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无心流泪wan:
private static final Log log = ...
log4j Category.callAppenders Block -
yjxa901:
博主好: http://www.java.net/down ...
jdk debug -
aptech406328627:
大神,请接收我的膜拜吧,纠结了两天的问题,就这么让你给解决了 ...
java.lang.reflect.MalformedParameterizedTypeException -
xukunddp:
谢谢1楼,我也遇到,搞定了
java.lang.reflect.MalformedParameterizedTypeException -
di1984HIT:
学习了!!!!
jvmstat hsperfdata java.io.tmpdir
记录下方便使用,转载自:http://www.itlearner.com/article/4553
一、影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 Ø CPU Ø 内存 Ø 磁盘I/O带宽 Ø 网络I/O带宽 2. 程序应用级 二、系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)=0 Swap Out(so)=0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait % < 20% iowait % =35% iowait % >= 50% 其中: %user:表示CPU处在用户模式下的时间百分比。 %sys:表示CPU处在系统模式下的时间百分比。 %iowait:表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。 swap in:即si,表示虚拟内存的页导入,即从SWAP DISK交换到RAM swap out:即so,表示虚拟内存的页导出,即从RAM交换到SWAP DISK。 三、系统性能分析工具 1.常用系统命令 Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等 2.常用组合方式 • 用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈 • 用free、vmstat检测是否是内存瓶颈 • 用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈 • 用netstat检测是否是网络带宽瓶颈 四、Linux性能评估与优化 1. 系统整体性能评估(uptime命令) [root@web1 ~]# uptime 16:38:00 up 118 days, 3:01, 5 users, load average: 1.22, 1.02, 0.91 这里需要注意的是:load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数,例如,本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能,但是偶尔大于8时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲的时间片,比如本例中的输出,CPU是非常空闲的。 2. CPU性能评估 (1)利用vmstat命令监控系统CPU 该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息,这里我们主要用它来看CPU一个负载情况。 下面是vmstat命令在某个系统的输出结果: [root@node1 ~]# vmstat 2 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0 l Procs r列表示运行和等待cpu时间片的进程数,这个值如果长期大于系统CPU的个数,说明CPU不足,需要增加CPU。 b列表示在等待资源的进程数,比如正在等待I/O、或者内存交换等。 l Cpu us列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。us的值比较高时,说明用户进程消耗的cpu时间多,但是如果长期大于50%,就需要考虑优化程序或算法。
sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时,说明内核消耗的CPU资源很多。 根据经验,us+sy的参考值为80%,如果us+sy大于 80%说明可能存在CPU资源不足。 (2)利用sar命令监控系统CPU sar功能很强大,可以对系统的每个方面进行单独的统计,但是使用sar命令会增加系统开销,不过这些开销是可以评估的,对系统的统计结果不会有很大影响。 下面是sar命令对某个系统的CPU统计输出: [root@webserver ~]# sar -u 3 5 Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 11/28/2008 _i686_ (8 CPU) 11:41:24 AM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle 11:41:27 AM all 0.88 0.00 0.29 0.00 0.00 98.83 11:41:30 AM all 0.13 0.00 0.17 0.21 0.00 99.50 11:41:33 AM all 0.04 0.00 0.04 0.00 0.00 99.92 11:41:36 AM all 90.08 0.00 0.13 0.16 0.00 9.63 11:41:39 AM all 0.38 0.00 0.17 0.04 0.00 99.41 Average: all 0.34 0.00 0.16 0.05 0.00 99.45 对上面每项的输出解释如下: l %user列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。 l %nice列显示了运行正常进程所消耗的CPU 时间百分比。 l %system列显示了系统进程消耗的CPU时间百分比。 l %iowait列显示了IO等待所占用的CPU时间百分比 l %steal列显示了在内存相对紧张的环境下pagein强制对不同的页面进行的steal操作 。 l %idle列显示了CPU处在空闲状态的时间百分比。 问题 1.你是否遇到过系统CPU整体利用率不高,而应用缓慢的现象? 在一个多CPU的系统中,如果程序使用了单线程,会出现这么一个现象,CPU的整体使用率不高,但是系统应用却响应缓慢,这可能是由于程序使用单线程的原因,单线程只使用一个CPU,导致这个CPU占用率为100%,无法处理其它请求,而其它的CPU却闲置,这就导致了整体CPU使用率不高,而应用缓慢现象的发生。 3. 内存性能评估 (1)利用free指令监控内存 free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出: [root@webserver ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 8111 7185 926 0 243 6299 -/+ buffers/cache: 643 7468 Swap: 8189 0 8189 一般有这样一个经验公式:应用程序可用内存/系统物理内存>70%时,表示系统内存资源非常充足,不影响系统性能,应用程序可用内存/系统物理内存<20%时,表示系统内存资源紧缺,需要增加系统内存,20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时,表示系统内存资源基本能满足应用需求,暂时不影响系统性能。 3.内存性能评估 (1)利用free指令监控内存 free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出: [root@webserver ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 8111 7185 926 0 243 6299 -/+ buffers/cache: 643 7468 Swap: 8189 0 8189 一般有这样一个经验公式:应用程序可用内存/系统物理内存>70%时,表示系统内存资源非常充足,不影响系统性能,应用程序可用内存/系统物理内存<20%时,表示系统内存资源紧缺,需要增加系统内存,20%<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时,表示系统内存资源基本能满足应用需求,暂时不影响系统性能。 (2)利用vmstat命令监控内存 [root@node1 ~]# vmstat 2 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0 l memory swpd列表示切换到内存交换区的内存数量(以k为单位)。如果swpd的值不为0,或者比较大,只要si、so的值长期为0,这种情况下一般不用担心,不会影响系统性能。 free列表示当前空闲的物理内存数量(以k为单位) buff列表示buffers cache的内存数量,一般对块设备的读写才需要缓冲。 cache列表示page cached的内存数量,一般作为文件系统cached,频繁访问的文件都会被cached,如果cache值较大,说明cached的文件数较多,如果此时IO中bi比较小,说明文件系统效率比较好。 l swap si列表示由磁盘调入内存,也就是内存进入内存交换区的数量。 so列表示由内存调入磁盘,也就是内存交换区进入内存的数量。 一般情况下,si、so的值都为0,如果si、so的值长期不为0,则表示系统内存不足。需要增加系统内存。 4.磁盘I/O性能评估 (1)磁盘存储基础 l 熟悉RAID存储方式,可以根据应用的不同,选择不同的RAID方式。 l 尽可能用内存的读写代替直接磁盘I/O,使频繁访问的文件或数据放入内存中进行操作处理,因为内存读写操作比直接磁盘读写的效率要高千倍。 l 将经常进行读写的文件与长期不变的文件独立出来,分别放置到不同的磁盘设备上。 l 对于写操作频繁的数据,可以考虑使用裸设备代替文件系统。 使用裸设备的优点有: ü 数据可以直接读写,不需要经过操作系统级的缓存,节省了内存资源,避免了内存资源争用。 ü 避免了文件系统级的维护开销,比如文件系统需要维护超级块、I-node等。 ü 避免了操作系统的cache预读功能,减少了I/O请求。 使用裸设备的缺点是: ü 数据管理、空间管理不灵活,需要很专业的人来操作。 (2)利用iostat评估磁盘性能 [root@webserver ~]# iostat -d 2 3 Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 12/01/2008 _i686_ (8 CPU) Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn sda 1.87 2.58 114.12 6479462 286537372 Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn sda 1.00 0.00 12.00 0 24 对上面每项的输出解释如下: Blk_read/s表示每秒读取的数据块数。 Blk_wrtn/s表示每秒写入的数据块数。 Blk_read表示读取的所有块数。 Blk_wrtn表示写入的所有块数。 Ø 可以通过Blk_read/s和Blk_wrtn/s的值对磁盘的读写性能有一个基本的了解,如果Blk_wrtn/s值很大,表示磁盘的写操作很频繁,可以考虑优化磁盘或者优化程序,如果Blk_read/s值很大,表示磁盘直接读取操作很多,可以将读取的数据放入内存中进行操作。 Ø 对于这两个选项的值没有一个固定的大小,根据系统应用的不同,会有不同的值,但是有一个规则还是可以遵循的:长期的、超大的数据读写,肯定是不正常的,这种情况一定会影响系统性能。 (3)利用sar评估磁盘性能 通过“sar –d”组合,可以对系统的磁盘IO做一个基本的统计,请看下面的一个输出: [root@webserver ~]# sar -d 2 3 Linux 2.6.9-42.ELsmp (webserver) 11/30/2008 _i686_ (8 CPU) 11:09:33 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:35 PM dev8-0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11:09:35 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:37 PM dev8-0 1.00 0.00 12.00 12.00 0.00 0.00 0.00 0.00 11:09:37 PM DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util 11:09:39 PM dev8-0 1.99 0.00 47.76 24.00 0.00 0.50 0.25 0.05 Average: DEV tps rd_sec/s wr_sec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util Average: dev8-0 1.00 0.00 19.97 20.00 0.00 0.33 0.17 0.02 需要关注的几个参数含义: await表示平均每次设备I/O操作的等待时间(以毫秒为单位)。 svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间(以毫秒为单位)。 %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作。 对以磁盘IO性能,一般有如下评判标准: 正常情况下svctm应该是小于await值的,而svctm的大小和磁盘性能有关,CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响,过多的请求也会间接的导致svctm值的增加。 await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式,如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好,如果await的值远高于svctm的值,则表示I/O队列等待太长,系统上运行的应用程序将变慢,此时可以通过更换更快的硬盘来解决问题。 %util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标,如果%util接近100%,表示磁盘产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷的在工作,该磁盘可能存在瓶颈。长期下去,势必影响系统的性能,可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题。 5. 网络性能评估 (1)通过ping命令检测网络的连通性 (2)通过netstat –i组合检测网络接口状况 (3)通过netstat –r组合检测系统的路由表信息 (4)通过sar –n组合显示系统的网络运行状态 五、Oracle在Linux下的性能优化 Oracle数据库内存参数的优化 Ø 与oracle相关的系统内核参数 Ø SGA、PGA参数设置 Oracle下磁盘存储性能优化 Ø 文件系统的选择(ext2/ext3、xfs、ocfs2) Ø Oracle ASM存储 1.优化oracle性能参数之前要了解的情况 1)物理内存有多大 2)操作系统估计要使用多大内存 3)数据库是使用文件系统还是裸设备 4)有多少并发连接 5)应用是OLTP类型还是OLAP类型 2.oracle数据库内存参数的优化 (1)系统内核参数 修改 /etc/sysctl.conf 这个文件,加入以下的语句: kernel.shmmax = 2147483648 kernel.shmmni = 4096 kernel.shmall = 2097152 kernel.sem = 250 32000 100 128 fs.file-max = 65536 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 参数依次为: Kernel.shmmax:共享内存段的最大尺寸(以字节为单位)。 Kernel.shmmni:系统中共享内存段的最大数量。 Kernel.shmall:共享内存总量,以页为单位。 fs.file-max:文件句柄数,表示在Linux系统中可以打开的文件数量。 net.ipv4.ip_local_port_range:应用程序可使用的IPv4端口范围。 需要注意的几个问题 关于Kernel.shmmax Oracle SGA 由共享内存组成,如果错误设置 SHMMAX可能会限制SGA 的大小,SHMMAX设置不足可能会导致以下问题:ORA-27123:unable to attach to shared memory segment,如果该参数设置小于Oracle SGA设置,那么SGA就会被分配多个共享内存段。这在繁忙的系统中可能成为性能负担,带来系统问题。 Oracle建议Kernel.shmmax最好大于sga,以让oracle共享内存区SGA在一个共享内存段中,从而提高性能。 关于Kernel.shmall 表示系统共享内存总大小,以页为单位。 一个32位的Linux系统,8G的内存,可以设置kernel.shmall = 2097152,即为: 2097152*4k/1024/1024 = 8G就是说可用共享内存一共8G,这里的4K是32位操作系统一页的大小,即4096字节。 关于Kernel.shmmni 表示系统中共享内存段的最大数量。系统默认是4096,一般无需修改,在SUN OS下还有Kernel.shmmin参数,表示共享内存段最小尺寸,勿要混肴! A Oracle在内存管理方面的改进 Oracle 9i通过参数PGA_AGGREGATE_TARGET参数实现PGA自动管理 Oracle 10g通过参数SGA_TARGET参数实现了SGA的自动管理, Oracle 11g实现了数据库所有内存块的全自动化管理,使得动态管理SGA和PGA成为现实。 自动内存管理的两个参数: MEMORY_TARGET:表示整个ORACLE实例所能使用的内存大小,包括PGA和SGA的整体大小,即这个参数是动态的,可以动态控制SGA和PGA的大小。 MEMORY_MAX_TARGET:这个参数定义了MEMORY_TARGET最大可以达到而不用重启实例的值,如果没有设置MEMORY_MAX_TARGET值,默认等于MEMORY_TARGET的值。 使用动态内存管理时,SGA_TARGET和PGA_AGGREGATE_TARGET代表它们各自内存区域的最小设置,要让Oracle完全控制内存管理,这两个参数应该设置为0。 B Oracle五种内存管理方式 Ø 自动内存管理,即AMM (Automatic Memory Management) Ø 自动共享内存管理,即ASMM(Automatic Shared Memory Management) Ø 手动共享内存管理 Ø 自动PGA管理 Ø 手动PGA管理 自动内存管理(AMM) 默认安装oracle11g的实例就是AMM方式。通过如下查看: 示例如下: SQL> show parameters target 注意:如果初始化参数 LOCK_SGA = true ,则 AMM 是不可用的。 自动共享内存管理 自动共享内存管理是oracle10g引进的,如果要使用自动共享内存管理,只需设置MEMORY_TARGET=0,然后显式指定SGA_TARGET即可。 示例如下: SQL> alter system set memory_target=0 scope=both; 手工共享内存管理 Oracle9i以及以前版本,只能手工设置共享内存管理,如果要使用手动共享内存管理,首先需要设置SGA_TARGET 与 MEMORY_TARGET为0。 SGA包含主要参数有: share_pool_size:共享池大小,建议300-500M之间。 Log_buffer:日志缓冲区大小,建议1-3M之间。 Large_pool_size:大缓冲池大小,非MTS系统,建议在20-30M之间。 Java_pool_size:java池大小,没有java应用时,建议10-20M之间。 db_cache_size:数据缓冲区大小,根据可使用内存大小,尽可能大。 自动PAG管理 Oracle9i版本引入了自动PGA管理,如果使用的是AMM管理方式,则无需担心PGA的配置,但是如果对对AMM管理不放心的话,可以设置自动PGA管理,设置 WORKAREA_SIZE_POLICY = AUTO 然后指定PGA_AGGREGATE_TARGET大小即可。, 手工PAG管理 如果要做到精确的控制PGA,还可以设置手动管理PGA,设置 WORKAREA_SIZE_POLICY = manual 然后分别指定PGA相关参数即可: PGA相关参数有: SORT_AREA_SIZE SORT_AREA_RETAINED_SIZE, 3.Oracle下磁盘存储性能优化 ① 选择文件系统存取数据 文件系统的选择 单一文件系统(ext2、ext3、xfs等) 集群文件系统(gfs、ocfs2) 文件系统存储优缺点: 优点:管理维护方便。 缺点:数据读写要经过操作系统级的缓存,效率不是很高。 ② ASM(Automatic Storage Management) ASM优点: 数据可直接读写,无需经过操作系统存取效率很高,读写效率与直接的原始设备基本相同。 Oracle提供了专门的管理和维护工具 关于作者 高俊峰,网名:南非蚂蚁 IXPUB “存储设备与容灾技术”及“ Linux与开源世界”版主。 喜欢oracle和 Unix/Linux技术,平时主要活动在ITPUB.net﹑IXPUB.net﹑ChinaUnix.net等大型技术社区,一直致力与oracle数据库﹑Unix/Linux操作系统管理﹑优化领域,现在主要从事oracle数据库管理和项目规划设计工作,擅长oracle数据库的备份恢复,性能调优,对Unix/Linux集群应用也有一定的研究。 通过如下方式可以联系 QQ:397824870 Email:dba.gao@gmail.com Linux服务器性能评估与优化
(2)SGA、PAG参数的设置
NAME TYPE VALUE
------------ --------------------- ------------------ ---------------------- archive_lag_target integer 0
db_flashback_retention_target integer 1860
fast_start_io_target integer 0
fast_start_mttr_target integer 0
memory_max_target big integer 1400M
memory_target big integer 1400M
pga_aggregate_target big integer 0
sga_target big integer 0
System altered.
SQL> alter system set sga_target=1024m scope=both;
System altered.
SQL>
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