[原]性能是怎么来的

这里罗列了一些基本的 MySQL 性能提示，但不是放之四海而皆准，需要根据实际的应用情况而决定. 使用标准化设计（数据库三范式），记住表的联合查询(join)性能不会差. 选择合适的字符集，虽然UTF16无所不能，但需要两倍的存储；UTF8适合各种字符，但比latin1慢，尽可能选用latin1(此条不适合中文).

一旦你的服务器是在控制台模式下运行，你就可以开始我们接下来的内容. iostat  iostat 命令用来显示存储子系统的详细信息，通常用它来监控磁盘 I/O 的情况. 要特别注意 iostat 统计结果中的 %iowait 值，太大了表明你的系统存储子系统性能低下. meminfo 和 free  Meminfo 可让你获取内存的详细信息，你可以使用 cat 和 grep 命令来显示 meminfo 信息： 1 cat /proc/meminfo  另外你可以使用 free 命令来显示动态的内存使用信息，free 只是给你大概的内存信息，而 meminfo 提供的信息更加详细.

1 定义性能优化 mysql服务器性能，此处定义为 响应时间. 在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用. 资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的. 很多时候发现 编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不代表性能出现了问题.

在笔试面试中，尤其是像百度，淘宝这些数据量非常大，而且用LAMP架构的公司，数据库优化方面就显得特别重要了. 此外，除了数据库索引之外，在LAMP结果如此流行的今天，数据库（尤其是MySQL）性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验，聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先，在数据库设计的时候，要能够充分的利用索引带来的性能提升，至于如何建立索引，建立什么样的索引，在哪些字段上建立索引，上面已经讲的很清楚了，这里不在赘述.

我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快，如何如何强，而自己测试时却不如描述的一些数据. 其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构，对于其性能调优方法不够了解. 本文转自TaoBao的Ken Wu同学的博客，是目前看到比较完整的HBase调优文章. 原文链接：HBase性能调优. 因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引，不能达到快速查阅的效果.

1） Mongodb的非安全插入方式，在一开始插入性能是非常高的，但是在达到了两千万条数据之后性能骤减，这个时候恰巧是服务器24G内存基本占满的时候（随着测试的进行mongodb不断占据内存，一直到操作系统的内存全部占满），也就是说Mongodb的内存映射方式，使得数据全部在内存中的时候速度飞快，当部分数据需要换出到磁盘上之后，性能下降很厉害.

本文收集了一些用于提升JDBC性能的方法. Java应用或者JavaEE Web应用的性能是很重要的，尤其是数据库后端对应用的性能影响. 不知你是否经历过Java、JavaEE web应用非常慢的案例没有（处理一个简单的请求都要花上好几秒的时间用于数据库访问，分页、排序等）. 下面这些贴士也许能提升Java应用的性能.

   1）、hbase.regionserver.handler.count：该设置决定了处理RPC的线程数量，默认值是10，通常可以调大，比如：150，当请求内容很大（上MB，比如大的put、使用缓存的scans）的时候，如果该值设置过大则会占用过多的内存，导致频繁的GC，或者出现OutOfMemory，因此该值不是越大越好.

中断，会导致正在运行的CPU要停下手头的工作去响应，这需要工作任务的切换，就带来了我们熟知的上下文切换，而频繁上下文切换，是对系统性能的重要影响因素. 那怎么减少中断带来的影响呢. 现在CPU往往是多核，如16、32核，是否可以把中断绑定到其中一个CPU上，再把其他剩余的cpu用于应用的计算. 因为之前是单核的原因，传统的很多做法是会把中断扔给cpu0处理，在linux下，可执行mpstat -P ALL 1，查看各个cpu上的中断情况.

文章分为十三个小块儿对Hibernate性能优化技巧进行总结性分析，分析如下：. 一、在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数 据量的，可以使用session. clear()或者session. evict(Object) 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象.