4.8 性能计数器
Windsor 3 引入了 Windows 性能计数器的支持。 现在 Windsor 只提供了一个计数器 - “通过释放策略跟踪的对象（Objects tracked by release policy）”，显示了指定容器通过释放策略跟踪的对象的总数量。 :information_source: 寻找内存泄露： 这是一个非常有用的特性，能够帮助快速确定是否有未释放被跟踪组件实例的问题。 使用计数器
性能 & 优化 - 数据本地性
Spark 是一个并行数据处理框架，这意味着任务应该在离数据尽可能近的地方执行(既 最少的数据传输)。 检查本地性 检查任务是否在本地运行的最好方式是在 Spark UI 上查看 stage 信息，注意下面截图中的 "Locality Level" 列显示任务运行在哪个地方。 调整本地性配置 你可以调整 Spark 在每个数据本地性阶段(data local --> process local -
Linux / Unix中“性能计数器”的概念
问题内容： Windows具有性能计数器基础结构。该操作系统提供了一些常见的计数器，我可以添加自己的计数器。Linux / Unix中对应的概念是什么？ 问题答案： 看一眼： OProfile 性能 perfmon2
mysql计数性能
问题内容： 这两个查询在具有1000万行的表上运行缓慢。我想知道为什么为什么从mysql保留所有insert，update和delete更新的计数器变得不容易？ 有没有办法改善这个查询？我使用了说明，但并没有太大帮助。 问题答案： 正如cherouvim在评论中指出的那样，它取决于存储引擎。 确实会保留表行的计数，并且由于MyISAM支持的唯一锁是表锁，因此可以保持准确。 但是支持事务，因此需要进
数据本地性
Spark 是一个并行数据处理框架，这意味着任务应该在离数据尽可能近的地方执行(既 最少的数据传输)。 检查本地性 检查任务是否在本地运行的最好方式是在 Spark UI 上查看 stage 信息，注意下面截图中的 "Locality Level" 列显示任务运行在哪个地方。 调整本地性配置 你可以调整 Spark 在每个数据本地性阶段(data local --> process local -
Java性能计时库
问题内容： 我经常将代码包装在System.nanoTime（）对中以对其进行计时。就像是： 有没有好的时序库可以帮助解决此问题？本地代码也将被接受。 NB 探查器在这里不是解决方案，因为我想在单元测试中强制执行一些时间限制，所以我想以 编程 方式对方法进行计时。 问题答案： 忽略该答案，因为项目不再活动 我没有用过，但是最近遇到了perf4j。