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互联网常见架构接口压测性能分析及调优手段建议

常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)

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转录组差异分析FPKM与count处理差别大吗

这些天来,我们一般都是处理上游定量好的count数据,然后进行下游的转录组分析。但是,我们查看GEO数据集时,会发现有些数据集并没有提供count数据,而仅仅提供了FPKM或者RPKM等格式的数据。那当数据集提供的是FPKM数据集时,我们还能处理吗。前面曾老师分享的推文中描述了FPKM的处理方式,具体见RNAseq数据,下载GEO中的FPKM文件后该怎么下游分析,评论区中有小伙伴谈到limma包的作者不推荐用limma处理FPKM数据,最好用原始数据进行分析。那用count与用FPKM去处理获得的差异基因具有巨大的差别吗?曾老师前两天提出了这个疑问,于是便有了今天的推文。接下来,我们就探索一下用count与用FPKM去处理获得的差异基因是否具有巨大差别吧?

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