1.一次SQL调优 聊一聊 SQLSERVER 数据页
2.完全体！源码调优千字详解：“Java性能调优六大工具”之JConsole工具
3.mongodb内核源码实现、源码调优性能调优、源码调优最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理
4.14个Flink SQL性能优化实践分享

一次SQL调优 聊一聊 SQLSERVER 数据页

       在一次 SQL 调优的源码调优经历中，我意识到深入研究 SQLSERVER 性能优化的源码调优首要任务是掌握其存储引擎，特别是源码调优mongo spark源码核心的数据页。SQLSERVER 的源码调优数据管理类似于 Windows 对内存的4k分块，同样将 mdf 文件划分为8k的源码调优数据页，以实现高效管理。源码调优

       要验证这一理论，源码调优可以通过 SQLServer 的源码调优 dbcc ind 命令，配合 标记，源码调优定位到 person 表的源码调优数据页。例如，源码调优表的源码调优记录位于 PagePID= 的数据页，物理位置在 mdf 文件偏移 0n * 0n，即 0x。通过 WinHex，我们确认了这一位置的准确性。

       数据页的逻辑关系在内存中由 SQLSERVER 的数据结构承载，DBCC PAGE 命令揭示了内存中的映射范围。尽管内存地址显示习惯上采用大端布局，但可以使用 windbg 的小端布局进行查看。对 SQLSERVER 的studio怎么设置源码源码研究，可以通过硬件断点观察 SQL 请求的执行流程，如查询优化器和执行器等环节。

       总的来说，理解数据页的结构和索引布局对于优化 SQL 查询性能至关重要，它能帮助我们减少数据在数据页间的流转，降低逻辑读取，从而提升查询效率。因此，深入研究 SQLSERVER 的数据页是提升性能的关键步骤。

完全体！千字详解：“Java性能调优六大工具”之JConsole工具

       JConsole工具作为JDK自带的图形化性能监控工具，为Java应用程序的性能分析提供了便利。本文将为您详细介绍JConsole的基本使用方法和各项功能。

       首先，启动JConsole，连接Java应用程序。在启动界面，可以通过"新建连接"功能选择本地或远程Java应用程序，需要配置远程进程的IP地址与端口号以实现远程连接。

       连接成功后，JConsole将展示Java应用程序的概览，包括堆内存使用情况、线程数量、吃鸡推广源码类加载数量以及CPU使用率。通过这些数据，可以快速了解应用程序的运行状况。

       在内存监控功能中，JConsole提供了详细的内存使用信息，包括堆内存、非堆内存（永久代）的使用情况。通过"执行GC"按钮，可以强制执行垃圾回收操作，优化内存管理。

       线程监控部分展示了系统内的线程数量和详细信息。用户可以查看单个线程的栈信息，并利用"检测到死锁"功能快速定位死锁问题。这对于多线程应用程序的调试和优化尤为重要。

       类加载情况通过JConsole的"类"选项卡直观呈现，显示已装载和已卸载的类数量，有助于理解类加载过程的效率和稳定性。

       虚拟机信息部分，JConsole提供了虚拟机的摘要信息，包括类型、版本、堆信息、垃圾回收器类型等，cicc溯源码燕窝为深入理解虚拟机运行环境提供了帮助。

       MBean管理功能允许用户通过JConsole对MBean进行操作，包括属性查看与设置、方法运行等，实现对Java应用程序的精细化管理。

       为了扩展功能，JConsole支持插件扩展。通过加载内置的JTop插件，用户可以访问JTop页面，对CPU占用时间排序，快速定位占用资源最大的线程。此外，JTop插件的源代码可以提供进一步的自定义和扩展可能性。

       JConsole的综合使用，能够有效提升Java应用程序的性能分析效率，从多个维度提供详尽的监控和诊断信息，为开发者优化代码和提高应用性能提供了强有力的支持。

mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-表级qps及表级详细时延统计实现原理

       针对 MongoDB 内核源码实现中的表级 QPS（查询每秒操作数）及表级详细时延统计实现原理，本文将深入探讨其设计、核心代码实现以及最佳运维实践。作者为 OPPO 文档数据库 MongoDB 负责人，顶级ai核心源码专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发工作，持续分享《MongoDB 内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。以下内容将围绕 MongoDB 内核中提供的数据导出及恢复工具（mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport）、客户端 shell 链接工具（mongo）、IO 测试工具（mongoperf）以及流量 QPS/时延监控统计工具（mongostat、mongotop）进行分析。

       Mongostat 和 mongotop 提供的监控统计功能虽然强大，但其功能局限性在于无法实现对表级 QPS 与详细时延的监控。为解决这一问题，MongoDB 实际上提供了内部实现的表级别统计接口。本文将详细解析这些接口的实现原理、核心代码以及如何应用到最佳运维实践中。

       ### 1. mongostat、mongotop 监控统计信息分析

       Mongostat 和 mongotop 工具作为 MongoDB 的官方监控工具，分别提供了集群操作统计与表级别的读写时延统计。接下来，我们将深入探讨这些工具的使用方法、监控项以及功能实现。

       #### 1.1 mongostat 监控统计分析

       Mongostat 工具能够监控当前集群中各种操作的统计情况，包括增、删、改、查操作，以及 getMore（用于批量拉取数据时的游标操作）和 command（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。

       #### 1.2 mongotop 监控统计分析

       mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。

       ### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码

       在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。

       #### 2.1 表级统计实现原理

       通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。

       #### 2.2 核心代码实现

       MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。

       ### 3. 表级详细统计对外接口

       为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。

       ### 结论

       本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。

个Flink SQL性能优化实践分享

       深入探讨Apache Flink SQL性能优化实践，针对常见问题，如数据源读取效率低、状态管理不当、窗口操作效率低等，提供了多种调优方法，如优化数据源读取、状态管理优化、窗口优化等。同时强调了易错点与调优技巧，包括错误的数据类型转换、不合理的JOIN操作、使用广播JOIN以及注意SQL查询复杂度。

       并发控制与资源调度优化，包括处理并发任务冲突、资源调度优化，以及源码级别的优化，如自定义源码实现和执行计划分析。异常处理与监控策略，涵盖异常检测与恢复、监控与报警。数据预处理与清洗，包括数据清洗与去重。高级特性利用，涉及容器化部署与SQL与UDF结合。数据压缩与序列化，选择合适的序列化方式与数据压缩技术。任务并行化与数据分区策略，包括平行执行任务与数据分区。网络传输优化，通过优化缓冲区管理与减少网络传输来提升性能。系统配置调优，如优化JVM参数与监控系统资源。数据倾斜处理，涉及分布式哈希倾斜与倾斜数据预处理。任务调度策略，包括优先级调度与动态资源调整。

       综合运用上述方法，能够有效提升Flink SQL性能。强调持续监控、反馈和社区学习的重要性。在实际应用中，结合具体实例代码与调优建议，实现性能优化。