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影响SQL server性能的关键三个方面性能调优

2022-11-30 08:37:29| 收藏本文下载本文作者：草莓选手

以下是小编帮大家整理的影响SQL server性能的关键三个方面性能调优（共含7篇），仅供参考，欢迎大家阅读。同时，但愿您也能像本文投稿人“草莓选手”一样，积极向本站投稿分享好文章。

篇1：影响SQLserver性能的关键三个方面数据库

1 逻辑数据库和表的设计数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心，一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基

1 逻辑数据库和表的设计

数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心。一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础。

标准化的数据库逻辑设计包括用多的、有相互关系的窄表来代替很多列的长数据表。下面是一些使用标准化

表的一些好处。

A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更为迅速

B:由于多表，所以多镞的索引成为可能

C:更窄更紧凑的索引

D:每个表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因为这些操作在索引

多的情况下会对系统性能产生很大的影响

E:更少的空值和更少的多余值，增加了数据库的紧凑性

由于标准化，所以会增加了在获取数据时引用表的数目和其间的连接关系的复杂性。太多的表和复杂的连接关系会降低服务器的性能，因此在这两者之间需要综合考虑。

定义具有相关关系的主键和外来键时应该注意的事项主要是：用于连接多表的主键和参考的键要有相同的数据类型。

2 索引的设计

A:尽量避免表扫描

检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。

下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能！

第一：在表中的column1列上有一个单索引

第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列

避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能

例如：下面的例子用了pubs数据库。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'

按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引

?au_lname

?au_lname, au_fname

而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

?au_address

?au_fname, au_lname

考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上

将会有更多的行和更少的索引级别（相对与多索引和复合索引而言），这将推进系统性能。

对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计（用于联合）和在第一个索引上的

histogram（柱状图）统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。

有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。

但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了参考约束）使用重叠的索引。

在某一列上检查唯一的数据的个数，比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性，这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列，如果需要，建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。

select count(distinct cloumn_name) from table_name

假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

镞索引和非镞索引的选择

<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的，

页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。

在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引：

例如：某列包括的不同值的个数是有限的（但是不是极少的）

顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引。

例如：对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用between,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。

select * from sales where ord_date between '5/1/93' and '6/1/93'

例如：对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。

SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = 'Smith'

当有大量的行正在入表中时，要避免在本表一个自然增长（例如，identity列）的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引，那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后，表的最后一个数据页。

当一个数据正在入（这时这个数据页是被锁定的），所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。

一个索引的叶级页中包括实际的数据页，并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。

<2:>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。

在一个表中可以有多个非镞索引，你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。

在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引

例如：一个part_id列在一个part表中

select * from employee where emp_id = 'pcm9809f'

查询语句中用order by 子句的列上可以考虑使用镞索引

3 查询语句的设计

SQL Server优化器通过分析查询语句，自动对查询进行优化并决定最有效的执行方案。优化器分析查询语句来决定那个子句可以被优化，并针对可以被优化查询的子句来选择有用的索引。最后优化器比较所有可能的执行方案并选择最有效的一个方案出来。

在执行一个查询时，用一个where子句来限制必须处理的行数，除非完全需要，否则应该避免在一个表中无限制地读并处理所有的行。

例如下面的例子，

select qty from sales where stor_id=7131

是很有效的比下面这个无限制的查询

select qty from sales

避免给客户的最后数据选择返回大量的结果集。允许SQL Server运行满足它目的的函数限制结果集的大小是更有效的。

这能减少网络I/O并能提高多用户的相关并发时的应用程序性能。因为优化器关注的焦点就是where子句的查询，以利用有用的索引。在表中的每一个索引都可能成为包括在where子句中的侯选索引。为了最好的性能可以遵照下面的用于一个给定列column1的索引。

第一：在表中的column1列上有一个单索引

第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列不要在where子句中使用没有column1列索引的查询语句，并避免在where子句用一个多索引的非第一个索引的索引。

这时多索引是没有用的。

For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in

the pubs database,

下面这个query语句利用了au_lname上的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'

AND au_fname = 'Johnson'

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'

下面这个查询没有利用索引，因为他使用了多索引的非第一个索引的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_fname = 'Johnson'

原文转自：www.ltesting.net

篇2：影响SQL server性能的关键三个方面性能调优

一、逻辑数据库和表的设计数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心，一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础。

标准化的数据库逻辑设计包括用多的、有相互关系的窄表来代替很多列的长数据表。下面是一些使用标准化表的一些好处。

A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更为迅速

B:由于多表，所以多镞的索引成为可能

C:更窄更紧凑的索引

D:每个表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因为这些操作在索引多的情况下会对系统性能产生很大的影响

E:更少的空值和更少的多余值，增加了数据库的紧凑性

由于标准化，所以会增加了在获取数据时引用表的数目和其间的连接关系的复杂性。太多的表和复杂的连接关系会降低服务器的性能，因此在这两者之间需要综合考虑。定义具有相关关系的主键和外来键时应该注意的事项主要是：用于连接多表的主键和参考的键要有相同的数据类型。

二、索引的设计

A:尽量避免表扫描检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能！第一：在表中的column1列上有一个单索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能例如：下面的例子用了pubs数据库。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引

au_lname

au_lname, au_fname而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

au_address

au_fname, au_lname考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上将会有更多的行和更少的索引级别（相对与多索引和复合索引而言），这将推进系统性能。对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计（用于联合）和在第一个索引上的

histogram（柱状图）统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了参考约束）使用重叠的索引。在某一列上检查唯一的数据的个数，比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性，这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列，如果需要，建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。

select count(distinct cloumn_name) from table_name假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

镞索引和非镞索引的选择

<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引：例如：某列包括的不同值的个数是有限的（但是不是极少的）顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引。例如：对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用b

关键字：MYSQL

篇3：影响SQL Server性能的设计关键性能调优

1 逻辑数据库和表的设计

数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心，一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础。

标准化的数据库逻辑设计包括用多的、有相互关系的窄表来代替很多列的长数据表。下面是一些使用标准化表的一些好处。

A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更为迅速

B:由于多表，所以多镞的索引成为可能

C:更窄更紧凑的索引

D:每个表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因为这些操作在索引多的情况下会对系统性能产生很大的影响

E:更少的空值和更少的多余值，增加了数据库的紧凑性由于标准化，所以会增加了在获取数据时引用表的数目和其间的连接关系的复杂性。太多的表和复杂的连接关系会降低服务器的性能，因此在这两者之间需要综合考虑。

定义具有相关关系的主键和外来键时应该注意的事项主要是:用于连接多表的主键和参考的键要有相同的数据类型。

2 索引的设计

A:尽量避免表扫描

检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列(column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子:对于在where子句中给出了column1这个列。

下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能!

第一:在表中的column1列上有一个单索引

第二:在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列

避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能

例如:下面的例子用了pubs数据库。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = ’White’

按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引

?au_lname

?au_lname, au_fname

而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

?au_address

?au_fname, au_lname

考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上将会有更多的行和更少的索引级别(相对与多索引和复合索引而言)，这将推进系统性能。

对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计(用于联合)和在第一个索引上的histogram(柱状图)统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。

有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。

但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上(指在多表中用了参考约束)使用重叠的索引。

select count(distinct cloumn_name) from table_name

假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

镞索引和非镞索引的选择

<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样

关键字：MYSQL

篇4：Java性能调优工具

1.1、jps命令

jps用于列出Java的进程，jps可以增加参数，-m用于输出传递给Java进程的参数，-l用于输出主函数的完整路径，-v可以用于显示传递给jvm的参数，

jps -l -m -v

31427 sun.tools.jps.Jps -l -m -v -Dapplication.home=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.7.0_55.jdk/Contents/Home -Xms8m

1.2、jstat命令

jstat是一个可以用于观察Java应用程序运行时信息的工具，它的功能非常强大，可以通过它查看堆信息的详细情况，它的基本使用方法为：

jstat - [-t] [-h] [[]]

选项option可以由以下值组成：

jstat -class pid:显示加载class的数量，及所占空间等信息。

jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。

jstat -gc pid:可以显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。其中最后五项，分别是young gc的次数，young gc的时间，full gc的次数，full gc的时间，gc的总时间。

jstat -gccapacity:可以显示，VM内存中三代（young,old,perm）对象的使用和占用大小，如：PGCMN显示的是最小perm的内存使用量，PGCMX显示的是perm的内存最大使用量，PGC是当前新生成的perm内存占用量，PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推， OC是old内纯的占用量。

jstat -gcnew pid:new对象的信息。

jstat -gcnewcapacity pid:new对象的信息及其占用量。

jstat -gcold pid:old对象的信息。

jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。

jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。

jstat -gcutil pid:统计gc信息统计。

jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。

除了以上一个参数外，还可以同时加上两个数字，如：jstat -printcompilation 3024 250 6是每250毫秒打印一次，一共打印6次。

这些参数中最常用的参数是gcutil，下面是该参数的输出介绍以及一个简单例子：

S0 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比

S1 — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比

E — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比

O — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比

P — Perm space 区已使用空间的百分比

YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数

YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)

FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数

FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)

GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)

实例使用1：

[root@localhost bin]# jstat -gcutil 25444

S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT

11.63 0.00 56.46 66.92 98.49 162 0.248 6 0.331 0.579

1.3、jinfo命令

jinfo可以用来查看正在运行的Java应用程序的扩展参数，甚至在运行时修改部分参数，它的基本语法为：

jinfo

jinfo可以查看运行时参数：

jinfo -flag MaxTenuringThreshold 31518

-XX:MaxTenuringThreshold=15

jinfo还可以在运行时修改参数值：

>jinfo -flag PrintGCDetails 31518

-XX:-PrintGCDetails

>jinfo -flag +PrintGCDetails 31518

>jinfo -flag PrintGCDetails 31518

-XX:+PrintGCDetails

1.4、jmap命令

jmap命令主要用于生成堆快照文件，它的使用方法如下：

>jmap -dump:format=b,file=heap.hprof 31531

Dumping heap to /Users/caojie/heap.hprof ...

Heap dump file created

获得堆快照文件之后，我们可以使用多种工具对文件进行分析，例如jhat，visual vm等。

1.5、jhat命令

使用jhat工具可以分析Java应用程序的堆快照文件，使用命令如下：

>jhat heap.hprof

Reading from heap.hprof...

Dump file created Tue Nov 11 06:02:05 CST

Snapshot read, resolving...

Resolving 8781 objects...

Chasing references, expect 1 dots.

Eliminating duplicate references.

Snapshot resolved.

Started HTTP server on port 7000

Server is ready.

jhat在分析完成之后，使用HTTP服务器展示其分析结果，在浏览器中访问127.0.0.1:7000/即可得到分析结果。

1.6、jstack命令

jstack可用于导出Java应用程序的线程堆栈信息，语法为：

jstack -l

jstack可以检测死锁，下例通过一个简单例子演示jstack检测死锁的功能。java代码如下：

public class DeadLock extends Thread {

protected Object myDirect;

static ReentrantLock south = new ReentrantLock;

static ReentrantLock north = new ReentrantLock();

public DeadLock(Object obj) {

this.myDirect = obj;

if (myDirect == south) {

this.setName(“south”);

}

if (myDirect == north) {

this.setName(“north”);

}

@Override

public void run() {

if (myDirect == south) {

try {

north.lockInterruptibly();

try {

Thread.sleep(500);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

south.lockInterruptibly();

System.out.println(“car to south has passed”);

} catch (InterruptedException e1) {

System.out.println(“car to south is killed”);

} finally {

if (north.isHeldByCurrentThread())

north.unlock();

if (south.isHeldByCurrentThread())

south.unlock();

}

if (myDirect == north) {

try {

south.lockInterruptibly();

try {

Thread.sleep(500);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

north.lockInterruptibly();

System.out.println(“car to north has passed”);

} catch (InterruptedException e1) {

System.out.println(“car to north is killed”);

} finally {

if (north.isHeldByCurrentThread())

north.unlock();

if (south.isHeldByCurrentThread())

south.unlock();

}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

DeadLock car2south = new DeadLock(south);

DeadLock car2north = new DeadLock(north);

car2south.start();

car2north.start();

Thread.sleep(1000);

}

使用jps命令查看进程号为32627，然后使用jstack -l 32637 >a.txt命令把堆栈信息打印到文件中，该文件内容如下：

2014-11-11 21:33:12

Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.55-b03 mixed mode):

“Attach Listener” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0c803000 nid=0x3307 waiting on condition [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“DestroyJavaVM” prio=5 tid=0x00007f8d0b80b000 nid=0x1903 waiting on condition [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“north” prio=5 tid=0x00007f8d0c075000 nid=0x5103 waiting on condition [0x0000000115b06000]

java.lang.Thread.State: WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000007d55ab600>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:834)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:894)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1221)

at java.util.concurrent.locks.ReentrantLock.lockInterruptibly(ReentrantLock.java:340)

at DeadLock.run(DeadLock.java:48)

Locked ownable synchronizers:

- <0x00000007d55ab5d0>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

“south” prio=5 tid=0x00007f8d0c074800 nid=0x4f03 waiting on condition [0x0000000115a03000]

java.lang.Thread.State: WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000007d55ab5d0>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:834)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:894)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1221)

at java.util.concurrent.locks.ReentrantLock.lockInterruptibly(ReentrantLock.java:340)

at DeadLock.run(DeadLock.java:28)

Locked ownable synchronizers:

- <0x00000007d55ab600>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

“Service Thread” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0c025800 nid=0x4b03 runnable [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“C2 CompilerThread1” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0c025000 nid=0x4903 waiting on condition [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“C2 CompilerThread0” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0d01b000 nid=0x4703 waiting on condition [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“Signal Dispatcher” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0c02 nid=0x4503 runnable [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

Locked ownable synchronizers:

- None

“Finalizer” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0d004000 nid=0x3103 in Object.wait() [0x000000011526a000]

java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)

at java.lang.Object.wait(Native Method)

- waiting on <0x00000007d5505568>(a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)

at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:135)

- locked <0x00000007d5505568>(a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)

at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:151)

at java.lang.ref.Finalizer$FinalizerThread.run(Finalizer.java:189)

Locked ownable synchronizers:

- None

“Reference Handler” daemon prio=5 tid=0x00007f8d0d001800 nid=0x2f03 in Object.wait() [0x0000000115167000]

java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)

at java.lang.Object.wait(Native Method)

- waiting on <0x00000007d55050f0>(a java.lang.ref.Reference$Lock)

at java.lang.Object.wait(Object.java:503)

at java.lang.ref.Reference$ReferenceHandler.run(Reference.java:133)

- locked <0x00000007d55050f0>(a java.lang.ref.Reference$Lock)

Locked ownable synchronizers:

- None

“VM Thread” prio=5 tid=0x00007f8d0b83b000 nid=0x2d03 runnable

“GC task thread#0 (ParallelGC)” prio=5 tid=0x00007f8d0b818000 nid=0x2503 runnable

“GC task thread#1 (ParallelGC)” prio=5 tid=0x00007f8d0b819000 nid=0x2703 runnable

“GC task thread#2 (ParallelGC)” prio=5 tid=0x00007f8d0d000000 nid=0x2903 runnable

“GC task thread#3 (ParallelGC)” prio=5 tid=0x00007f8d0d001000 nid=0x2b03 runnable

“VM Periodic Task Thread” prio=5 tid=0x00007f8d0c02e800 nid=0x4d03 waiting on condition

JNI global references: 109

Found one Java-level deadlock:

=============================

“north”:

waiting for ownable synchronizer 0x00000007d55ab600, (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync),

which is held by “south”

“south”:

waiting for ownable synchronizer 0x00000007d55ab5d0, (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync),

which is held by “north”

Java stack information for the threads listed above:

===================================================

“north”:

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000007d55ab600>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:834)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:894)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1221)

at java.util.concurrent.locks.ReentrantLock.lockInterruptibly(ReentrantLock.java:340)

at DeadLock.run(DeadLock.java:48)

“south”:

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000007d55ab5d0>(a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:834)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:894)

at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1221)

at java.util.concurrent.locks.ReentrantLock.lockInterruptibly(ReentrantLock.java:340)

at DeadLock.run(DeadLock.java:28)

Found 1 deadlock.

从这个输出可以知道：

1、在输出的最后一段，有明确的“Found one Java-level deadlock”输出，所以通过jstack命令我们可以检测死锁；

2、输出中包含了所有线程，除了我们的north,sorth线程外，还有“Attach Listener”, “C2 CompilerThread0”, “C2 CompilerThread1”等等；

3、每个线程下面都会输出当前状态，以及这个线程当前持有锁以及等待锁，当持有与等待造成循环等待时，将导致死锁，

1.7、jstatd命令

jstatd命令是一个RMI服务器程序，它的作用相当于代理服务器，建立本地计算机与远程监控工具的通信，jstatd服务器能够将本机的Java应用程序信息传递到远程计算机，由于需要多台计算机做演示，此处略。

1.8、hprof工具

hprof工具可以用于监控Java应用程序在运行时的CPU信息和堆信息，关于hprof的官方文档如下：docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/samples/hprof.html

2、Visual VM工具

Visual VM是一个功能强大的多合一故障诊断和性能监控的可视化工具，它集成了多种性能统计工具的功能，使用Visual VM可以替代jstat、jmap、jhat、jstack等工具。在命令行输入jvisualvm即可启动visualvm。

打开Visual VM之后，左边导航栏会显示出当前机器所有Java进程：

点击你想监控的程序即可对该程序进行监控，Visual VM的性能监控页一共有以下几个tab页：

概述页会显示程序的基本使用情况，比如，进程ID，系统属性，启动参数等。

通过监视页面，可以监视应用程序的CPU、堆、永久区、类加载器和线程数的整体情况，通过页面上的Perform. GC和Heap Dump按钮还可以手动执行Full GC和生成堆快照。

线程页面会提供详细的线程信息，单击Thread Dump按钮可以导出当前所有线程的堆栈信息，如果Visual VM在当前线程中找到死锁，则会以十分显眼的方式在Threads页面给予提示。

抽样器可以对CPU和内存两个性能进行抽样，用于实时地监控程序。CPU采样器可以将CPU占用时间定位到方法，内存采样器可以查看当前程序的堆信息。下面是一个频繁调用的Java程序，我们会对改程序进行采样：

public class MethodTime {

static java.util.Random r=new java.util.Random();

static Mapmap=null;

static{

map=new HashMap();

map.put(“1”, “Java”);

map.put(“2”, “C++”);

map.put(“3”, “Delphi”);

map.put(“4”, “C”);

map.put(“5”, “Phython”);

}

public String getNameById(String id){

try {

Thread.sleep(1);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return map.get(id);

}

public ListgetNamesByIds(String ids){

Listre=new ArrayList();

String[] strs=ids.split(“,”);

for(String id:strs){

re.add(getNameById(id));

}

return re;

}

public ListgetNamesByIdsBad(String ids){

Listre=new ArrayList();

String[] strs=ids.split(“,”);

for(String id:strs){

//A bad code

getNameById(id);

re.add(getNameById(id));

}

return re;

}

public class NamesByIdsThread implements Runnable{

@Override

public void run() {

try{

while(true){

int c=r.nextInt(4);

String ids=“”;

for(int i=0;i

ids=Integer.toString((r.nextInt(4)+1))+“,”;

getNamesByIds(ids);

}

}catch(Exception e){

}

public class NamesByIdsBadThread implements Runnable{

@Override

public void run() {

try{

while(true){

int c=r.nextInt(4);

String ids=“”;

for(int i=0;i

ids=Integer.toString((r.nextInt(4)+1))+“,”;

getNamesByIdsBad(ids);

}

}catch(Exception e){

}

public static void main(String args[]){

MethodTime instance=new MethodTime();

new Thread(instance.new NamesByIdsThread()).start();

new Thread(instance.new NamesByIdsBadThread()).start();

}

通过Visual VM的采样功能，可以找到改程序中占用CPU时间最长的方法：

默认Visual VM不统计内置对象的函数调用，比如java.*包中的类，如果要统计这些内置对象，单机右上角的设置进行调配。Visual VM虽然可以统计方法的调用时间，但是无法给出方法调用堆栈，Jprofile不仅可以给出方法调用时间，还可以给出方法调用堆栈，较Visual VM更强大。

右击左导航的应用程序，会出现以下菜单：

单机应用程序快照，可以分析当前应用程序的快照，单击堆Dump能够对当前的堆信息进行分析。Visual VM的更多使用方法，可以查看Oracle的官方文档docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/

BTrace插件

BTrace是一款功能强大的性能检测工具，它可以在不停机的情况下，通过字节码注入，动态监控系统的运行情况，它可以跟踪指定的方法调用、构造函数调用和系统内存等信息，本部分打算举一个例子，讲解一下BTrace的使用。要在Visual VM中使用Btrace，首先需要安装Btrace插件，点击工具->插件即可在线安装，安装后右键应用程序，就会出现如下选项：

点击Trace application，即可进入BTrace插件界面。使用BTrace可以监控指定函数的耗时，以下脚本通过正则表达式，监控所有类的getNameById方法：

import com.sun.btrace.annotations.*;

import static com.sun.btrace.BTraceUtils.*;

@BTrace

public class TracingScript. {

@TLS

private static long startTime = 0;

@OnMethod(clazz=“/.+/”, method=“/getNameById/”)//监控任意类的getNameById方法

public static void startMethod() {

startTime=timeMillis();

}

@OnMethod(clazz=“/.+/”, method=“/getNameById/”,

location=@Location(Kind.RETURN))//方法返回时触发

public static void endMethod() {

print(strcat(strcat(name(probeClass()), “.”), probeMethod()));

print(“ [”);

print(strcat(“Time taken : ”, str(timeMillis() - startTime)));

println(“]”);

}

点击运行，部分输出如下：

MethodTime.getNameById [Time taken : 5]

MethodTime.getNameById [Time taken : 4]

MethodTime.getNameById [Time taken : 7]

BTrace除了可以监控函数耗时外，还可以指定程序运行到某一行代码触发某一行为，定时触发行为，监控函数参数等等。

3、MAT内存分析工具

MAT是一款功能强大的Java堆内存分析器，可以用于查找内存泄露以及查看内存消耗情况，MAT的官方文档如下：help.eclipse.org/luna/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html。

在MAT中有浅堆和深堆的概念，浅堆是指一个对象结构所占用的内存大小，深堆是指一个对象被GC回收后可以真正释放的内存大小。

通过MAT，可以列出所有垃圾回收的根对象，Java系统的根对象可能是以下类：系统类，线程，Java局部变量，本地栈等等。在MAT中还可以很清楚的看到根对象到当前对象的引用关系链。

MAT还可以自动检测内存泄露，单击菜单上的Leak Suspects命令，MAT会自动生成一份报告，这份报告罗列了系统内可能存在内存泄露的问题点。

在MAT中，还可以自动查找并显示消耗内存最多的几个对象，这些消耗大量内存的大对象往往是解决系统性能问题的关键所在。

具体例子，略，网速太慢，至今还未下好。。

篇5：iOS开发Instruments性能调优

性能是苹果审核的一个很重要的部分，CPU，内存，图形绘制，存储空间和网络性能都是应用的重要的评估和组成部分，不管是作为个人应用开发者还是企业的开发人员，都需要遵循的一个原则是站在用户的角度去思考问题，比如说常见的适配问题，不能因为不同的机型导致最终出现的UI效果差异很大，用户在使用的过程的中最好不要表现出明显的卡顿现象，或者更严重的是出现App闪退，出现闪退的结果就是应用被删，这是属于比较严重的问题。Instruments是目前最强大的性能调试工具之一，有助于我们解决应用存在的性能问题。Instruments是里面包括了内存管理工作，I/O以及网络过去，本文主要讲述的是Allocation和Time Profle。

Allocations（内存分配）

就是动态的将文字输出在视图上，下面贴出代码你会发现开始还好运行到慢的简直跟蜗牛有的一拼，不要运行太久，否则内存不够用，代码如下:

@implementation FETextView- (id)initWithFrame.:(CGRect)frame. text:(NSString *)text { self = [super initWithFrame.:frame]; if (self) { [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:0.01 target:self selector:@selector(appendNextCharacter) userInfo:nil repeats:YES]; _text = [text copy]; self.backgroundColor = [UIColor whiteColor]; } return self;}//原文地址www.2cto.com- (void)appendNextCharacter { for (NSUInteger i = 0; i <= self.index; i++) { if (i < self.text.length) {UILabel *label = [[UILabel alloc] init];label.text = [self.text substringWithRange:NSMakeRange(i,1)];label.opaque = NO;[label sizeToFit];CGRect frame. = label.frame;frame.origin = [self originAtIndex:i fontSize:label.font.pointSize];label.frame=frame;[self addSubview:label]; } } self.index++;}- (CGPoint)originAtIndex:(NSUInteger)index fontSize:(CGFloat)fontSize { if (index == 0) { return CGPointZero; } else { CGPoint rigin = [self originAtIndex:index-1 fontSize:fontSize]; NSString * prevCharacter = [self.text substringWithRange:NSMakeRange(index-1,1)]; CGSize prevCharacterSize = [prevCharacter sizeWithAttributes:@{ NSFontAttributeName: [UIFont systemFontOfSize:fontSize] }]; origin.x += prevCharacterSize.width; if (origin.x >CGRectGetWidth(self.bounds)) {origin.x = 0;origin.y += prevCharacterSize.height; } return origin; }}@end

主视图控制器的调用代码:

NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@“FlyElephant” ofType:@“txt”];FETextView *textView = [[FETextView alloc] initWithFrame.:CGRectMake(0, 64, CGRectGetWidth(self.view.bounds), CGRectGetHeight(self.view.bounds)) text:[NSString stringWithContentsOfFile:pathencoding:NSUTF8StringEncoding error:nil]];[self.view addSubview:textView];

篇6：影响SQL Server性能的设计关键

1 逻辑数据库和表的设计

数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心，一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序打下良好的基础。

标准化的数据库逻辑设计包括用多的、有相互关系的窄表来代替很多列的长数据表。下面是一些使用标准化表的一些好处。

A:由于表窄，因此可以使排序和建立索引更为迅速

B:由于多表，所以多镞的索引成为可能

C:更窄更紧凑的索引

D:每个表中可以有少一些的索引，因此可以提高insert update delete等的速度，因为这些操作在索引多的情况下会对系统性能产生很大的影响

定义具有相关关系的主键和外来键时应该注意的事项主要是:用于连接多表的主键和参考的键要有相同的数据类型。

2 索引的设计

A:尽量避免表扫描

下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能!

第一:在表中的column1列上有一个单索引

第二:在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列

避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能

例如:下面的例子用了pubs数据库。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = ’White’

按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引

?au_lname

?au_lname, au_fname

而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

?au_address

?au_fname, au_lname

有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。

select count(distinct cloumn_name) from table_name

假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

镞索引和非镞索引的选择

<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。

在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引:

例如: 某列包括的不同值的个数是有限的(但是不是极少的)

顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引，

例如: 对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用between,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。

select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’

例如: 对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。

SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = ’Smith’

当有大量的行正在入表中时，要避免在本表一个自然增长(例如，identity列)的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引，那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后，表的最后一个数据页。

当一个数据正在入(这时这个数据页是被锁定的)，所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。

一个索引的叶级页中包括实际的数据页，并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。

<2:>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。

在一个表中可以有多个非镞索引，你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。

在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引

例如:一个part_id列在一个part表中

select * from employee where emp_id = ’pcm9809f’

查询语句中用order by 子句的列上可以考虑使用镞索引

3 查询语句的设计

在执行一个查询时，用一个where子句来限制必须处理的行数，除非完全需要，否则应该避免在一个表中无限制地读并处理所有的行。

例如下面的例子，

select qty from sales where stor_id=7131

是很有效的比下面这个无限制的查询

select qty from sales

避免给客户的最后数据选择返回大量的结果集。允许SQL Server运行满足它目的的函数限制结果集的大小是更有效的。

第一:在表中的column1列上有一个单索引

第二:在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列不要在where子句中使用没有column1列索引的查询语句，并避免在where子句用一个多索引的非第一个索引的索引。

这时多索引是没有用的。

For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in

the pubs database,

下面这个query语句利用了au_lname上的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = ’White’

AND au_fname = ’Johnson’

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = ’White’

下面这个查询没有利用索引，因为他使用了多索引的非第一个索引的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_fname = ’Johnson’

篇7：为最佳性能而调优RedHat

总结

优化标准的 Red Hat 系统并不难，也不费时；您只需理解组成该分发版的底层组件并利用 Linux 的本身的配置功能来优化那些组件，

本教程主要讲述了以下四个方面的内容：

安装问题

删除、安装和更新程序软件包

为提高硬件性能和软件性能而优化系统

构建定制的内核的所需步骤

参考资料

由于 Red Hat 已经很流行，所以在 Web 上有大量关于这些主题的信息：性能调优、分区选择、文件系统选择、一般的系统管理和构建定制的内核。以下是一些参考资料，供您浏览。当您在为看上去难以理解的问题寻找答案的时候，别忘了 Google 的功能。

仅和 Red Hat 有关的信息：

当然，Red Hat Web 站点有关于 Red Hat 的所有信息。该站点有产品资源和支持文档、该公司支持的邮件列表、Red Hat 勘误表页面和当前硬件兼容性列表。

Securing and Optimizing Linux (Red Hat Edition - A Hands on Guide) 是一个开放源代码、在线书项目，作者是 Gerhard Mourani。其中一些内容有点过时，但是多数概念在多个版本发布中都有用。

Linux 文档编制计划（Linux Documentation Project，LDP）

Linux 文档编制计划是全面提供一般 Linux 文档的最佳站点之一，恰巧的是，该计划接受了 Red Hat 的大量赞助。LDP 包括成千上万的实用指南、指南和常见问题解答，甚至还有一个可搜索的手册页列表。如果您在这里找不到所需的信息，那么这些信息一定还没被写出来。

更多参考资料

内核源代码和文档

Linux 内核源代码被存储在 kernel.org，

索引页面的上部是所有的当前内核列表（开发和稳定），还有所有重要的 changelog 文档的链接，这些 changelog 包含每个内核发布中的更新和错误修正的详细信息。

Kerneltrap.org 是关于 Linux 内核的最新信息的来源。

Kernel Cousins 被描述为“试图跟踪各种开发者邮件列表的活动。通过总结进行的讨论，所提供的信息要比一般的新闻服务所提供的信息更为详细。”

如果您想了解关于内核编译的详细信息，请参阅全面的内核实用指南。

文件系统信息

如果您想了解当前文件系统的更多信息，请访问以下各支持 Web 站点：

在 developerWorks，您可以找到 JFS for Linux 的白皮书、常见问题解答、手册页、实用程序、源代码和安装文档。

您可以在 namesys.com 找到 ReiserFS 文件系统的类似参考资料。

到处都有 EXT3 文件系统的信息。Red Hat 写了 EXT3 的白皮书，Daniel Robbins 写了两篇有关 EXT3 的 developerWorks 文章，写得不错；第一篇是 Introducing ext3，第二篇是 Surprises in ext3。

Daniel 的 Advanced filesystem implementor's guide 是一本讲述文件系统问题和选择的好书，建议您从第 1 部分开始阅读并读完全书（总共是 11 部分）。

其它参考资料

请了解另一种安装 Red Hat 软件包的方法。

如果您想了解 Qt 和 KDE 的有关信息，请访问 kde.org 的 Qt 和 KDE 邮件列表。

请访问 samba.org，了解有关 Samba 的各种参考资料。另外，请访问 developerWorks，阅读 Daniel Robbins 的 Samba 系列：第 1 部分是关于基本概念；第 2 部分是关于设置；第 3 部分是关于配置。

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