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以体验中心性能优化

如果你具有一定技术背景,并且对互联网产品性能优化感兴趣,这篇文章将以QQ音乐性能优化为例,你提供一套如何进行性能优化方案作为参考;如果你是一名对通过技术手段提升用户体验感兴趣产品经理,那么这篇文章除了讲述一些提升用户体验 应该以怎样态度去对一款互联网产品进行性能优化?QQ音乐给出答案是: 用户体验至上,围绕提升用户用户核心体验指标作文章,提出“一篮子”优化策略,灰度部署,A/B测试,动态运营。 设定技术优化指标与目标: 一切为了用户体验 在一切以用户体验中心互联网产品时代,任何开发活动都应该以改善用户体验终极目标,性能优化也不例外。 集思广益,从后端到前端“一篮子”优化策略集 在确立了核心体验指标,并完成了体验得分监控以后,才可以进行优化策略提出与实施。还是以QQ音乐例,阐述各种优化策略优化原则与效果。 五.结论 技术优化需要以提升用户体验目标,否则很容易陷入为了显示技术实力而作出效果不显著优化困境,既浪费了资源,又打击了士气。

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    媒体资产构建一个云原生文件系统

    Netflix Drive: 媒体资产构建一个云原生文件系统 Netflix Drive是一个多接口、多OS文件系统,旨在为设计师工作站提供典型POSIX文件系统和操作方式。 事件和告警是Netflix Drive一等公民。 我们将Netflix Drive定义通用框架,支持用户选择不同类型数据和元数据存储。 另一种自动同步,即自动将本地文件同步到云端存储,这与Google Drive方式相同。为此,我们有不同云存储层。 图7:Netflix Drive抽象层 图7展示了Netflix Drive抽象层 由于我们使用了基于FUSE文件系统,需要使用libfuse来处理不同文件系统操作。 某些操作系统设计通用框架是比较困难。在调研过可替代方案后,我们决定让Netflix Drive支持CentOS、macOS和Windows上FUSE文件系统。这增加了我们测试矩阵和保障矩阵。

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    Typecho使用Redis缓存,优化访问速度

    图片前言Typecho虽然轻量,但终究仍是PHP动态脚本,访问时需要频繁调取数据库信息,导致并发值一高,CPU就100%占用,无法处理新请求信息。 这时,我们可以用Redis来设置缓存,从而不用频繁调动数据库,来达到加速访问目的。注意:Redis仅支持 Linux 系统,如果你是Windows系统,可考虑其他软件。 Redis介绍Redis缓存是一个开源使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言api。 支持数据持久化,可以将内存中数据保存在磁盘中,重启时候可以再次加载进行使用。不仅仅支持简单key-value类型数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构存储。 支持数据备份,即master-slave模式数据备份。

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    基于小文件分布式文件存储方案(JDistFS)

    文件查找操作流程图 文件上传流程图 文件删除流程图 7.对大文件上传支持流程图 分布式文件系统大文件支持主要是集中在对于文件分块处理,本系统大文件支持也是通过将大文件进行分割成小文件块 ,然后对每一个文件块进行处理(存储),主要步骤如下所示: 由于对于大文件传输时,为了提高传输效率,我们首先通过文件大小来确定传输文件是否是大文件,如果不是大文件我们按照常规方法一次性传输,但是如果是大文件 对文件相关操作示意图 11.总结 该项目主要实现了对文件基本操作并且在此基础上实现了文件迁徙功能,整个架构在基本能够实现其所指定目标,目前这个项目的代码仍在优化当中,优化主要方向是提高整个集群扩展性 ,使其能够支持更多SN节点加入,另外一点就是优化负载均衡算法,目前负载均衡算法是一种随机算法,性能不是稳定,预计接下来版本将会支持更大FSI连接数以及整体吞吐量。 8 Boolean Delete(String filePath) FSI 上层(应用层) 本函数主要是用于删除文件系统中指定文件(支持删除整个文件夹内容),其中filePath要删除文件路径;删除成功则返回

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    0最长连续子数组【转载+优化代码】

    题意:给定一个数组,数组中元素值只能是1或者-1,求其和0最长连续子序列长度;     数组1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,其结果:8     数组1,1,-1,1,1,-1,-1 ,其结果:6 解析: 通过分析可知,要使其和0,只有当1和-1个数相等时,才会成立,但题目要求是连续子序列,所以单纯统计其1和-1个数不可取。    由题目中求最长连续子序列,可想到动态规划来求解,动态规划求解既是寻找其状态转移方程和建立状态转移表过程   设dp[i]下标i及其之前数组中所有元素和, ?             如上图,数组1,1,-1,1,1,-1,-1,dp取值dp[0] = dp[2] = dp[6] = 1; dp[1] = dp[3] = d[5] = 3; dp[4] = 3; 对于每个值,取最后一次出现位置和第一次出现位置之差 } 38 } 39 } 40 cout << max << endl; 41 } 42 return 0; 43 } 优化代码

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    人脸识别等海量小文件场景,需要怎样存储?

    在中国市场,由于AI技术在安防等领域大规模落地与应用,IDC预计,中国将在2025年成拥有数据量最大地区,甚至超过整个EMEA(欧洲+中东+非洲),其中绝大部分数据是非结构化数据。 ? 金融影像数据一般单个文件大小几KB至几百KB不等,文件数量达到数亿至数十亿级规模,并且逐年增长,需要做长期保存。 海量小文件,存储大烦恼 海量小文件体量庞大,但目前文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景。 可是我们知道,当前主流文件系统基本都是面向大文件设计,在海量小文件情况下,因为必然会产生更大数量级元数据,这会放大文件系统扩展性差、检索效率低问题。 根据深信服公开技术资料来看,其EDS对企业级分布式存储处理海量小文件性能优化思路与前面讲几点不谋而合,其核心技术点可以归纳三点: 第一,深信服推出了一个全新分布式数据库PhxKV来对独立承载元数据

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    linux下文件数、目录数、文件名长度各种限制

    以下测试都是在没有优化或修改内核前提下测试结果 1. 测试目的:ext3文件系统下一级子目录个数限制   测试平台:RHEL5U3_x64   测试过程: [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do create directory `31999': Too many links mkdir: cannot create directory `32000': Too many links ext3文件系统一级子目录个数 测试目的:ext3文件系统下单个目录里大文件数   测试平台: RHEL5U3_x64   测试过程:   单个目录下大文件数似乎没什么特别限制,也是受限于所在文件系统inode数限制:   在/usr中(也可以在别处)创建一个大文件,然后做成loopback文件系统,将原来文件移到这个       文件系统中,并将它mount到/usr下合适位置。

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    HexoSEO优化-使用abbrlink设置永久链接随机值

    Hexo 默认永久链接配置:year/:month/:day/:title/,这样生成链接会成为一个四级目录,对于搜索引擎来说并不是很友好。 这里介绍一个 Hexo 插件 hexo-abbrlink,它能将 Hexo 生成永久链接转化为一个固定随机值,极大缩短了永久链接长度。 一旦生成一个随机值,之后对文章标题或者时间进行任何修改,这个随机 abbrlink 是不会发生任何变化,也 Hexo 维护提供了便利。 / #这里就是永久链接参数设置 permalink_defaults: 当永久链接参数permalink: posts/:abbrlink/时,生成文章链接类似于/post/cd6eb56d / crc32+dec /posts/1690090958/ 对于 crc16 算法生成随机值,具有一个最大限度, 65536。

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    linux和windows文件名称长度限制

    linux下文件数、文件夹数、文件名称长度各种限制 下面測试都是在没有优化或改动内核前提下測试结果 1. 測试目的:ext3文件系统下一级子文件夹个数限制   測试平台:RHEL5U3_x64   測试过程: [root@fileserver maxdir]# for i in {1..32000};do create directory `31999′: Too many links mkdir: cannot create directory `32000′: Too many links ext3文件系统一级子文件夹个数 測试目的:ext3文件系统下单个文件夹里大文件数   測试平台: RHEL5U3_x64   測试过程:   单个文件夹下大文件数似乎没什么特别限制,也是受限于所在文件系统inode数限制: 在/usr中(也能够在别处)创建一个大文件,然后做成loopback文件系统,将原来文件移到这个       文件系统中,并将它mount到/usr下合适位置。

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    【原创】Webpack构建hash优化,vue-cli项目

    背景: SPAvue应用,采用webpack2构建,打包入口main.js 输出:main模块打包成app.js,公共lib打包成vendor.js,公共样式打包成app.css,运行时依赖打包成mainfest.js 上述场景【4】例: app.js因为内容变化(引入新模块)而变化 页面模块因为module.id变化(新引入静态模块,打乱顺序)而变化 vendor因为打包进各个模块module.id发生变化 runtime 因为它维护依赖关系而变化 优化步骤: 1、稳定moduleId, ? 优化后测试: 1、修改某个页面的业务代码:只有对应页面jshash值改变 √ 2、修改公共样式:只有app.css文件hash值改变 √ 3、增加页面(即在路由中动态导入模块):仅改变代码app发生变化 优化速度和压缩率 比对: 构建总时间(第一次) 构建总时间(3次平均) 构建总大小(第一次) 构建总大小(3次平均) 初始 64849ms 64882ms 2.50MB 2.50MB 优化后 63867ms

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    xfs vs ext4 性能压测对比

    于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。 本文聊聊 XFS 系统基础知识,并且做一些性能优化方面的压测。 特别擅长处理大文件,同时提供平滑数据传输。 2.2 特性 数据完全性 采用XFS文件系统,当意想不到宕机发生后,首先,由于文件系统开启了日志功能,所以你磁盘上文件不再会意外宕机而遭到破坏了。 不论目前文件系统上存储文件与数据有多少,文件系统都可以根据所记录日志在很短时间内迅速恢复磁盘文件内容。 传输特性 XFS文件系统采用优化算法,日志记录对整体文件操作影响非常小。 可扩展性 XFS 是一个全64-bit文件系统,它可以支持上百万T字节存储空间。对特大文件及小尺寸文件支持都表现出众,支持特大数量目录。 最大可支持文件大 小263 = 9 x 1018 = 9 exabytes,最大文件系统尺寸18 exabytes。 XFS使用高表结构(B+树),保证了文件系统可以快速搜索与快速空间分配。

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    云盘文件系统比较:Ext4、XFS和Btrfs

    0x00 背景 在上一篇云硬盘性能分析教程中,大家介绍了如何评测云硬盘读写性能。但是,我们使用硬盘,从来不是直接读写裸设备,而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。 操作系统里,硬盘中数据被抽象文件形式,并对其进行管理,比如一块或多块数据关联一个文件名等,因此,我们称这些用于管理文件数据结构(以及其对应规则)文件系统,就再自然不过了。 extents可以简单理解连续块,有了它管理大文件就更方便,大大降低了用于索引大文件元数据量——原来用间接块索引(Indirect Block)方法是非常浪费——自然访问也性能也提升。 不过在云硬盘场景下,以上各中工作其实都已经完全托管实现了,腾讯云CBS云硬盘产品,通过多副本机制保障了数据可靠性、可用性等问题,同时并发性能也得到特别的优化。 0x05 小结 至此,我们一起熟悉了文件系统概念、以及常见主流大文件系统(Ext4、XFS、Btrfs)各自特点及使用方法、场景以及各自比较,并实测了其在云服务器中性能。

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    Linux文件系统类型「建议收藏」

    Linux:存在几十个文件系统类型:ext2,ext3,ext4,xfs,brtfs,zfs(man 5 fs可以取得全部文件系统介绍) ---- 前言 本节学习Linux下文件系统类型 ---- 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、文件系统类型 不同文件系统采用不同方法来管理磁盘空间,各有优劣;文件系统是具体到分区,所以格式化针对是分区,分区格式化是指采用指定文件系统类型对分区空间进行登记 rhel6默认文件系统 xfs可以管理500T硬盘。rhel7默认文件系统 brtfs文件系统针对固态盘做优化, zfs更新? 注:EXT(Extended file system)是延伸文件系统、扩展文件系统,ext1于1992年4月发表,是linux核心所做第一个文件系统。 ,支持最大分区128GB,最大文件4GB NTFS:支持最大分区2TB,最大文件2TB,安全性和稳定性非常好,不易出现文件碎片。

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    HDFS特性及缺点分析(3)

    因为在前面几期分享中,大家看到更多是HDFS底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势一个比较!因此,本次小菌大家带来就是HDFS特性以及缺点分析。 HDFS特性 关于HDFS特性,相信从系列1《HDFS文件系统介绍(1)》开始,大家就对HDFS产生了浓厚兴趣。虽然在前面我们也或多或少提到了一些它用途。 3、大文件存储:HDFS采用数据块方式存储数据,将一个大文件切分成多个小文件,分布存储。 HDFS缺点 当然,HDFS看着功能这么"强大",也无法避免自身存在一些"缺陷"。 HDFS缺点大致有如下几点: 1、 不能做到低延迟数据访问: HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化,牺牲了延迟性。 2、不适合大量小文件存储 : A:由于namenode将文件系统元数据存储在内存中,因此该文件系统所能存储文件总数受限于namenode内存容量。

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    如何让linux服务器磁盘io性能翻倍

    如果服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片问题,将磁盘io性能发挥至极限。对于我们代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 通过free命令查看内存,显示cached部分就是文件缓存了。 如果能找到当前使用场景下,文件被访问统计特征,针对性写一个淘汰算法,可以大幅提升文件缓存命中率。 大于16MB文件,服务器创建文件时告诉文件系统分配16MB磁盘空间。后续每次扩大文件大小时,要么是16MB,要么就是文件终结。不允许在文件未终结情况下分配非16MB空间。 在我们文件系统中,小文件完全无碎片,一次寻道就能搞定一个文件,达到了理论上最佳性能。大文件每次磁头定位读写16MB,性能没有达到100%,但已经相当好了。

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    深入浅出腾讯云 CDN:缓存篇

    问题 对于视频这种大文件,原有SSD盘存储容量无法保证热点文件存储在缓存中,因此SATA盘这种大容量磁盘被应用到了CDN边缘节点中用来缓存视频大文件,以保证CDN边缘节点命中率。 不能挡在业务前进路上,存储引擎改造势在必行。老存储引擎DiskTank,新改造存储引擎因为历史原因命名为DiskTank3。 而CDN存储引擎自己进行缓存数据管理,完全可以使用裸盘进行读写。消灭文件系统开销。如下图所示,DiskTank3中支持越过文件系统直接使用裸盘读写,来完全解放磁盘IO性能。 但是如果为了存储一个4KB小文件而将一个1GB文件从缓存中删除,这明显得不偿失。 因此,在DiskTank3中,所有大文件都会被分成一个个1M数据分片进行存储。 这样在淘汰时也只需要淘汰一个1M数据分片,在需要时也只需要拉取一个1M数据分片即可。这解决了DiskTank在淘汰大文件时引起大量回源流量问题。

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