会，把我自己多年工作中对服务器硬件、软件方面的性能分析的经验和体会，以及性能优化的经验和各位朋友做一次分享。这份ppt的内容组织大致是这样的，通过对系统中和性能相关的各个环节的介绍，使大家知道出现性能问题时可以从那些方面入手去查，而分析典型应用对系统资源使用的特点，让大家对应用和系统资源的依赖有了更直观的认识，然后我会介绍常见的分析及监控系统资源时使用的工具，这个环节应该是最主要的，最后我会举一个实际发生过的系统性能瓶颈分析和优化的案例，作为一个实践和总结。本文涉及的内容基于Gnu/Linux系统平台，但关于性能优化分析和优化的思路也能适用于其他系统平台。

LoadRunner性能分析及指标介绍。1.如何监控windows系统资源 。2.windows各种计数器指标 。3.内存泄露分析 。4.如何监控oracle资源 。5.IP欺骗

在Linux操作系统上运行着世界上大量最重要的商业系统。Linux的性能现在会对整个企业产生影响。在本书中，IBM公司经验最丰富的Linux性能专家团队将介绍如何发现瓶颈、测量性能并确定有效的优化措施。本书不仅涉及到内核调整，还展示对运行于Linux之上的真实应用程序和数据库的端到端性能加以优化的技术。在全书中，作者给出了建立在当今最流行的企业级Linux平台——基于Intel的RedHatEnterpriseLinux以及NovellSUSE Linux Enterprise Server——之上的真实示例。这些示例简单明晰，易改编用于当代的各种Linux环境。通过本书，将可以学习以下内容：■安装和配置Linux以便达到最高性能■为用户的Linux环境评估并选择适当的硬件体系结构■理解Linux2.4至2.6版本的内核：组件、性能问题以及优化可能性■掌握Linux性能调整的核心原则和策略■利用免费的开源工具进行测量、监控、系统跟踪以及基准测试■对性能数据加以解读，以便分析Linux服务器的真实行为■优化Linux系统的调度器、内存、I/O、文件系统和网络■对运行商业工作负荷的Web、文件、数据库，及应