从不同视角看待性能指标 从应用负载角度：吞吐率、延时 从系统资源角度：使用率、饱和度 性能问题的本质 系统资源已经达到瓶颈，但是请求的处理却不够快，无法支撑更多的请求。 性能分析 性能分析就是要找出应用或系统的瓶颈，并设法去避免或者缓解它们，从而更高效地利用系统资源处理更多
查找性能瓶颈，其实当每条线程发送的请求数 变少 就已经达到性能瓶颈了 为什么要这么细致地描述性能衰减的过程呢？ 其实我就是想告诉你，只要每线程每秒的 TPS 开始变少，就意味着性能瓶颈已经出现了。 但是瓶颈出现之后，并不是说服务器的处理能力（这里我们用 TPS 来描述）会下
瓶颈生成树 定义无向图G，G的瓶颈生成树是一棵 “ 树上最大边权值在G的所有生成树中最小 ” 的生成树，这样的生成树可能不止一棵。瓶颈生成树的值为树上最大边权值。 由瓶颈生成树的定义可知：最小生成树是瓶颈生成树的充分不必要条件，即最小生成树一定是瓶颈生成树，瓶颈生成树不一定是最
转自：https://blog.csdn.net/King__Jack/article/details/105119374 1.原因 数据库连接数达到机器性能的瓶颈； 表数据量过大，有些查询命中不了索引从而导致全表扫描；维护索引的效率也随着数据量大到一定量级后指数级下降;新增修改数据的速度会下降很多。 硬件资源本身的qps和tps的瓶
1.调研测试需求，软硬件环境，架构图，以及一些相关性的问题（配合人员，资源申请，测试时间，访问权限，是否有第三方支持等） 2.开始压测，简要流程是： 2.1 构建测试脚本，模拟测试场景 ->2.2 执行测试，寻找资源瓶颈 ->2.3 根据资源瓶颈，查找问题的具体原因 ->2.4 解决问题，重复第一步，循环压测，直到满
流程 按照一定的顺序逐一将边加入图，用 spfa 维护图的动态 \(dis\)。当然最短路是广义的，可以是瓶颈路等。 具体来说，每次加边就把边的两端加到 queue 中，不清空 \(dis\)，跑一遍 spfa。 由于是按照一定顺序加边的，可以钦定当前加入的边是极值，所以该算法常用于解决用两个属性定义的最短路
概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。基本概念在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面
十五、Kafka 152. kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？ kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。 153. kafka 有几种数据保留的策略？ kafka 有两种数据保存策略：按照过期时间保留和按照存储的消息大小保留。 154. kafka
一、cpu性能瓶颈 1、查看CPU 建议CPU指标如下 对于每一个CPU来说运行队列不要超过3，例如，如果是双核CPU就不要超过6； 如果CPU在满负荷运行，应该符合下列分布， User Time：65%～70%, us过大，说明有用户进程占用很多cpu时间，需要进一步的分析其它软硬件因素。 System Time：30%～35%，sy过大，说明系
1、测试环境的系统性能分析 根据我们之前记录得到的测试结果，图表、曲线等，经过计算，与预定的性能指标进行对比，确定是否达到了我们需要的结果；如未达到，查看具体的瓶颈点，然后根据瓶颈点的具体数据， 进行具体情况具体分析，影响性能的因素很多，这一点，可以根据经验和数据表现来判断分析
Notes on Programming in C 你永远不知道你的程序会在什么地方耗费时间。程序的瓶颈常常出现在意想不到的地方，因此在你确信找到瓶颈后再动手优化代码吧。 测试代码。只有你详细测试了代码，并且发现一部分代码耗费了绝大部分的运行时间再对程序做速度优化。 功能全面的算法（fancy
1、压力机本身达到了性能瓶颈 2、网络io达到瓶颈，网络带宽不够 3、中间件连接数的限制，比如说Tomcat，Nginx，MySQL 4、Java线程阻塞等待 5、系统资源达到瓶颈，CPU，内存，磁盘，网络等等 6、如果使用到外部系统，也可能是外部系统响应时间较长造成我们本系统长时间等待
转载 https://arthurchiao.art/blog/bbr-paper-zh/ [论文] BBR：基于拥塞（而非丢包）的拥塞控制（ACM, 2017） 译者序 本文翻译自 Google 2017 的论文： Cardwell N, Cheng Y, Gunn CS, Yeganeh SH, Jacobson V. BBR: congestion-based congestion control. Communications of the ACM.
1.选择使用 Release 启动项目 2.选择调试->性能探查器->cpu勾选->启动 3.访问接口或调用方法等 4.停止收集->查看报告 其他.net 性能测试神器： BenchmarkDotNet：https://benchmarkdotnet.org/articles/overview.html DotTrace：dotTrace Performance可帮助用户对各种.NET框架内
PyTorch消除训练瓶颈 提速技巧 1. 硬件层面 CPU的话尽量看主频比较高的，缓存比较大的，核心数也是比较重要的参数。 显卡尽可能选现存比较大的，这样才能满足大batch训练，多卡当让更好。 内存要求64G，4根16G的内存条插满绝对够用了。 主板性能也要跟上，否则装再好的CPU也很难发挥出全部性
一、定义 给出带权无向图，求一棵最大边权值尽量小的生成树。 二、结论 可以转化为最小生成树问题，最小生成树不仅可以得到最小的权值之和，其最大边权也为生成树中最大边权最小的。 但是要注意的是最小瓶颈生成树不一定是最小生成树，但最小生成树一定是最小瓶颈生成树。如下图： 三
读扩散：内容发布者，在自己处，将内容保存一份。订阅了该发布者的用户，从内容发布者处获取数据。当订阅者过多时，存在读瓶颈。适用于写多，读少场景。写扩散：内容发布者会将每次发布的数据推送到每个接收者处，接收者只需要从自己处读取数据便可。当订阅者过多时，存在写瓶颈。适用于读多，
爱发猫认为如果您是网络作家或博主或其他内容创建者，您需要写一个句子。 “写”一个句子是我工作的一部分，但我怎么努力都写不出来！还有那个。 就连拥有四年网络作家经验的作者，也陷入了无法写作的低谷。 对于需要写作却又担心写不出来的各位，从业4年的作者为大家讲解以下几点。 本文
前言 现在对于大多数应届生来说，现在正是紧张的时候，不仅需要忙着毕业论文和答辩的事情，还需要忙碌校招面试的事情。对于IT专业的学生来说，现在就要面对各大IT企业面试官的考验，很多人会成为从0开始的Android实习生。 我相信每个应届生都想能得到一个在大厂实习的机会，毕竟这会让之
随着互联网技术的发展，计算机专业逐渐成为行业热门专业，无论从薪资、就业形势、未来发展等方面考虑都是一个不错的选择。 为什么还有很多人说计算机专业人士是吃“青春饭”呢？ 甚至网络上爆出了各种程序员35岁失业危机感等情况，大家被社会舆论吓住了，所以才有了计算机专业人士吃青春
IO性能指标 文件系统I/O性能指标 存储空间的使用情况，包括容量、使用量以及剩余空间等 通常也称这些为磁盘空间的使用量，因为文件系统的数据最终还是存储在磁盘上 注意这只是文件系统向外展示的空间使用，并非磁盘空间的真实用量，因为文件系统的元数据会占用磁盘空间 如果配置RAID，
计算机科学中的“边际效益递减”理论 边际效益递减，不仅仅是一个经济学词汇，在计算机硬件领域，也是这样的。 在经济学中，边际效益递减受人的心理影响，当消费某种物品时，开始的刺激一定大，从而人的满足程度就高，但不断的消费同一种物品，即同一刺激不断反复时，人在心理上的兴奋程度或满足
对项目进行性能分析，往往需要查看 CPU 耗时，了解瓶颈在哪里。火焰图（flame graph）是性能分析的利器。 我这里使用的是 async-profiler 这个开源项目，项目地址为： https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler.git 使用 git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/asy
年初时写的《一个GISer的使命》那篇文章中，提出了GISer的技术提升路径可以分为四个大的阶段： 阶段一，能使用商业GIS软件去解决问题。 阶段二，能使用开源GIS软件去解决问题。 阶段三，有能力去解决开源GIS中的问题。 阶段四，有能力去解决GIS行业前沿问题。 在阶段一、阶段二中，我们属于GI
BOTTLENET: Hiding Network Bottlenecks Using SDN-Based Topology Deception 写在前面的话AbstractINTRODUCTIONBACKGROUND AND MOTIVATIONLFAsTopology DeceptionA Motivating Example and ChallengesOur Approach RELATED WORKLFAsReactive Traffic EngineeringTopology
