下面的这些都算是比较高级的问题了,面试中一般也很少问到,因为它们可能会把面试者拒之门外。不过你可以自己找个时间来实践一下。
负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。但同时,我们需要遵循良好的编码习惯,以避免在对应用程序进行监控的时候出现过多的性能问题。
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
(原文:头条JAVA技术开发) ---- 下面的这些都算是比较高级的问题了,面试中一般也很少问到,因为它们可能会把面试者拒之门外。不过你可以自己找个时间来实践一下。 1. System.exit(0)会跳过finally块的执行 System.setSecurityManager(new SecurityManager() { @Override public void checkExit(int status) { throw new ThreadDeath(); } }); try {
几年前我做运维时用到 Python,从此便成为 Python 的狂热分子,工作上能用程序自动化实现的,我都尽可能积极的使用 Python,极大的提高了工作效率,不知道的以为我的工作是个闲职,导致我“丢”掉了运维岗位,也罢,重复的事情做多了也就乏味了。
学习理解运行的程序的性能问题与学习 debug 是一样不可避免的。即使你完美、精确地理解了你的代码运行时所产生的开销,你的代码也会调用其他你几乎不能控制的或者几乎不可看透的软件系统。然而,实际上,通常性能问题和调试有点不一样,而且往往要更简单些。
没啥深入实践的理论系同学,在使用并发工具时,总是认为把HashMap改为ConcurrentHashMap,就完美解决并发了呀。或者使用写时复制的CopyOnWriteArrayList,性能更佳呀!技术言论虽然自由,但面对魔鬼面试官时,我们更在乎的是这些真的正确吗?
内存: 大脑中的记忆区块,将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方,以供CPU进行判断。
针对于VersionedCollapsingMergeTree(sign, version)两个特殊的参数。
这个程序的逻辑是4个线程共享同一个数组读写不同下标的变量。每个线程循环1亿次读写,也就是+1操作。然后统计4个线程同时跑完总共花的时间。
没啥深入实践的理论系同学,在使用并发工具时,总是认为把HashMap改为ConcurrentHashMap,就完美解决并发了呀。或者使用写时复制的CopyOnWriteArrayList,性能更佳呀!技术言论虽然自由,但面对魔鬼面试官时,我们更在乎的是这些真的正确吗?整理了100+个Java项目视频+源码+笔记
选自 Medium 作者:Adi Fuchs 机器之心编译 机器之心编辑部 在上一篇文章中,前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 解释了 AI 加速器诞生的动机。在这篇文章中,我们将跟
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中,我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码,该技术称为memoization (有时拼写为memoisation): Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如,如果将来再次访问,您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以,当我谈论memoization和Python时,我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
作者介绍:高剑林,腾讯架构平台部,平台开发中心基础研发组组长。先后从事过通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的涉及—从硬件和软件的结合,以及OS多个层面综合考虑系统设计,找出最优路径
在react中,virtual dom 就像一个中间层,介于开发者描述的视图与实际在页面上渲染的视图之间。为了在浏览器上渲染出可交互的用户界面,开发者必须操作浏览器的Dom,这个操作代价昂贵,过度操作dom会给性能带来影响。React 维护了一个内存版本的 DOM,通过计算得出必要的最小操作并重新渲染。如下图:
今天公司停电,没上班。跑上来更新个博客,跟大家分享一下我常用的几个第三方 Python 库。Python 语言之所以能够如此流行,除了本身内置许多程序库来保障快速开发之外,目不睱接的第三方库也是一大主因。结合我目前的工作(网游开发),我常用的几个第三方库如下:
几十年前,卡尔·休伊特(Carl Hewitt)提出了 Actor 模型,将其作为在高性能网络中处理并行任务的一种方法——当时还没有这种环境。如今,硬件和基础设施能力已经赶上并超过了休伊特的设想。因此,构建高需求(demanding requirements)的分布式系统会遇到传统面向对象编程(OOP)模型无法完全解决的挑战,但这可以从 Actor 模型中获益。
在这个技术不断更新迭代的情况下,分布式这个概念,在企业中的权重越来越高!谈及分布式时,不可避免一定会提到分布式锁,现阶段分布式锁的实现方式主流的有三种实现方式, Zookeeper、DB、Redis,我们本篇文章以Redis为例!
由于 MySQL 的整个体系太过于庞大,文章的篇幅有限,不能够完全的覆盖所有的方面。所以我会尽可能的从更加贴进我们日常使用的方式来进行解释。
过去二十年,存储硬件的性能提升了两个数量级。首先,是SSD的出现;然后是计算机总线接口从SATA到PCIe的转变;最后在非易失性内存技术和制造工艺上的创新。就在2019年的4月份,Intel发布了首个商业化存储级内存产品(SCM)Optane DC Persistent Memory,它使用了3D XPoint技术,位于内存总线上,并且进一步降低了IO的时延。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题,以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言(SQL)提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解,而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解,并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外,你可以使用更少的资源,花费更少的预算来学到更多。
2011年已经发现GetSnapshotData存在瓶颈,当时做的优化是把PGPROC里面把快照需要的变量拆出来,放到PGXACT中,这样数据结构小很多,可以装到一个cpu cache line中。
使用者在使用我们提供的接口获取数据,会进行很多的数据聚合工作,比如统计过去1年的销量、过去1周销量TopK的商品之类的,也有涉及很多更加复杂的指标计算。
在本文中,我将带你了解一些Java性能优化技巧。通过专门研究Java程序中的某些操作。这些技巧仅真正适用于特定的高性能方案,因此,由于速度差异很小,因此无需使用这种方法编写所有代码。但是,在热代码路径中,它们可能会产生很大的不同。
在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题,我非常乐意花点时间来
我们先来看看网络中关于线程起源的说明,理解线程的来龙去脉对于掌握多线程有一定帮助。
【编者按】作者Yiftach Shoolman是Redis Labs的联合创始人兼CTO,拥有着丰富的实践经验。Yiftach 之前曾是Crescendo Networks(后被F5收购)的总裁、创建者兼CTO,更早还是Native Networks的技术副总裁。在本文中,Yiftach直述了当下开发者对内存数据库所存在的偏见,并提出了一些技术选型参考意见。 以下为译文 时下,我们正处于一个日新月异的时代,而优秀应用的响应时间往往需要被控制在0.1秒内。这也意味着,如果可接受网络通信时间为50毫秒,那么
原文链接:https://blog.envoyproxy.io/envoy-threading-model-a8d44b922310
众所周知,系统调用很昂贵。而针对CPU漏洞的软件缓解措施(如Meltdown)甚至使其更加昂贵。但它们到底有多贵呢?为了开始回答这个问题,我写了一个小型的微型测试,以测量系统调用的最低成本。意思是说,无论上下文切换是否发生,人们都必须支付系统调用的成本,即使在内核中的工作微不足道,即从用户模式切换到内核模式再返回的成本。
Spark是一个基于内存的集群计算系统,是一个分布式的计算框架。Spark可以将计算任务分发到多个机器并行计算。目前Spark集成了SQL查询,图处理,机器学习,流处理等,在计算引擎中生态比较健全,所以其适用范围比较广。Spark主要解决计算的并行化,集群资源的管理与分配,容错与恢复,任务的分发与回收管理等问题。
线程ListModel包含ListView控件和一个ListModel的。该ListModel的对象被另一个线程异步更新,并将结果传递回主线程。定时器定时从工作线程中请求更新:
虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序,但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类,包括数值数据处理,有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因:
近期尝试在搬砖专用语言 Java 上实现异步,起因和过程就不再详述了,总而言之,心中一万头草泥马奔过。但这个过程也没有白白浪费,趁机回顾了一下各种异步编程的实现。
PolarCtrl 是一个PolarFS 集群的控制面板,它至少需要部署在三台以上的机器上提供高可用的服务,PolarCtrl 的工作职责是什么:
在Java中,Supplier接口是一个重要的函数式接口,它属于java.util.function包,用于表示一个供应商,它不接受任何参数,但可以提供一个结果。Supplier通常用于延迟计算或生成值的场景。本文将详细介绍Supplier接口的用法以及如何在实际编程中应用它。
最近,随着加密货币价格达到历史新高,总市值超过8000亿美元,每个人都想知道我们是否正在见证互联网的第二次到来,或者是有史以来最疯狂的泡沫。如果你问我,这两者都有点。
要编译的代码越多,等待程序启动所耗费的时间就越长,要创建和销毁的对象越多,垃圾收集的工作量就越大,要分配和持有的对象越多,GC的周期就越长,要从磁盘装载进JVM的类越多,程序所花费的时间就越长,要程序的代码越多,机器硬件缓存的效率就越低,执行的代码越多,花费的时间就越长。所以早期的程序都是较为小的,由于硬件的改善可以使得新程序的运行速度可以被接受,所以性能上的差异给人的感觉不是很大。
经过一个多小时的代码排查终于查明了线上程序线程数过多的原因:这是一个接收mq消息的一个服务,程序大体思路是这样的,监听的线程每次收到一条消息,就启动一个线程去执行,每次启动的线程都是新的。说到这里,咱们就谈一谈这个程序有哪些弊端呢:
不论你是否关注,Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求。线程池的实现细节可能会被忽视,但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的。本文主要介绍Java线程池的使用和如何正确的配置线程池。
线程安全性是我们在进行 Java 并发编程的时候必须要先考虑清楚的一个问题。这个类在单线程环境下是没有问题的,那么我们就能确保它在多线程并发的情况下表现出正确的行为吗?
1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件,支持虚拟主机,它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上,完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
算法这个,自从关注了「小浩算法」,刷了不少LeetCode,发现还是有套路可循的,虽不敢说算法能力有多强,至少没有以前那么怕了(才怪)。
最近有位粉丝面试字节,被问到了大量的高性能开发相关的底层技术,直接人给问懵了。找我聊天,让我给他一些指引。
在早期的计算机中不包含操作系统,它们从头到尾只能执行一个程序,并且这个程序能访问计算机中的所有资源。在这种环境中,不仅程序难以编写和运行,而且对于昂贵且稀有的计算机资源来说也是一种浪费!为了实现较高的资源利用率、公平性以及便利性,这促使人们在计算机中加入操作系统来实现多个程序同时执行。
作者:Eric Fu 链接:https://ericfu.me/several-ways-to-aync/
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