【线上问题定位处理】及【性能优化】系列文章

原创 已于 2025-01-24 21:54:24 修改 · 1k 阅读 · 5 ·
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于 2025-01-24 21:47:25 首次发布

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性能优化

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九大服务架构性能优化方式

如何进行GC调优

如何排查线上系统出现的Full GC

MySQL - 性能优化

MySQL - 分库分表

大数据查询的处理方案

MySQL优化手段有哪些

服务CPU100%问题如何快速定位？

服务内存OOM问题如何快速定位？

JVM调优6大步骤

线上问题定位处理

 Redis缓存雪崩，缓存穿透、缓存击穿，热key，大key

线上常见问题案例及排查工具

线上问题原因及处理方案

线上服务怎么记录每次fullgc的dump文件

 开发维护一个项目需要考虑的地方

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九大服务架构性能优化方式

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如何进行GC调优

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MySQL性能优化，sql优化有哪些，数据库如何优化设计（一）
zhangfuping123456789的博客
03-18 4340
sql优化、mysql、java
监控-解决、定位性能问题以及性能优化
迷路剑客个人博客
12-04 2584
转载声明 本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容： 90%的人会遇到性能问题，如何用1行代码快速定位？ 作者：齐光 出处：THU数据派 转载仅为方便学习查看，一切权利属于原作者，本人只是做了整理和排版，如果带来不便请联系我删除。 摘要 性能问题和Bug不同，后者的分析和解决思路更清晰，很多时候从应用日志（文中的应用指分布式服务下的单个节点）即可直接找到问题根源，...
Java高级面试：JVM性能调优与线上问题排查实战
南客先生的博客
05-05 772
候选人回答：垃圾回收是JVM自动管理内存的机制，常见的算法有标记-清除、复制、标记-整理和分代收集算法。本次面试围绕JVM性能调优展开，候选人在技术深度和实战经验上表现出色。系统性思维和解决问题的能力令人印象深刻。希望这篇文章能为Java开发者提供有价值的参考。
线上系统遭遇性能Bug时的应急处理与长期优化策略
NHB66666666的博客
09-27 750
线上系统出现性能Bug是一种常见且严重的问题，它可能引发用户体验下降、服务不可用甚至造成业务损失。当这类问题出现时，如何迅速响应并高效解决，以及如何从长远角度预防性能问题的发生，是每个运维团队和技术团队都应熟知并熟练掌握的应对策略。以下是针对线上性能Bug的具体处理方案与长期优化建议。
线上问题定位神器：Arthas
07-18 888
我经历过凌晨3点被报警叫醒的慌乱，也体会过定位难题的煎熬。90%的线上问题都源于"三个不知道"：不知道哪慢、不知道谁卡、不知道为何错。这篇文章跟大家一起聊聊如何用Arthas快速定位线上问题，希望对你会有所帮助。Arthas能力矩阵问题类型核心命令效果方法级追踪tracewatch精确到毫秒的性能分析线程诊断threadthread -b秒级定位阻塞源内存分析heapdumpvmtool不触发GC的内存快照动态修复jadredefine免重启热更新架构师的三层境界看现象：CPU高→重启（新手）
线上问题排查-常见的线上问题
0
10-22 1823
明确问题：首先，需要明确线上出现了什么问题。这包括了解问题的具体表现、发生的时间、影响的范围等。通过收集用户反馈、查看监控系统告警等方式，收集问题相关信息。 收集信息：收集与问题相关的各种信息，如日志、指标、用户反馈等。这些信息是排查问题的关键，可以帮助我们了解问题的来龙去脉。 分析问题：根据收集到的信息，对问题进行深入分析。这包括分析日志、指标等数据，找出异常点，进一步定位问题原因。 解决问题：在定位问题原因后，采取相应的解决措施。这可能涉及到修改代码、调整配置、优化系统架构等。
性能优化 - 高级进阶: 性能优化全方位总结
小工匠
06-15 1751
本文是一份系统性能优化的结构化指南，从准备阶段到问题定位提供了完整方法论。首先明确优化目标与范围，再搭建监控体系收集CPU、内存、I/O等关键指标。重点介绍了从整体到局部的分析流程：先确认异常场景，再通过工具定位具体瓶颈（如CPU热点、内存泄漏或I/O过高）。文中包含20余篇详细技术文章的索引链接，涵盖理论、工具和案例三大维度，涉及JMH基准测试、JVM调优、多线程优化等实用技巧。适用于排查线上问题、制定优化方案等场景，帮助团队系统性地提升系统性能。
Java线上问题排查系列--系统问题排查的方法/步骤
IT利刃出鞘的博客
11-02 7246
本文介绍如何排查Java的线上问题。包括：如何得知线上出问题了，线上排查步骤简述，CPU、内存、磁盘、网络、垃圾回收、死锁的详细排查步骤。
抖音 Android 性能优化系列：启动优化之理论和工具篇
2301_79985012的博客
05-02 1429
作为一名从事Android的开发者，很多人最近都在和我吐槽Android是不是快要凉了？而在我看来这正是市场成熟的表现，所有的市场都是温水煮青蛙，永远会淘汰掉不愿意学习改变，安于现状的那批人，希望所有的人能在大浪淘沙中留下来，因为对于市场的逐渐成熟，平凡并不是我们唯一的答案！网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
十七.吊打面试官系列-JVM优化-阿里Arthas解决线上问题
墨家巨子@俏如来
06-19 1383
在生产环境通常是不允许远程连接的，一是因为性能问题，二是因为安全性问题。而如果使用JVM监控命令的话又不是很直观，因为没有可视化界面，阿里巴巴开源了一款JVM开源神器Arthas可以帮我们方便快捷的帮助我们定位JVM的问题从而进行调优。
【数据库优化】基于慢查询日志分析的MySQL性能调优：线上系统从卡顿到流畅的实践方案设计
12-12
②学会使用日志分析工具定位性能瓶颈；③理解慢查询的根本成因并实施有效优化；④建立数据库性能持续监控与维护机制； 阅读建议：建议结合实际生产环境边学边练，重点动手实践日志配置、工具分析、执行计划解读与...
JAVA线上问题排查与系统优化技巧
这篇文章提供的是一套实用的Java线上问题排查流程，包括监控系统资源、识别性能瓶颈、定位问题进程以及深入分析线程堆栈。这些技能对于任何Java开发人员来说都是至关重要的，能帮助他们在面对线上问题时迅速找到解决...
视图 vs 临时表：它们的差异、适用场景与性能优化
Knight
12-21 983
视图和临时表是数据库开发中两种常见但易混淆的对象。视图是SQL查询模板，不存储数据，仅封装查询逻辑，适合统一口径、权限控制和简化复杂查询；临时表则实际存储数据，作为中间结果缓存，适合性能优化、复杂计算和分步ETL处理。核心区别在于：视图提供逻辑抽象层，临时表提供物理数据缓存。视图侧重封装与安全，临时表侧重性能与中间处理。正确选择使用可显著提升SQL性能和系统可维护性。
CANN训练营 学习（day7）昇腾AI训练全流程实战：从模型迁移到性能优化的深度指南
人生真正的货币不是金钱，不是时间，而是你的注意力！”​​ ——纳瓦尔（《纳瓦尔宝典》）
12-18 1033
【摘要】昇腾AI训练营提供从模型迁移到性能优化的全流程实战指南。教程聚焦PyTorch生态，通过代码示例详解三大核心环节：1)模型迁移阶段，使用自动迁移工具完成GPU到NPU的转换；2)精度调试环节，借助msprobe工具进行环境配置检查和逐层数据比对；3)性能调优阶段，利用Profiler工具分析计算/内存/通信瓶颈。训练营帮助开发者掌握昇腾NPU上的大模型训练技巧，实现高精度、高性能的AI模型部署。报名链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/ca
2.1 CPU脚本性能优化简介
xxxxxxxx___的博客
12-19 211
【代码】2.1 CPU脚本性能优化简介。
Linux服务器性能优化全攻略
最新发布
赵玉的专栏
12-22 875
摘要：本文系统介绍了Linux服务器企业级性能优化方案，提出从评估到实施的闭环流程框架。核心内容包括：1）建立性能基准与瓶颈定位方法；2）分层优化实施策略（硬件/内核→系统参数→中间件→应用）；3）关键优化参数参考表（CPU调度、内存管理、I/O调度等）；4）常见性能问题速查表（CPU/内存/I/O问题排查）；5）优化实践建议（小步验证、监控驱动、云环境差异处理）。强调数据驱动的优化理念和"一次只变一个因子"的原则，适用于不同业务场景的性能调优需求。
构建可持续的SQL性能优化能力：zCloud数据库运维实践观察
weixin_54551388的博客
12-19 582
本文结合云和恩墨多元数据库智能管理平台zCloud产品的核心能力，探讨如何建立一套严谨、可落地的SQL性能持续优化体系。
告别“头痛医头”：SQL性能优化的闭环构建，从被动修复到主动掌控
weixin_54551388的博客
12-18 837
构建一套覆盖“发现→分析→建议→上线→验证”的全流程闭环机制，成为打破当前被动局面、实现SQL性能持续优化的关键突破点。
VPP中ACL源码详解第六篇：多核和性能优化实现以及调试与观测
clearhenry的博客
12-18 899
本文是VPP ACL插件系列文章的第六和第七部分，主要讲解多核性能优化和可观测性调试相关内容。文章首先介绍了多核环境下的性能优化技术，包括批量处理、预取优化和流水线处理等方法。随后详细讲解了ACL插件的调试工具和方法，包括会话表监控、性能指标收集和CLI命令等调试手段。这两部分内容从实践角度出发，帮助开发者优化ACL插件在多核环境下的性能表现，并提供有效的调试工具链来诊断和解决实际问题。
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