精华内容
下载资源
问答
  • 在iis里面部署了一个站点,项目是.net core 开发的,每天第一次访问的时候都很,后面就很快了,这个问题一般是 线程池释放链接导致的,所以需要 应用程序池--- 选择线程池---右击 高级设置---闲置超时(分钟)...

    在iis里面部署了一个站点,项目是.net core 开发的,每天第一次访问的时候都很慢,后面就很快了,这个问题一般是 线程池释放链接导致的,所以需要

    应用程序池---  选择线程池---右击  高级设置---闲置超时(分钟)里面修改配置,默认是20分钟,下图是修改后的 24小时 =1440分钟。

     

     

    展开全文
  • 原因是iis的连接池会定时回收连接,配置下就可以
    原因是iis的连接池会定时回收连接,配置下就可以
    展开全文
  • 为什么Elasticsearch查询变得这么了?

    万次阅读 多人点赞 2018-10-14 16:05:30
    Elasticsearch社区中经常看到查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?” 包含但不限于:Nested查询、集群查询、range查询等问题。 1、两个...

    Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放

    0、引言

    Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”

    包含但不限于:Nested慢查询、集群查询慢、range查询慢等问题。
    在这里插入图片描述

    1、两个维度

    每当我们得到这些类型的问题时,我们首先要深入研究两个主要方面:

    • 配置维度 - 查看当前系统资源和默认Elasticsearch选项。
    • 开发维度 - 查看查询,其结构以及要搜索的数据的映射(Mapping)。

    我们将首先关注开发方面的问题。 我们将获得慢查询,讨论DSL查询语言,并查看有助于改进Elasticsearch查询的小型常规选项。

    2、开发维度—你的查询有多慢?

    第一步是查看发送到群集的查询所花费的时间。 在研究如何打开慢速日志时,Elasticsearch文档可能有点不清楚,因此我将在下面展示一些示例。

    • 首先,Elasticsearch中有两个版本的慢速日志:索引慢速日志(index slow logs )和搜索慢速日志( search slow logs)。
      由于我们试图解决的问题涉及慢查询,我们将专注于搜索慢速日志。 但是,如果在索引文档/添加文档时问题解决了性能问题,那么我们将查看索引慢速日志。

    默认情况下,所有版本的Elasticsearch都会关闭慢速日志,因此您必须对群集设置和索引设置进行一些更新。
    这些示例适用于使用elasticsearch 6.2,但您可以在此处找到所有以前的版本。
    只需将$ES_version替换为您正在使用的版本,
    例如5.5版本设置官网参考:http://t.cn/E7Hq2NG。

    向_cluster API发送放置请求以定义要打开的慢速日志级别:警告,信息,调试和跟踪。 (有关日志记录级别的更多信息参考:http://t.cn/E7Hqc5e。)

    curl -XPUT http://localhost:$ES_PORT/_cluster/settings -H ‘Content-Type: application/json’ -d’
    {
    "transient" : {
    "logger.index.search.slowlog" : "DEBUG",
    "logger.index.indexing.slowlog" : "DEBUG"
    }
    }'
    
    • 所有慢速日志记录都在索引级别启用,因此您可以再次向index _settings API发送请求以打开,但如果您每月,每季度等都在滚动更新索引,则还必须添加到索引模板中。

    • 将API调用调整为索引设置以匹配您想要命中的慢日志时间阈值。 (您可以设置为0s以分析实例并收集正在发送的所有查询,并设置为-1以关闭慢速日志。)
      使用您在_clustersettings中选择使用的日志级别设置。 在这个例子中,“DEBUG”。
      ES_PORT是一个持久的环境变量。

      curl -XPUT http://localhost:$ES_PORT/*/_settings?pretty -H 'Content-Type: application/json' -d 
      '{"index.search.slowlog.threshold.query.debug": "-1",
       "index.search.slowlog.threshold.fetch.debug": "-1",}'
      
    • 现在,您需要收集日志。 每个分片生成慢速日志并按数据节点收集。 如果您只有一个包含五个主分片的数据节点(这是默认值),您将在慢速日志中看到一个查询的五个条目。 由于Elasticsearch中的搜索发生在每个分片中,因此每个分片都会看到一个。 每个数据节点存储慢速日志,默认情况如下

    location:/ var / log / elasticsearch / $ClusterID_index_slowlog_query
    和 / var / log / elasticsearch / $ClusterID_index_slowlog_fetch。

    如您所见,搜索慢速日志再次根据搜索阶段分解为单独的日志文件:获取(fetch)和查询(query)。
    现在我们在日志中有结果,我们可以拉入一个条目并将其分开。

    [2018-05-21T12:35:53,352][DEBUG ][index.search.slowlog.query] 
    [DwOfjJF] [blogpost-slowlogs][4] took[1s], took_millis[0], types[], 
    stats[], search_type[QUERY_THEN_FETCH], total_shards[5], 
    source[{"query":{"match":{"name":{"query":"hello world",
     "operator":"OR","prefix_length":0,"max_expansions":50,
    "fuzzy_transpositions" :true,"lenient":false,"zero_terms_query":
     "NONE","boost":1.0}}},"sort":[{"price": {"order":"desc"}}]}], 
    

    在这里,您看到:

     1. 日期
     2. 时间戳 
     3. 日志级别 
     4. 慢速类型 
     5. 节点名称 
     6. 索引名称 
     7. 分片号 
     8. 时间花费 
     9. 查询的主体(_source>)
    

    一旦我们获得了我们认为花费的时间太长的查询,我们就可以使用一些工具来分解查询:

    工具1:Profile API

    Profile API提供有关搜索的信息页面,并分解每个分片中发生的情况,直至每个搜索组件(match/range/match_phrase等)的各个时间。 搜索越详细,_profile输出越详细。

    工具2:The Kibana profiling 工具

    这与_profileAPI密切相关。 它提供了各个搜索组件的完美的可视化效果表征各个分解阶段以及各阶段查询的时间消耗。 同样,这允许您轻松选择查询的问题区域。
    在这里插入图片描述

    3、开发维度—Elasticsearch的查询原理

    现在我们已经确定了一个很慢的查询,我们通过一个分析器profile来运行它。 但是,查看单个组件时间结果并未使搜索速度更快。 怎么办?

    通过两个阶段(下面)了解查询的工作原理,允许您以从速度和相关性方面获得Elasticsearch最佳结果的方式重新设计查询。
    在这里插入图片描述

    3.1 Query阶段

    • 路由节点接受该查询。
    • 路由节点识别正在搜索的索引(或多个索引)。
    • 路由节点生成一个节点列表,其中包含索引的分片(主要和副本的混合)。
    • 路由节点将查询发送到节点(上一步节点列表列出的节点)。
    • 节点上的分片处理查询。
    • 查询(默认情况下)对前10个文档进行评分。
    • 该列表将发送回路由节点。

    3.2 fetch阶段

    获取阶段由路由节点开始,路由节点确定每个分片发送的50个(5个分片×10个结果)结果中的前10个文档。
    路由节点向分片发出对前10个文档的请求。 (可能是包含最高得分文档的一个分片,或者它们可能分散在多个分片中。)

    返回列表后,主节点会在查询响应的_hits部分中显示文档。

    4、开发维度—filter过滤器查询优化

    结果分数是Elasticsearch的关键。 通常,当您使用搜索引擎时,您需要最准确的结果。 例如,如果您正在搜索“苹果”,您不希望结果包括“苹果手机”。
    Elasticsearch根据您提供的参数对查询结果进行评分。
    虽然查询相关性不是本篇文章的重点,但重要的是在此提及,因为如果您有快速搜索需求但结果不是您要查找的结果,则整个搜索都是浪费时间。
    那么,你如何加快搜索速度?

    4.1 查询时,使用query-bool-filter组合取代普通query

    提高搜索性能的一种方法是使用过滤器。 过滤后的查询可能是您最需要的。
    首先过滤是很重要的,因为搜索中的过滤器不会影响文档分数的结果,因此您在资源方面使用很少的资源来将搜索结果范围缩小到很小。
    使用过滤查询,结合使用布尔匹配,您可以在评分之前搜索包含X的所有文档,或者不包含Y的所有文档。此外,可以filter是可以被缓存的。
    过滤器filter查询不是加速Elasticsearch查询的唯一方法。

    【from腾讯】默认情况下,ES通过一定的算法计算返回的每条数据与查询语句的相关度,并通过score字段来表征。
    但对于非全文索引的使用场景,用户并不care查询结果与查询条件的相关度,只是想精确的查找目标数据。
    此时,可以通过query-bool-filter组合来让ES不计算score,
    并且尽可能的缓存filter的结果集,供后续包含相同filter的查询使用,提高查询效率。

    filter原理推荐阅读:吃透 | Elasticsearch filter和query的不同

    5、开发维度——其他优化

    5.1 避免使用script查询

    避免使用脚本查询来计算匹配。 推荐:建立索引时存储计算字段。

    例如,我们有一个包含大量用户信息的索引,我们需要查询编号以“1234”开头的所有用户。
    您可能希望运行类似“source”的脚本查询:“doc [‘num’]。value.startsWith(‘1234’)。”
    此查询非常耗费资源并且会降低整个系统的速度。 合理的建议:考虑在索引时添加名为“num_prefix”的字段。
    然后我们可以查询“name_prefix”:“1234”。

    5.2 避免使用wildcard查询

    主要原因:
    wildcard类似mysql中的like,和分词完全没有了关系。

    出现错误:
    用户输入的字符串长度没有做限制,导致首尾通配符中间可能是很长的一个字符串。 后果就是对应的wildcard Query执行非常慢,非常消耗CPU。

    根本原因:
    为了加速通配符和正则表达式的匹配速度,Lucene4.0开始会将输入的字符串模式构建成一个DFA (Deterministic Finite Automaton),带有通配符的pattern构造出来的DFA可能会很复杂,开销很大。

    可能的优化方案:

    1. wildcard query应杜绝使用通配符打头,实在不得已要这么做,就一定需要限制用户输入的字符串长度。
    2. 最好换一种实现方式,通过在index time做文章,选用合适的分词器,比如nGram tokenizer预处理数据,然后使用更廉价的term query来实现同等的模糊搜索功能。
    3. 对于部分输入即提示的应用场景可以考虑优先使用completion suggester, phrase/term/suggeter一类性能更好,模糊程度略差的方式查询,待suggester没有匹配结果的时候,再fall back到更模糊但性能较差的wildcard, regex, fuzzy一类的查询。
      详尽原理参考:https://elasticsearch.cn/article/171

    5.3 合理使用keyword类型

    ES5.x里对数值型字段做TermQuery可能会很慢。

    在ES5.x+里,一定要注意数值类型是否需要做范围查询,看似数值,但其实只用于Term或者Terms这类精确匹配的,应该定义为keyword类型。

    典型的例子就是索引web日志时常见的HTTP Status code。

    详尽原理参考:https://elasticsearch.cn/article/446

    5.4 控制字段的返回

    一是:数据建模规划的时候,在Mapping节点对于仅存储、是否构建倒排索引通过enabled、index参数进行优化。
    二是:_source控制返回,不必要的字段不需要返回,举例:采集的原文章详情内容页,根据需要决定是否返回。

    5.5 让Elasticsearch干它擅长的事情

    在检索/聚合结果后,业务系统还有没有做其他复杂的操作,花费了多少时间?
    这块是最容易忽视的时间耗费担当。

    Elasticsearch显然更擅长检索、全文检索,其他不擅长的事情,尽量不要ES处理。比如:频繁更新、确保数据的ACID特性等操作。

    6、配置维度——核心配置

    6.1 节点职责明晰

    区分路由节点、数据节点、候选主节点。

    路由节点的主要优点是:

    1. 由于路由节点减少了搜索和聚合的压力,因此数据节点上的内存压力略有降低;
    2. “智能路由”——因为他们知道所有数据存在的地方,他们可以避免额外的跳跃;“智能路由”——因为他们知道所有数据存在的地方,他们可以避免额外的跳跃;
    3. 从架构上讲,将路由节点用作集群的访问点非常有用,因此您的应用程序无需了解详细信息。 从架构上讲,将路由节点用作集群的访问点非常有用,因此您的应用程序无需了解详细信息。

    尽量将主节点与数据节点分开,因为它将减少所有群集的负载。

    以下时间开始考虑专用主节点:

    1. 群集大小开始变得难以驾驭,可能像10个节点或更高?
    2. 您会看到由于负载导致集群不稳定(通常由内存压力引起,导致长GC,导致主节点暂时从集群中退出)您会看到由于负载导致集群不稳定(通常由内存压力引起,导致长GC,导致主节点暂时从集群中退出)

    分离主节点的主要目的是使“主节点的职责”与负载隔离,因为高负载可能导致长GC,从而导致集群不稳定。

    分离主节点后,一个高负载的集群只会影响数据节点(显然仍然不好),但能保证主节点稳定,一旦集群超载,基本上专门的主节点给你喘息的空间,而不是整个集群走向崩溃。

    另外,与数据节点相比,主节点通常可以非常“轻”。几GB的RAM,中等CPU,普通磁盘等或许就能满足需求(需要根据实际业务场景权衡)。

    推荐阅读:http://t.cn/E7HM4ML

    6.2 分配合理的堆内存

    搜索引擎旨在快速提供答案。 为此,他们使用的大多数数据结构必须驻留在内存中。 在很大程度上,他们假设你为他们提供了足够的记忆。 如果不是这种情况,这可能会导致问题 - 不仅仅是性能问题,还有集群的可靠性问题。

    合理的堆内存大小配置建议:宿主机内存大小的一半和31GB,取最小值

    推荐阅读:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/79998974

    6.3 设置合理的分片数和副本数

    shard数量设置过多或过低都会引发一些问题。

    1. shard数量过多,则批量写入/查询请求被分割为过多的子写入/子查询,导致该index的写入、查询拒绝率上升;

    对于数据量较大的index,当其shard数量过小时,无法充分利用节点资源,造成机器资源利用率不高 或 不均衡,影响写入/查询的效率。

    对于每个index的shard数量,可以根据数据总量、写入压力、节点数量等综合考量后设定,然后根据数据增长状态定期检测下shard数量是否合理。

    腾讯基础架构部数据库团队的推荐方案是:

    1. 对于数据量较小(100GB以下)的index,往往写入压力查询压力相对较低,一般设置3~5个shard,副本设置为1即可(也就是一主一从,共两副本)
    2. 对于数据量较大(100GB以上)的index:一般把单个shard的数据量控制在(20GB~50GB)

    让index压力分摊至多个节点:可通过index.routing.allocation.totalshardsper_node参数,强制限定一个节点上该index的shard数量,让shard尽量分配到不同节点上

    综合考虑整个index的shard数量,如果shard数量(不包括副本)超过50个,就很可能引发拒绝率上升的问题,此时可考虑把该index拆分为多个独立的index,分摊数据量,同时配合routing使用,降低每个查询需要访问的shard数量。

    ——建议参考:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/78080602

    6.4 设置合理的线程池和队列大小

    节点包含多个线程池,以便改进节点内线程内存消耗的管理方式。 其中许多池也有与之关联的队列,这允许保留挂起的请求而不是丢弃。

    search线程——用于计数/搜索/推荐操作。 线程池类型为fixed_auto_queue_size,大小为int((available of available_ * 3)/ 2)+ 1,初始队列大小为1000。

    5.X版本之后,线程池设置是节点级设置。因此,无法通过群集设置API更新线程池设置。
    查看线程池的方法:

    GET /_cat/thread_pool
    

    6.4 硬件资源的实时监控

    排查一下慢查询时间点的时候,注意观察服务器的CPU, load average消耗情况,是否有资源消耗高峰,可以借助:xpack、cerbero或者elastic-hd工具查看。

    当您遇到麻烦并且群集工作速度比平时慢并且使用大量CPU功率时,您知道需要做一些事情才能使其再次运行。 当Hot Threads API可以为您提供查找问题根源的必要信息。 热线程hot thread是一个Java线程,它使用高CPU量并执行更长的时间。

    Hot Threads API返回有关ElasticSearch代码的哪一部分是最耗费cpu或ElasticSearch由于某种原因而被卡住的信息。

    热线程使用方法:

    GET /_nodes/hot_threads
    

    7、小结

    回答文章开头的问题:——为什么Elasticsearch查询变得这么慢了?
    和大数据量的业务场景有关,您可以通过几个简单的步骤优化查询:

    1. 启用慢速日志记录,以便识别长时间运行的查询
    2. 通过_profiling API运行已识别的搜索,以查看各个子查询组件的时间通过_profiling API运行已识别的搜索,以查看各个子查询组件的时间
    3. 过滤,过滤,过滤过滤,过滤,过滤
      在这里插入图片描述

    Elasticsearch优化非一朝一夕之功,需要反复研究、实践甚至阅读源码分析。
    本文综合了国外、国内很多优秀的实践建议,核心点都已经实践验证可行。
    欢迎大家留言讨论!

    参考:
    http://t.cn/E7HJaPI
    http://t.cn/RQSwH4X
    http://t.cn/RInoI4c

    这里写图片描述
    打造Elasticsearch基础、进阶、实战第一公众号!

    展开全文
  • linux 突然变得

    万次阅读 2014-06-05 21:18:39
    这两天服务器出现了一个很神奇的问题,那就是周期性的变得

         这两天服务器出现了一个很神奇的问题,那就是周期性的变得很慢(PS:有一段时间处理的很快,但是过一段时间,就会有一两天,处理很慢!非常慢!)。使用top看了一下,发现CPU和负载都很高。整个系统就跟遥控汽车的电池没电是的。都显得很怠慢。导致整个业务的流程相应很慢。超时很多~~ 纠结啊~ 两天了。

        网上找了各种原因查看CPU的温度、I/O输出、负载、内存、存储空间…… 就剩下CPU的电压没看了。网上各种原因的找啊。还是找不到。还好,在百度上面问了一个大仙,再看了系统资源截图之后,没有问题,建议我去看  /var/log/message 下的日志。

        我执行了 cat  var/log/message 然后,发现里面有大量的日志。

    Jun  1 03:31:01 localhost rsyslogd: [origin software="rsyslogd" swVersion="5.8.10" x-pid="1238" x-info="http://www.rsyslog.com"] rsyslogd was HUPed
    Jun  1 03:52:24 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 04:56:10 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 05:57:19 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 07:02:59 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 08:16:28 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 11:09:57 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 14:55:22 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  1 23:21:09 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  2 01:39:41 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  2 07:09:58 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  2 22:56:32 localhost auditd[1222]: Audit daemon rotating log files
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU0: Core power limit notification (total events = 175385872)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU1: Core power limit notification (total events = 176288017)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU3: Core power limit notification (total events = 176266430)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU2: Core power limit notification (total events = 176618264)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU1: Package power limit notification (total events = 176996607)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU3: Package power limit notification (total events = 176997408)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU2: Package power limit notification (total events = 177034309)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU0: Package power limit notification (total events = 176908746)
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU0: Core power limit normal
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU0: Package power limit normal
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU1: Core power limit normal
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU2: Core power limit normal
    Jun  2 23:27:29 localhost kernel: CPU3: Core power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU1: Package power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU2: Package power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU3: Package power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU2: Core power limit notification (total events = 176784916)
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU3: Core power limit notification (total events = 176433014)
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU1: Core power limit notification (total events = 176454540)
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU0: Core power limit notification (total events = 175552143)
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU0: Package power limit notification (total events = 177075421)
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU2: Core power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU3: Core power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU1: Core power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU0: Core power limit normal
    Jun  2 23:32:29 localhost kernel: CPU0: Package power limit normal
    Jun  2 23:37:29 localhost kernel: CPU0: Core power limit normal
    Jun  2 23:37:29 localhost kernel: CPU1: Core power limit normal
           找一条,网上一贴,果然。说是dell机器的一种节能设置。说是在整个服务器的压力不是很大的情况向,自动的减少CPU等设备的供电。让其处在一种类似于低耗能的状态。可能会导致服务器的整体处理流程降低。我想,会不会是以为这种原因导致我的服务器的性能下降了呢? 具体看 http://zhidao.baidu.com/link?url=WviC1WvxEwQzkgtExlW9L6nTWusFC4-ut743HkpW3Et949Dd3OEr9lC90O8pupyeoJkhi9bPTUujbDP7vITDmK

          从网上找资料,怎么关闭dell服务器的节能设置。找了一大堆,都说在BISO里面设置。 由于是在线服务器,不能说关闭就关闭啊。于是打电话给dell客服。咨询。结果人家也说,必须在BISO下配置。最后管dell服务器的技术客服要了设置的文档,给了机房。让其帮忙技术人员设置一下。

         设置完毕之后,重启、启动项目。 问题得以解决~~!!!!! 节能模式在企业中,有自己的机房的话,在耗能这块,可以说能节省不少。但是我们的服务器是托管的。就不管啦,服务器处理性能重要! 所以,设置成高性能模式。设置完成之后。服务器感觉有质的飞越。原本高负载,这回再看一下,全都是0.0几了。终于可以睡一个好觉了!! 希望这篇文章嗯帮你解决问题。

    展开全文
  • 注意,就是这个动作我意外发现问题所在:当我点完执行,生成新的执行计划后,我再调用这个存储过程,奇迹发生了。原本执行需要3秒查询又回几十毫秒,那么问题应该就是出现再执行计划上面了。 通过查找...
  • MySql中左连接查询突然变得

    千次阅读 2018-09-06 15:57:00
    MySql中左连接查询突然变得 表结构: A表 userId,name B表 wId,userId,address A表左连接B表查询时,平时查询都非常的块,这几天突然变得。 一个查询花了0.888S。 使用explain表达式查询,发现了...
  • 一段时间不用plsql developer之后重新使用会变得 发现它已经和oracle服务端断开连接, 而且在试图连接, 终于等待一段时间后才反应过来, 还是没有连接上. 比我在启动plsql developer时手动连接多了, 我...
  • 感觉电脑配置也不差,有8G内存,就最近几天,变得异常得慢,甚至保存一个txt文件都卡几十秒,查了电脑的虚拟内存,找到了原因,原来的虚拟内存是电脑自动管理 ,时间久了,越来越大,就越来越卡了。解决办法如下:按...
  • Oracle 11g 的监听程序会一直写监听日志文件,但是最大为4G,在Windows系统下,打开文件几十兆的文本已经很了。如果Oracle的监听日志一直写,达到4g后,Oracle就不会继续写了,也不会分出第二个文件。这是就会导致...
  • sqlserver查询突然变得

    万次阅读 2019-03-04 19:01:25
    今天早上上班发现应该在周末执行完的脚本执行到了现在,靠着自建的etl日志表发现某个大表的查询 修改速度特别 。 后来重新启动了数据库(在控制面板的服务里面重新启动sqlserver),就好了。 猜测原因:可能是...
  • tomcat运行一段时间后 页面打开变得 页面先是出现空白,两三分钟后才缓缓从数据库读出数据形成页面 1、请问这是什么原因造成的?怎样解决呀? 2、怎样写一个windows任务计划在凌晨重启tomcat和MySQL数据库服务?...
  • 语句加了 q.DEL_FLAG='N' 后执行速度变得,不加执行是2s 加了就变 9s ,这张表的 DEL_FLAG也加了索引,执行计划查看 如图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/04/1588582035_386115.jpg) 为啥...
  • 需要用到js中的定时器setinterval,但是,楼主发现在项目中测试的时候,切换页面或者浏览器上面的页签时,定时器明明没有收到干扰,但是页面呈现明显变慢了, 解决: 一、如果用到jQuery的动画 在animate前加上 ...
  • 突然之间手机变得的原因之一

    千次阅读 2011-02-25 08:50:00
    不到一个月的时间,手机突然变得很卡,甚至连短信都发不出去。我检查了内存使用情况,没有发现异常情况。重启手机,问题依旧。 在一次偶然的机会,他把存储卡卸掉了。手机速度得到了提升,和原来一样快速了。...
  • VS2015重新编译工程突然变得,而且硬盘空间不断减小
  • 2. 而同时间同地点同WIFI,我的Mac和手机就没有任何问题,其他人用同一个WIFI也没问题 3. 我换了个WIFI也是这种情况。。。 4. 发射WIFI的路由器没有屏蔽我的电脑 5. 重装系统后,仍然如此 为什么呢
  • MySQL的响应时间变慢

    千次阅读 2015-10-16 19:24:22
    query_cache_size太大,锁争用问题导致查询变慢(毫秒级) 注意: 如果将query_cache_size的大小设置为0,也不会用到查询缓存. query_cache_limit太大,只是增加能够被缓存的数量 "如果查询缓存中有许多查询,缓存失效就...
  • 使用该架构后,nginx轮询方式,加载json格式的数据速度变得,一般几个json文件 加载时间都在5秒左右. 这种情况怎么解决? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/15/1489543365_135915.jpg) ...
  • 修改用友IUFO报表后,速度变得

    千次阅读 2008-03-07 15:22:00
    可是到了3月份的时候,财务人员反映,IUFO报表数据采集的时候,不管是打开,还是计算,保存,凡是对报表的任何一个操作,速度都非常。修改前,主要点计算这个按钮,马上就会出现“正在计算”的提示。可是现在,...
  • 问题最近线上有一个服务,运行个几天,就会变得。这里很指的是经常对于请求的响应时间很大,又是甚至有二三十秒,导致别人调接口,经常出现超时问题。这里简单介绍些这个问题的定位方法过程以及最后怎么解决的...
  • 电脑原来也是win8的系统 , 后来重装之后开关机的速度都变得。而且在开机的时候会有几秒的黑屏时间。不知道是什么原因 , 希望解释一下具体原因和解决方法,不胜感激。
  • VS2013 是装在SSD里面,原来启动只要大概 一两秒的时间,现在启动最少也得十秒以上。而且打开项目也变得了!求解决方案。
  • 如果要求在每隔一个固定的时间间隔后就精确地执行某动作,那么最好使用setInterval,而如果不想由于连续调用产生互相干扰的问题,尤其是每次函数的调用需要繁重的计算以及很长的处理时间,那么最好使用setTimeout。...
  • jedis使用一段时间后响应变慢

    千次阅读 2017-03-10 17:35:55
    切换memcached到redis后,发现使用一段时间后请求时间变长发现redis链接报错,后台看redis服务端口(netstat -an|grep 6379)发现有很多WATING状态,lsof查看端口PID干掉后,一会儿又是一样的 思路: 猜想...
  • Tomcat运行一段时间后访问变慢,但是cpu,内存都正常。日志也是发现不了啥.... 问题的原先分析 1.环境配置(cpu,内存,使用工具:nmon工具、visualvm工具、jprofiler工具全部用上监控中) 2.修改info日志,启用...
  • 最近很多朋友的电脑都遇到了卡,,蓝屏,等问题,电脑在使用一段时间之后总会变得很卡,反应速度很,很多朋友不知道原因,也不知道怎么处理和解决,那么电脑用久了会变卡怎么办?下面就为大家介绍电脑变得流畅方法...
  • 解决虚拟机linux时间变慢的问题

    千次阅读 2011-08-12 17:02:29
    安装完成vmware tools后运行 vmware-toolbox,把Options中的time synchronization....钩选上。默认是没勾选的,注意按钮凹下去才算...这样VMWare Tool后台程序就会每三分钟与宿主主机同步更新一次时间。试验中发现vmwar
  • 为什么电脑开机速度会变得越来越?电脑开机速度变,使用时间长老化是一方面,但重要的还是因为个人使用习惯不好所导致的(当然不排除360等杀毒软件有点流氓的原因,ԾㅂԾ,)。 一、定时清理电脑内灰尘 电脑内...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 283,223
精华内容 113,289
关键字:

怎样让时间变得更慢