OpenMLDB 提供了一个线上线下一致性的特征平台。其中，为了支持低延迟高并发的在线实时特征计算，OpenMLDB 设计实现了一个高性能的实时 SQL 引擎。本报告覆盖了 OpenMLDB 实时 SQL 引擎的性能测试，包含了在较为复杂的负载、典型配置下的各种性能指标。 了解更多关于 OpenMLDB 官网：http
1.从系统全局设计角度 集群部署 集群部署一般都与网关进行配合，集群部署有如下好处： 配合网关路由策略，进行分流； 根据实际的流量变动进行动态扩容。 系统微服务化 采用微服务的部署方式，对整体业务进行拆分，有如下好处： 根据业
作者：亦炎 随着 5G 时代的来临，万物互联的伟大构想正在成为现实。联网的物联网设备 在 2021 年已经达到了 120 亿，在未来两年，仅智能水电气表就将超过 10 亿。在如此大的物联网需求下，海量的设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。如何做好以 MQTT
计算机系统 流水线技术 Mar 31, 2022 ✧ 字数统计:3.3k(字) ♨︎ 阅读时长:11(分钟) 本文介绍计算机系统中采用的流水线技术，包括流水线相关的基础知识、工作原理、流水线技术对性能的改进、吞吐率、加速比和效率等相关的计算以及存在的问题等内容。 流水线技术简单介绍 流水
TCP如何优化吞吐率，我很直接说优化不了，这让我甩开了很多令人尴尬的麻烦事儿。但我可以聊一聊。 为什么优化不了？因为滑动窗口。 当我这么说时，有人不由分说就怼，说“如果是cwnd limited”呢？我要表达的是，cwnd limited原因有二，如果你的cc算准了，那就是网络原本就是拥塞的，如果你的cc
Flink为何而出现 人们想要高吞吐，低延迟处理数据，以前的storm只能低延迟，做不到高吞吐，spark Streaming可以高吞吐，但是更多的场景是要根据事件数据切割，或者说要实现比较复杂。 主要参考尚硅谷和官网
对于一个应用服务的性能来说，客户的关注点： 页面/客户端的响应时间：直接影响最终用户的使用体验，在很大程度上影响用户忠诚度 服务器的吞吐量：系统每小时处理的业务量 最大并发用户数：在响应时间合理的情况下，能够承受的并发用户数 是否能稳定的长期运行，最大数据规模等。
Flink起源 德国柏林 Flink的目标 低延迟 高吞吐 较高的准确性（乱序数据的处理） 良好的容错性（容错性差的表现：一个节点挂了，全部回滚重新做计算，这对实时性要求高的场景非常致命）
指令——流水线和吞吐率 解析： （1）吞吐率有个公式：指令条数除以流水线时间 （2）流水线时间计算有个公式：一条指令所需时间+（指令条数-1）*时间最长的指令的一段 7+(8-1)*3 流水线： 流水线是指在程序执行时多条指令重叠进行操作的一种准并行处理实现技术。各种部件同时处理是针对不同指令
现网问题排查小记 排查过程 在测试环境，有一个服务的消费速度非常慢。 希望提高消费者的线程数，来消费提高性能，但发现没有起到作用，本地测试了一下，发现有一哥方法占用cpu时间非常高 涉及的具体的代码如下： 这边首先怀疑是不是replaceAll（） 正则替换引起的，测试机的cpu在70%左右
什么是Throughput Throughput指的是应用处理任务的速率，它所描述的是应用在单位时间内能够处理多大数量的任务 如下，如果应用能够在1s中处理3个task，我们可以说它的throughput是3tps 值得注意的是，throughput这个指标所代表的是速率，它并不代表同时性（Concurrency），比如图一中的3tps的应
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Ap
Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。 我们为什么不采用多线程？ 在我们采用多线程后，如果没有良好的系统设
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache
1. 执行第一次数据采样 得到吞吐率和平均响应时间： 吞吐率=10 ,平均响应时间：t=0.1秒； 2. 计算理想 ramp-up period (T) 假设线程N=20，估计的吞吐率=10， 那么估计的理想 ramp-up period (T)= 20/10 = 2 秒 3. 计算循环次数 A 由于我们要考虑在第一个线程结束的时候，确保最后一个线程能
从近年来的发展趋势来看，Flink所受到的关注也越来越多。大数据处理的相关技术框架，从Hadoop到Spark，Storm、Flink，在各个应用场景下，不同的技术框架，各自表现出来的性能优势也都不同。今天的Flink大数据开发分享，我们主要来分享一下Flink技术框架入门。 在Hadoop之后，受到广泛青睐的是Sp
开始优化应用层！！ 目前可以看出问题如下： read 系统调用的errors次数占比13% 这是一个问题 read的次数太多，是不是可以调大接收缓存减少read 次数，同时使用zero_copy tcp ： A reworked TCP zero-copy receive API write 次数比read 还多，应该可以使用聚合接口 socket b
简介 流水线是指在程序执行时多条指令重叠进行操作的一种准并行处理实现技术，分为取值、分析、执行。 1、流水线指令运行时间的计算公式： 一整个时间段+(所需任务数-1)*分段中最长的时间。 2、流水线的吞吐率公式 任务数除以完成任务所需的时间 例： 吞吐率=任务
波特率/符号速率/传码率/数据速率/比特率/吞吐率/带宽 --之间的区别 在讲述这几个概念之前，我们先看看 信号一般是如何在信道 上传输的。 如上图所示，虽然我们只想传输bit0~bit7,但是由于通信机制的限制，我们必须在bit0之前加上start bit或者起始帧，在bit7之后加上
目录 基本概念 流水线的段（级） 流水线的瓶颈 时空图 流水线的分类 按用于计算机系统的等级划分 按所完成的功能划分 按是否具有反馈回路分 按任务流入和流出的顺序是否相同划分 性能指标 吞吐率 最大吞吐率 实际吞吐率 流水线瓶颈问题 解决办法 加速比 效率 实际效率 最大效率 效
ISR大致可以分几类： Cisco 860、880、890 ISR1800 (fixed)、1800 (modular)、2800、3800 Series ISR1900、2900、3800、3900 Series ISR4K 每一代的设备，设备的性能肯定都不一样，本摘要，将主要记录ISR的吞吐性能问题。 1、下图主要体现的是800 Series和1900、2900、3900 Series，常
FLOPS FLOPS(Float Operations Per Second):每秒浮点运算量，是衡量吞吐率的一个单位，通过折算到具体的浮点操作数量上。 所谓，吞吐率——就如同水管，每秒可以流出多少立方的水。
1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的 可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache
双11备战前夕，总绕不过性能压测环节，TPS 一直上不去 / 不达标，除了代码上的问题外，服务器环境、配置、网络、磁盘、CPU 亦是导致性能瓶颈的重要一环，本文旨在分享最近项目性能压测过程中的排查经验，文中的表单你可以作为排查手册保存，如有不对之处，还请在评论区分享、交流你的经验和观点：）
背景高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn 内部有许多高吞吐量服务来满足每秒成千上万的用户请求。为了获得最佳的用户体验，以低延迟响应这些请求是非常重要的。例如，我们的用户经常使用的产品是 Feed —— 它是一个不断更新的专业活动和内容的列表。Feed 在 LinkedIn 的系统中
