强大的参数调整能力，适应各种应用需求 (参数调优)

强大的参数调整能力，适应各种应用需求——参数调优的深入解析

一、引言

随着科技的飞速发展，参数调整能力已成为衡量一个系统、软件或工具性能优劣的重要指标之一。
参数调优，顾名思义，是指通过调整系统参数以优化应用性能、提高使用效率、适应不同场景需求的过程。
无论是软件研发、数据分析、机器学习还是其他领域，掌握参数调整的技巧与方法，都具有十分重要的意义。
本文将深入探讨参数调优的重要性、基本方法及应用场景。

二、参数调优的重要性

参数调优对于适应各种应用需求至关重要。
不同的应用场景对系统性能的要求各不相同，而参数设置直接影响到系统的运行效率和性能表现。
例如，在软件开发中，通过调整编译器参数可以提高代码编译速度；在数据分析领域，调整数据处理算法的参数可以影响数据处理的速度和精度；在机器学习中，模型参数的调整则直接影响模型的性能。
因此，掌握参数调优技巧，能够帮助我们更好地适应各种应用场景，提高系统性能。

三、参数调优的基本方法

1. 了解参数：需要了解所调整参数的含义、作用范围以及对系统性能的影响。这是进行参数调优的基础。
2. 收集数据：收集系统运行时的数据，包括性能指标、错误信息等，以便分析系统性能瓶颈。
3. 设定目标：明确调优目标，如提高运行速度、降低资源消耗、提高精度等。
4. 试验和调整：根据目标和收集的数据，进行参数试验和调整，寻找最佳参数组合。
5. 验证和测试：对调整后的系统进行验证和测试，确保性能得到提升且系统稳定。

四、参数调优的应用场景

1. 软件开发：在软件开发过程中，编译器优化、代码调试等环节都需要进行参数调整，以提高编译速度、运行效率等。
2. 数据分析：数据分析过程中，需要根据数据量、数据处理需求调整数据处理算法的参数，以提高数据处理速度和精度。
3. 机器学习：在机器学习领域，模型训练过程中需要调整模型参数，以提高模型性能。还需要根据数据集的特点选择合适的模型架构和算法。
4. 系统运维：在系统运维过程中，通过调整系统参数可以优化系统性能、提高资源利用率、降低故障率等。
5. 云计算和大数据处理：在云计算和大数据处理领域，参数调优对于提高数据处理速度、降低成本等方面具有重要意义。

五、参数调优的挑战与趋势

1. 挑战：随着技术的不断发展，系统复杂度不断提高，参数调优面临诸多挑战，如参数空间巨大、调优成本高、自动化程度低等。
2. 趋势：未来，参数调优将朝着自动化、智能化方向发展，利用机器学习、人工智能等技术实现自动调优。随着云计算、边缘计算等技术的发展，分布式参数调优也将成为重要趋势。

六、结论

强大的参数调整能力对于适应各种应用需求具有重要意义。
掌握参数调优的技巧与方法，能够帮助我们更好地提高系统性能、优化应用体验。
未来，随着技术的不断发展，参数调优将面临更多挑战和机遇，自动化、智能化和分布式参数调优将成为重要趋势。
因此，我们需要不断学习和掌握最新的参数调优技术，以适应不断变化的应用场景和需求。

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大模型如何进行参数调优？

在大模型训练过程中，常用的优化算法主要包括以下几种：1. 梯度下降法：用于优化神经网络的损失函数，通过逐步更新神经网络的参数，以最小化损失函数。 2. 随机梯度下降法：在训练大模型时，可能会出现梯度消失或爆炸的问题，随机梯度下降法通过在每次更新时加入随机性，避免了这个问题的发生。 3. Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 4. 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。 5. 网格搜索：在大规模模型训练中，通过网格搜索来选择最优的超参数组合，可以提高模型的训练效果和精度。 以上这些算法在具体使用时，需要根据模型的类型、数据的特点和性能需求进行选择和调整。

Oracle内存参数调优技术详解

目的

希望通过整理此文档 使大家对 oracle 内存结构有一个全面的了解 并在实际的工作中灵活应用 使 oracle 的内存性能达到最优配置 提升应用程序反应速度 并进行合理的内存使用

实例结构

oracle 实例 = 内存结构 + 进程结构

oracle 实例启动的过程 其实就是 oracle 内存参数设置的值加载到内存中 并启动相应的后台进程进行相关的服务过程

进程结构

oracle 进程 = 服务器进程 + 用户进程

几个重要的后台进程

DBWR 数据写入进程

LGWR: 日志写入进程

ARCH: 归档进程

CKPT: 检查点进程 ( 日志切换 上一个检查点之后 又超过了指定的时间 预定义的日志块写入磁盘 例程关闭 DBA 强制产生 表空间 offline)

LCKn （ ） 封锁进程

Dnnn: 调度进程

内存结构 ( 我们重点讲解的 )

内存结构 =SGA （系统全局区） +PGA （程序全局区）

SGA 是用于存储数据库信息的内存区 该信息为数据库进程所共享 它包含 Oracle 服务器的数据和控制信息 它是在 Oracle 服务器所驻留的计算机的实际内存中得以分配 如果实际内存不够再往虚拟内存中写

我们重点就是设置 SGA 理论上 SGA 可占 OS 系统物理内存的 / —— /

原则 SGA+PGA+OS 使用内存 < 总物理 RAM

SGA=((db_block_buffers*blocksize)+(shared_pool_size+large_pool_size+java_pool_size+log_buffers)+ MB

SGA 系统全局区 ( 包括以下五个区 )

A 数据缓冲区 : （ db_block_buffers ）存储由磁盘数据文件读入的数据

大小 : db_block_buffers*db_block_size

Oracle i 设置数据缓冲区为 Db_cache_size

原则 SGA 中主要设置对象 一般为可用内存 %

B 共享池 : （ shared_pool_size ） : 数据字典 sql 缓冲 pl/sql 语法分析 加大可提速度

原则 SGA 中主要设置对象 一般为可用内存 %

C 日志缓冲区 : （ log_buffer ）存储数据库的修改信息

原则 K M 之间 不应该太大

D JAVA 池（ Java_pool_size ）主要用于 JAVA 语言的开发

原则 若不使用 java 原则上不能小于 M 给 M 通常就够了

E 大池（ Large_pool_size ） 如果不设置 MTS 主要用于数据库备份恢复管理器 RMAN

原则 若不使用 MTS M 之间 不应该太大

SGA= db_block_buffers*db_block_size+ shared_pool_size+ log_buffer+Java_pool+size+large_pool_size

原则 达到可用内存的 % 就可以了

PGA 程序全局区

PGA 包含单个服务器进程或单个后台进程的数据和控制信息 与几个进程共享的 SGA 正相反 PGA 是只被一个进程使用的区域 PGA 在创建进程时分配在终止进程时回收

A Sort_area_size 用于排序所占内存

B Hash_area_size 用于散列联接 位图索引

这两个参数在非 MTS 下都是属于 PGA 不属于 SGA 是为每个 session 单独分配的 在我们的服务器上除了 OS + SGA 一定要考虑这两部分

原则 OS 使用内存 +SGA+ 并发执行进程数 *(sort_area_size+hash_ara_size+ M) < * 总内存

实例配置

一 物理内存多大

二 操作系统估计需要使用多少内存

三 数据库是使用文件系统还是裸设备

四 有多少并发连接

五 应用是 OLTP 类型还是 OLAP 类型

基本掌握的原则是 db_block_buffer 通常可以尽可能的大 shared_pool_size 要适度 log_buffer 通常大到几百 K 到 M 就差不多了

A 如果 M RAM 单个 CPU db_block_size 是 bytes

SGA= * M= M 左右

建议 shared_pool_size = M db_block_buffer* db_block_size = M

具体 : shared_pool_size = # M

db_block_buffer=# M

log_buffer =# k ( K*CPU 个数 )

large_pool_size=# M

java_pool_size =# M

sort_area_size =# k ( k M)

sort_area_retained_size =# MTS 时 sort_area_retained_size = sort_area_size

B 如果 G RAM 单个 CPU db_block_size 是 bytes

SGA= * M= M 左右

建议 shared_pool_size = M db_block_buffer* db_block_size = M

具体 : shared_pool_size=# M

db_block_buffer=# M

log_buffer =# k ( K*CPU 个数 )

large_pool_size=# M

java_pool_size =# M

sort_area_size =# k ( k M)

sort_area_retained_size =# MTS 时 sort_area_retained_size = sort_area_size

C 如果 G 单个 CPU db_block_size 是 bytes

SGA= * M= M 左右

建议 shared_pool_size = M db_block_buffer *db_block_size = M

具体 : shared_pool_size=# M

db_block_buffer=# M

log_buffer =# k ( K*CPU 个数 )

large_pool_size=# M

java_pool_size =# M

sort_area_size =# k ( k M)

sort_area_retained_size =# MTS 时 sort_area_retained_size = sort_area_size

假定 bit ORACLE

内存 G

shared_pool_size = M data buffer = G

内存 G

shared_pool_size = M data buffer = G

内存 G

shared_pool_size = M M data buffer = G

参数更改方式

主要都是通过修改 oracle 启动参数文件进行相关的配置

参数文件位置

d:\oracle\admin\DB_Name\pfile\init ora

按以上修改以上参数值即可

两种方式 第一种是修改 oracle 启动参数文件后 通过此参数文件再创建服务器参数文件

第二种是直接运行 oracle 修改命令进行修改

SQL>alter system set db_cache_size= M scope=spfile;

lishixinzhi/Article/program/Oracle//

「技术干货」一篇最通俗易懂的性能调优总结，这篇就够了

深入探索性能调优艺术，它涉及的是对硬件世界的精细掌握——CPU、内存与磁盘等，以及操作系统层面的进程管理与虚拟内存优化。 性能调优的核心目标是释放系统潜能，以满足日益增长的业务需求，确保在高负载下仍能保持高效运转。

硬件选型：如同为不同的角色挑选最佳装备，根据应用的特性和负载类型，如负载均衡或Web服务器，精心挑选硬件配置。企业级发行版如Red Hat或CentOS，如版本6.4/6.5，虽然稳定但需注意初期可能存在bug，选择版本时应谨慎权衡。操作系统调优：发行版设计需兼容各类硬件，然而针对特定环境进行微调至关重要。比如，CentOS 6.4，虽然稳定，但可能需要调整系统参数以启用高级磁盘功能，提升性能。

Apache的MPM配置文件，如prefork或worker模型，往往预设保守，需要通过性能调优来适应高并发场景。 调优涉及的领域广泛，包括硬件、操作系统（例如CentOS的优化）、应用程序（如Apache配置优化）以及代码本身。

性能优化并非孤立的行为，而是团队协作的产物，涵盖运维、运营、产品、开发、测试和监控等环节。 首先，明确性能指标，如吞吐量、并发数和响应时间；然后，通过测试工具收集数据，生成反馈报告，分析性能瓶颈。

关键步骤包括：测试、定位瓶颈、实施调优并持续监控效果。用户体验的提升在于快速的响应时间，运维视角则聚焦在那些决定性能的关键点，而开发人员需关注的是如何优化网站性能。

性能测试是优化过程中的重要步骤，它通过收集吞吐量、并发数和响应时间数据，为优化提供依据。 当达到预期标准后，继续监控优化效果，未达标时则深入查找并解决瓶颈问题。

在性能分析中，通过监控服务器和应用程序的运行状态，如CPU、内存、磁盘和网络，以及MySQL的监控指标，找出性能瓶颈的根源。

最后，性能调优是一个系统化的过程，从明确目标开始，理解环境和代码，一步步精细调整，每一步调整后都需要密切关注其对整体性能的影响。

总结来说，提升网站性能的关键在于对用户体验、运维监控、测试分析的全面把握，只有这样，才能确保业务目标的顺利实现，让系统在任何挑战下都能稳定且高效地运行。