Рубрика «truncate»

VACUUM может «зачистить» из таблицы в PostgreSQL только то, что никто не может увидеть — то есть нет ни одного активного запроса, стартовавшего раньше, чем эти записи были изменены.

А если такой неприятный тип (продолжительная OLAP-нагрузка на OLTP-базе) все же есть? Как почистить активно меняющуюся таблицу в окружении длинных запросов и не наступить на грабли?

Когда пасует VACUUM — чистим таблицу вручную - 1
Читать полностью »

По долгу службы мне периодически приходится пользоваться профайлером, так как требования к производительности серверов задокументированы и не могут опускаться ниже определенного уровня. Помимо некоторых очевидных архитектурных изменений и решений частенько находятся повторяющиеся места от модуля к модулю, от одного проекта к другому, которые создают дополнительную нагрузку на виртуальную машину, которыми и хочу поделится.
Так уж случилось, что на глаза чаще всего попадался код работы с Date потому с него и начнем:

Date

Не один десяток раз я имел возможность наблюдать, как во время обработки одного запроса от пользователя в нескольких разных местах создается новый объект даты. Чаще всего цель одна и та же — получить текущее время. В простейшем случае это выглядит так:

    public boolean isValid(Date start, Date end) {
        Date now = new Date();
        return start.before(now) && end.after(now); 
    }

Казалось бы — вполне очевидное и правильное решение. В принципе, да, за исключением двух моментов:

  • Использовать Date сегодня в java — уже, пожалуй, моветон, учитывая тот факт, что почти все методы в нем уже Deprecated.
  • Нету смысла создавать новый объект даты, если вполне можно обойтись примитивом long:

    public boolean isValid(Date start, Date end) {
        long now = System.currentTimeMillis();
        return start.getTime() < now && now < end.getTIme(); 
    }
SimpleDateFormat

Очень часто в веб проектах возникает задача перевести строку в дату или наоборот дату в строку. Задача довольно типичная и чаще всего выглядит так:

    return new SimpleDateFormat("EEE, d MMM yyyy HH:mm:ss Z").parse(dateString);

Это правильное и быстрое решение, но если серверу приходится парсить строку на каждый пользовательский реквест в каждом из сотен потоков — это может ощутимо бить по производительности сервера в виду довольно тяжеловесного конструктора SimpleDateFormat, да и помимо самого форматера создается множество других объектов в том числе и не легкий Calendar (размер которого > 400 байт).

Ситуацию можно было бы легко решить, сделав SimpleDateFormat статическим полем, но он не является потокобезопасным. И в конкурентной среде легко можно словить NumberFormatException.

Вторая мысль — использовать синхронизацию. Но это таки довольно сомнительная вещь. В случае большой конкуренции между потоками, мы можем не просто не улучшить производительность но и ухудшить.

Но решения есть и их как минимум 2:

  • Старый, добрый ThreadLocal — cоздаем SimpleDateFormat для каждого потока 1 раз и переиспользуем для каждого последующего запроса. Данный подход поможет ускорить парсинг даты в 2-4 раза за счет избежания создания объектов SimpleDateFormat на каждый запрос.
  • Joda и ее потокобезопасный аналог SimpleDateFormat — DateTimeFormat. Хоть йода в целом и медленнее дефолтного Java Date API в парсинге дат они идут наравне. Несколько тестов можно глянуть тут.

Читать полностью »

Довольно популярный и актуальный вопрос, который возникает, например, при чистке интенсивно растущих журналов постоянно запущенных процессов.

Ответ в двух словах

Обнулять можно, но для этого пишущий процесс должен открывать этот файл с использованием флага O_APPEND. Ниже приводится соответствующий отрывок из open(2):


O_APPEND
The file is opened in append mode. Before each write(2), the file offset is positioned at the end of the file, as if with lseek(2). O_APPEND may lead to corrupted files on NFS file systems if more than one process appends data to a file at once. This is because NFS does not support appending to a file, so the client kernel has to simulate it, which can't be done without a race condition.

Несколько процессов, пишущих в один файл на NFS — это отдельный клинический случай. Пусть у нас есть один-единственный процесс, пишущий в файл.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js