内存 &基础优化 | 学习笔记

简介: 快速学习内存 &基础优化。

开发者学堂课程【分布式数据库 HBase 快速入门:内存 &基础优化】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/101/detail/1767


内存 &基础优化


内容介绍

一、内存优化

二、基础优化


一、内存优化

HBase 操作过程中需要大量的内存开销,毕竟 Table 是可以缓存在内存中的,一般会分配整个可用内存的70%给 HBase 的 Java 堆。但是不建议分配非常大的堆内存,因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态,一般16~48G内存就可以了,如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足,框架一样会被系统服务拖死。

基础优化

1、允许在 HDFS 的文件中追加内容

vhdfs-site.xml、hbase-site.xmlv

属性:dfs.support.append

解释:开启 HDFs 追加同步,可以优秀的配合 HBase 的数据同步和持久化。默认值为true。

2.优化 DataNode 允许的最大文件打开数

hdfs-site.xmlv

属性: dfs.datanode.max.transfer.threads

解释: HBase 一般都会同一时间操作大量的文件,根据集群的数量和规模以及数据动作,设置为4096或者更高。默认值:40964

3.优化延迟高的数据操作的等待时间

hdfs-site.xml

属性:dfs.image.transfer.timeout

解释:如果对于某一次数据操作来讲,延迟非常高,socket 需要等待更长的时间,建议把该值设置为更大的值(默认 6000o毫秒),以确保 socket 不会被 timeout  掉。

4.优化数据的写入效率

mapred-site.xml

属性:

mapreduce.map.outpdt.compress

mapreduce.map. output.compress.codec

解释:开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率,减少写入时间。第一个属性值修改为 true,第二个属性值修改为:org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec 或者其他压缩方式。

5.设置 RPC 监听数量

hbase-site.xml

属性:hbase.regionserver.handler.count

解释,默认值为30,用于指定 RPc 监听的数量,可以根据客户端的请求数进行调整,读写请求较多时,增加此值。

6.优化 HStore文件大小

hbase-site.xml

属性:hbase.hregion.max.filesize

解程,默认值10737418240 (10GB),如果需要运行 HBase 的 MR 任务,可以减小此值,因为一个 region 对应一个 map 任务,如果单个 region 过大,会导致 map 任务执行时间过长。该值的意思就是,如果HFile的大小达到这个数值,则这个 region 会被切分为两个 Hfile。

7.优化 hbase 客户端缓存

hbase-site.xml

属性:hbase.client.write.buffer

解释:用于指定 HBase 客户端缓存,增大该值可以减少 RPC 调用次数,但是会消耗更多内存,反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小,以达到减少 RPc 次数的目的。

8.指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数

hbase-site.xml

属性:hbase.client.scanner.caching

解释:用于指定 scan.next 方法获取的默认行数,值越大,消耗内存越大。

9. flush、compact、split 机制

当 MemStore 达到阈值,将 Memstore 中的数据 Flush 进 Storefile; compact 机制则是把 flush 出来的小文件合并成大的 storefile 文件。split 则是当 Region 达到阈值,会把过大的 Region 一分为二。

涉及属性:

即:128M就是 Memstore 的默认阈值

hbase.hregion.memstore.flush.size: 134217728

即:这个参数的作用是当单个 HRegion 内所有的 Memstore 大小总和超过指定值时,flush 该 HRegion 的所有 memstore。

RegionServer 的 flush 通过将请求添加一个队列,模拟生产消费模型来异步处理的。

那这里就有一个问题,当队列来不及消费,产生大量积压请求时,可能会导致内存陡增,最坏的情况是触发 OOM。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit:0.4

hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit: 0.38

即:当 MemStore 使用内存总量达到 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 指定值时,将会有多个Memstores flush 到文件中,MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的,直到刷新到 MemStore 使用内存略小于 lowerLimit

相关实践学习
lindorm多模间数据无缝流转
展现了Lindorm多模融合能力——用kafka API写入,无缝流转在各引擎内进行数据存储和计算的实验。
云数据库HBase版使用教程
  相关的阿里云产品:云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务,100%兼容开源HBase并深度扩展,支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力,是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库,是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情: https://cn.aliyun.com/product/hbase   ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
15天前
|
存储 缓存 监控
|
20天前
|
缓存 算法 Java
Java中的内存管理:理解与优化
【10月更文挑战第6天】 在Java编程中,内存管理是一个至关重要的主题。本文将深入探讨Java内存模型及其垃圾回收机制,并分享一些优化内存使用的策略和最佳实践。通过掌握这些知识,您可以提高Java应用的性能和稳定性。
42 4
|
3天前
|
存储 JavaScript 前端开发
如何优化代码以避免闭包引起的内存泄露
本文介绍了闭包引起内存泄露的原因,并提供了几种优化代码的策略,帮助开发者有效避免内存泄露问题,提升应用性能。
|
4天前
|
并行计算 算法 IDE
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手,逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节,最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑,展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
|
13天前
|
存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
|
18天前
|
数据处理 Python
如何优化Python读取大文件的内存占用与性能
如何优化Python读取大文件的内存占用与性能
64 0
|
2月前
|
Java Android开发 UED
安卓应用开发中的内存管理优化技巧
在安卓开发的广阔天地里,内存管理是一块让开发者既爱又恨的领域。它如同一位严苛的考官,时刻考验着开发者的智慧与耐心。然而,只要我们掌握了正确的优化技巧,就能够驯服这位考官,让我们的应用在性能和用户体验上更上一层楼。本文将带你走进内存管理的迷宫,用通俗易懂的语言解读那些看似复杂的优化策略,让你的开发之路更加顺畅。
54 2
|
3月前
|
存储 缓存 JSON
一行代码,我优化掉了1G内存占用
这里一行代码,指的是:String.intern()的调用,为了调用这一行代码,也写了几十行额外的代码。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 PyTorch
构建高效 PyTorch 模型:内存管理和优化技巧
【8月更文第27天】PyTorch 是一个强大的深度学习框架,被广泛用于构建复杂的神经网络模型。然而,在处理大规模数据集或使用高性能 GPU 进行训练时,有效的内存管理对于提升模型训练效率至关重要。本文将探讨如何在 PyTorch 中有效地管理内存,并提供一些优化技巧及代码示例。
68 1
|
2月前
|
监控 算法 数据可视化
深入解析Android应用开发中的高效内存管理策略在移动应用开发领域,Android平台因其开放性和灵活性备受开发者青睐。然而,随之而来的是内存管理的复杂性,这对开发者提出了更高的要求。高效的内存管理不仅能够提升应用的性能,还能有效避免因内存泄漏导致的应用崩溃。本文将探讨Android应用开发中的内存管理问题,并提供一系列实用的优化策略,帮助开发者打造更稳定、更高效的应用。
在Android开发中,内存管理是一个绕不开的话题。良好的内存管理机制不仅可以提高应用的运行效率,还能有效预防内存泄漏和过度消耗,从而延长电池寿命并提升用户体验。本文从Android内存管理的基本原理出发,详细讨论了几种常见的内存管理技巧,包括内存泄漏的检测与修复、内存分配与回收的优化方法,以及如何通过合理的编程习惯减少内存开销。通过对这些内容的阐述,旨在为Android开发者提供一套系统化的内存优化指南,助力开发出更加流畅稳定的应用。
67 0