profiling

在 Java 程序的开发过程中,不可避免地会遇到内存使用.性能瓶颈等问题.Java Profiler 工具能帮助开发人员快速.有效地定位这些问题,因此成为了 Java 开发过程中的一个重要工具.目前市场上的 Java Profiler 工具种类繁多,本文将对目前比较常见的几种工具进行简要介绍,并从功能.性能等角度作比较,从而帮助 Java 程序员选择合适的 Java Profiler 工具. 本文主要分为三个部分:第一部分简要介绍 Java Profiler 工具的原理:第二部分对目前常见的 J

数据库管理系统(简称 DBMS)无疑是任何数据密集型应用程序当中最为重要的组成部分,其肩负着处理大量数据以及高复杂性工作负载的重任.然而,数据库管理系统本身却往往难于管理,因为其中通常包含数百种配置"旋钮",用于控制诸如缓存内存分配量以及存储介质数据写入频率等要素.各类企业一般需要聘请专业人士以协助相关调配工作,但对于大多数企业而言,此类专业人才的开价亦相当高昂.而实际上,DBA所面临的挑战还远不止这些. 而今天一则名为"OtterTune"的机器学习DBMS系统刷

1. show variables like '%profiling%';(查看profiling信息) 2. set profiling=1;(开启profiling) 3. 执行SQL查询 例:select goods_name from ecs_goods where goods_id <5000; show  profiles; 4. show profile for query 4; show profile 的格式如下: SHOW PROFILE [type [, type] ...

在本章第一节中我们还提到过通过 Query Profiler 来定位一条 Query 的性能瓶颈,这里我们再详细介绍一下 Profiling 的用途及使用方法. 要想优化一条 Query,我们就需要清楚的知道这条 Query 的性能瓶颈到底在哪里,是消耗的 CPU计算太多,还是需要的的 IO 操作太多?要想能够清楚的了解这些信息,在 MySQL 5.0 和 MySQL 5.1正式版中已经可以非常容易做到了,那就是通过 Query Profiler 功能. MySQL 的 Query Profil

转自:http://www.percona.com/blog/2015/04/16/profiling-mysql-queries-from-performance-schema/?utm_source=tuicool When optimizing queries and investigating performance issues, MySQL comes with built in support for profiling queries aka SET profiling = 1;

Profiling(性能调试)是我一直很感兴趣的一个话题,之前给大家介绍过Datadog这个工具,今天我们来看看Python语言中有哪些方法来做Profiling. Poorman's Profiler 最基础的就是使用time.time()来计时,这个方法简单有效,也许所有写过Python代码的人都用过.我们可以创建一个decorator使它用起来更方便. import time import logging import functools def simple_profiling(func

.NET Internals Rewrite MSIL Code on the Fly with the .NET Framework Profiling API Aleksandr Mikunov This article assumes you're familiar with the CLR and C# Level of Difficulty 1 2 3 Code download available at: NETProfilingAPI.exe (2,901KB) SUMMARY I

来源:http://06110120wxc.blog.163.com/blog/static/37788161201333112445844/ ARM(hisi)上面的profiling和valgrind的安装 profiling的使用 GNU gprof能够打印出程序运行中各个函数消耗的时间,可以帮助程序员找出众多函数中耗时最多的函数.产生程序运行时候的函数调用关系,包括调用次数,可以帮助程序员分析程序的运行流程.有了函数的调用关系,这会让开发人员大大提高工作效率 gprof的基本用法: 1．

众所周知,性能问题是所有实用应用在迭代过程中必然要面对的问题.对于此类问题,简单地投入更多硬件资源的做法可能会取得一定效果.但总的来看,此类做法的边际成本是不断上升的.换言之,随着性能需求的上涨,要换取同样的性能提升,仅凭硬件升级所需要的成本会越来越高.故而性能优化是每一位运维/软件开发人员必须掌握的技术. .Net Profiling 在进行应用性能优化实践时,首先面对的就是热点定位,即确定那些带来巨大资源耗散的代码位置.而在不借助外部工具的前提下,定位资源热点是一件相当困难的事.它需要当事人

data profile的功能就是查看一个数据集(如一张表)的各种档案(如各行的长度统计.空值统计).用处是:全面了解一个数据集里面的数据情况. 1.新建data profiling控制流任务 2.新增连接 3.指定输出位置 4.配置输出地址 5.选择dota profiling 请求类型 6.执行任务 7.用Data profile viewer查看结果 Data profile viewer的深化(深挖,drill down)其实就是显示具体的细节. 关于Data profile依赖的支持和