Apache Ignite内存与JVM调优指南

Apache Ignite内存与JVM调优指南

ignite Apache Ignite ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite16/ignite

概述

Apache Ignite作为内存计算平台,其性能表现与内存管理密切相关。虽然Ignite将数据和索引存储在Java堆外内存中,但Java堆仍然用于处理查询结果和应用程序生成的对象。本文将深入探讨Ignite内存调优的最佳实践,帮助您优化集群性能。

操作系统层面调优

交换空间(Swappiness)设置

交换行为会显著影响Ignite集群性能。在Unix/Linux系统中,建议根据使用场景调整vm.swappiness参数:

  • 启用原生持久化时:设置为0
  • 未启用原生持久化时:设置为10
sysctl -w vm.swappiness=0

高交换活动会导致GC暂停时间延长,表现为GC日志中出现"低用户时间、高系统时间、长GC暂停"记录。

内存分配策略

Ignite节点内存分配应考虑与操作系统和其他应用的共享:

  1. 纯内存模式(禁用原生持久化):

    • 建议分配不超过90%的RAM给Ignite节点
  2. 启用原生持久化

    • 操作系统需要额外内存用于页面缓存
    • 建议分配不超过70%的RAM给Ignite节点

高级内存调优

对于Linux环境,可进行以下内核参数优化:

  1. 禁用NUMA区域回收优化:
sysctl -w vm.zone_reclaim_mode=0
  1. 在RedHat系统中禁用透明大页面:
echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag
  1. 调整页面缓存回收参数(缓解kswapd守护进程压力):
sysctl -w vm.extra_free_kbytes=1240000

JVM与垃圾回收调优

通用GC配置建议

G1垃圾收集器(JDK 1.8+推荐)
-server
-Xms10g
-Xmx10g
-XX:+AlwaysPreTouch
-XX:+UseG1GC
-XX:+ScavengeBeforeFullGC
-XX:+DisableExplicitGC
CMS垃圾收集器(备选方案)
-server
-Xms10g
-Xmx10g
-XX:+AlwaysPreTouch
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+CMSPermGenSweepingEnabled
-XX:+ScavengeBeforeFullGC
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark
-XX:+DisableExplicitGC

高级I/O调优

当GC日志出现"低用户时间、低系统时间、长GC暂停"时,可能因I/O活动导致GC线程阻塞。可尝试调整页面刷新间隔:

sysctl -w vm.dirty_writeback_centisecs=500
sysctl -w vm.dirty_expire_centisecs=500

注意事项

  1. 生产环境修改内核参数前,请确保:

    • 已确认系统确实存在问题
    • 已咨询IT部门
    • 已备份原有配置
  2. 不同Linux发行版的命令可能有所差异,RedHat 7的配置仅供参考

  3. 启用原生持久化时,建议设置MaxDirectMemorySizeJVM参数为walSegmentSize * 4

总结

通过合理的操作系统参数配置和JVM调优,可以显著提升Apache Ignite集群的性能表现。建议根据实际应用场景和负载特点,逐步调整参数并监控效果,找到最适合您环境的配置方案。

ignite Apache Ignite ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite16/ignite

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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