JVM监控 介绍APM采集的JVM监控指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM监控采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 调用链堆栈采集阈值 integer JAVA 0 2.0.4 - 请求时延超过阈值时自动打印堆栈。

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JVM信息 介绍APM采集的JVM信息指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM信息指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 jvm基本信息（info，JVM和javaagent的基本信息数据统计。） arch cpu架构 cpu架构 - STRING

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JVM监控 JVM监控展示基于Java应用的JVM运行环境的内存和线程指标，您可以实时监控指标趋势进行性能分析。 JVM监控功能提供JVM内存和线程指标，您可以单击“内存”和“线程”两个页签，查看内存和线程指标图，快速分析定位内存泄漏、线程异常等问题。 内存指标图表 如图1所示，

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JVM监控 JVM监控(Jvm)，JVM监控采集器。采集指标包括：类别、指标、指标名称、指标说明、单位、数据类型以及默认聚合方式。 表1 JVM监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 cpu监控 (cpu，JVM进程的cpu利用率数据统计)

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配置JVM启动参数 默认的jvm启动参数内存都比较大，可以根据机器情况适当调整，不然有可能会启动失败；有3个脚本需要修改（注意内存单位m不能缺少，否则会启动失败）： # vim /opt/rocketmq-4.4.0/bin/runserver.sh JAVA_OPT="${JAVA_OPT}

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缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大

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Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置knox内存？ 如何调整manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？

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HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装

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HBase JVM参数优化说明 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装

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配置JVM信息监控项 在“编辑【JVM信息】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 父主题： 应用监控配置

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上传/下载性能优化 OBS Browser+对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传/下载，与分段任务相关的参数都在“系统设置”->“基础设置”中。 表1 参数 描述 最大并行任务数 任务同时运行的最大数量，默认是3，取值范围是：1~50。 单任务最大并发数 每个任务的

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OBS性能优化建议 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随

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Serverless性能优化 Serverless函数配置最佳实践 运行时语言 当选择编译型语言（如Java，C#等），冷启动时延一般由于首次初始化消耗比较大会导致冷启动时延偏高，但是初始化完成后每次执行的时延相较其他解释型语言（NodeJs，Python等）会有一定优势。如果流

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RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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配置JVM监控监控项 在“编辑【JVM监控】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 调用链堆栈采集阈值：请求时延超过阈值时自动打印堆栈，默认值为0，输入值不能超过10000。 图1 JVM监控项 父主题： 应用监控配置

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PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价

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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需

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