之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
3. 使用频率测试仪观察其幅频、相频特性曲线，并且测量其3dB带宽，计算通频带。
发布于 2018-11-12 16:14 更新于 2018-11-28 08:25
2019 年开始写 Systrace 系列，陆陆续续写了 20 多篇，从基本使用到各个模块在 Systrace 上的呈现，再到启动速度、流畅性等实战，基本上可以满足初级系统开发者和 App 开发者对于 Systrace 工具的需求。通过博客也加了不少志同道合的小伙伴，光交流群就建了有 6 个。这里非常感谢大家的支持。
当网站上线后，流量增加或短暂功能故障，都会造成使用者体验相当不好，而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢？通常 CPU 达到 100% 时，有时候也很难复制及找出关键问题点。
在Go语言开发中，性能分析是一个至关重要的环节，而pprof工具是进行性能分析的利器之一。本文将详细介绍如何使用go tool pprof进行性能分析，并帮助大家理解分析结果。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
屏幕1秒60帧，平均每帧16.6毫秒，如果代码实现不佳，或者过于复杂，导致一帧绘制时间大于16.6毫秒，则无法完成绘制，造成丢帧，连续出现掉帧，在现象上表现为卡顿。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天，Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始，我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能。 随着分布式系统的大量应用，对于性能问题的分析、调优，面临着很多前所未有的挑战。 很多团队经常面对下面这类技术困境： 如何使用开源软件构建机群？ 如何选择云服务？ 如何设计高效的分布式 Web 服务？ 如何开发高效的分布式机器学习系统？ 为什么我的 App 打开比较慢？ 为什么我的网站访问不了？ 怎么才能看到我的业务中哪个逻辑比较慢 …… “
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips 文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系、单元测试、UI 测试、接口测
开源的CPU核性能如何？ 目前，除了龙芯、申威、飞腾等老牌设计单位拥有自己设计的高性能CPU核之外，国内大多数IC设计公司依旧处于购买国外的IP“攒”出一个SOC的阶段，拥有自主设计CPU核的单位屈指可数。而龙芯本次将两款CPU核向高校和学术界开源，可以使学术界以龙芯的CPU核为基础开发产品，并以龙芯的CPU核为模板学习怎样设计CPU核。 龙芯开源的CPU核为GS132和GS232。GS132为单发射32位结构，采用三级静态流水结构，性能于ARM Cortex-M0/M3/M4相当。主要用于石油、电力、钻探
最近采用Instruments 来分析整个应用程序的性能.发现很多有意思的点，以及性能优化和一些分析性能消耗的技巧，小结如下。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
MySQL调优对于很多程序员而言，都是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的，我开口就是：MYSQL性能调优如何入手？他的回答的：基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节，好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的，不然没有什么人可以记得这么清楚有条理，果不其然，在他入职之后说出了实情；
在数据驱动的今天，SQL（结构化查询语言）已成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具。然而，随着数据量的增长和查询复杂性的提高，仅仅依赖传统的SQL工具可能无法满足高效、准确的数据分析需求。
性能分析是分析应用程序性能以改善代码段性能的行为。可视化配置文件并快速识别性能问题的最流行方法之一是生成 “火焰图”。例如下图
在计算机性能调试领域里 profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。
性能：使用有限的资源在有限的时间内完成工作。 最主要的衡量因素就是时间，所以很多衡量指标，都可以把时间作为横轴。
通过对数据关键字的提取和观察，结合对数据总量的分析，得出合理的hash地址的大小，以及hash地址的函数
经过调研，我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务（Docker, Kubernetes, Mesos）框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
2018-11-12 08:46
- CPU Profiling: CPU 分析，按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU（含寄存器）的使用情况，可确定应用程序在主动消耗 CPU 周期时花费时间的位置；
尤雨溪在多伦多的演讲《Vue 3.0 设计原则》对于想要学习 Vue3.0 或者想要直接从零开发 Vue3.0 的人来说，绝对是必读的。PPT 内容不多，几分钟就可以读完，不建议看视频，视频大概有 50 多分钟。
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/06_distributed_training/cluster_quick_start_cn.html
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
2019年8月12日，Rainbond发布5.1.6版本，本次版本更新带来了更简化的Rainbond高可用安装方案，解决了社区用户反馈的BUG问题。
邢孟棒，曾供职于阿里、网易，目前在腾讯云专职做性能优化方向。Linux 业余爱好者，偏好钻研各类工具源码与底层技术原理。在日常的性能工程实践中，比较注重方法论的探索、优化案例的沉淀。热衷于 eBPF 技术，擅长传统工具与 BPF 工具的结合应用。
Puppeteer(中文翻译”木偶”) 是 Google Chrome 团队官方的无界面（Headless）Chrome 工具，它是一个 Node 库，提供了一个高级的 API 来控制 DevTools协议上的无头版 Chrome 。也可以配置为使用完整（非无头）的 Chrome。Chrome 素来在浏览器界稳执牛耳，因此，Chrome Headless 必将成为 web 应用自动化测试的行业标杆。使用 Puppeteer，相当于同时具有 Linux 和 Chrome 双端的操作能力，应用场景可谓非常之多。
性能优化不是一个简单的事情，但在 95% 以上的 React 项目中，是不需要考虑的，按自己的想法奔放的使用就可以了。
专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题，识别性能瓶颈，重点构建瓶颈分析、优化推荐模型，支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型，包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库，以及基于生态开发者开发的生态知识库。
一波3D相关的LayaAir引擎功能更新来了，LayaAir 2.12不仅带来了重磅的性能分析工具，纹理压缩格式也新增支持了开发者期待的ETC2与ASTC。3D引擎中还增加了骨骼遮罩功能、RenderTexture的抗锯齿功能，以及优化引擎库大小等等。本篇会分别详细介绍。
Seven ways to Profile Go Applications by Dave Cheney at Golang UK Conf. 2016
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志，通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
Performance API 提供了「访问和测量浏览器性能相关信息」的方法。通过 Performance API，开发人员可以获取关于「页面加载时间」、「资源加载性能」、「用户交互延迟」等方面的详细信息，以便进行性能分析和优化。
相信很多人都听过“雷神 3”关于性能优化的故事。在一个 3D 游戏引擎的源码里，John Carmack 将 1/sqrt(x) 这个函数的执行效率优化到了极致。
计算机性能是一门令人激动的，富于变化同时又充满挑战的领域。 系统性能是对整个计算机系统的性能的研究，包括主要硬件组件和软件组件。所有数据路径上和从存储设备到应用软件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能。对于分布式系统来说，这意味着多台服务器和多个应用。如果你还没有关于你的环境的一张示意图，用来显示数据的路径，赶紧找一张或者自己画一张。它可以帮助你理解所有组件的关系，并确保你不会只见树木不见森林。 系统性能的典型目标是通过减少延时和降低计算成本来改善终端用户的体验。降低成本可以通过消除低效之处、
功能：ProcessHacker 是一款不错的进程分析工具，可查看所有进程信息，包括进程加载的 dll、进程打开的文件、进程读写的注册表……，也可以将特定进程的内存空间 Dump 到本地，此外还可以查看网络连接。
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。随着应用程序的持续运行，可能会造成整个系统运行效率下降，严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题，在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
性能分析拦截器，用于输出每条 SQL 语句及其执行时间，可以设置最大执行时间，超过时间会抛出异常。
一般来说, 学习一门新的技术, 最应该做的就是阅读其官方文档, 那是最权威的。Android本身给我们提供了很多App性能测试和分析工具, 而且大部分都集成到Android Studio或DDMS中, 非常方便使用。
随着人们对数码产品更大显示占比需求的高涨，手机全面屏时代已经不可阻挡地到来，面对各式各样的异形屏，应用开发者们似乎多了不少 “额外任务”。
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools，这可是性能分析“杀器”啊，小水一波，兴许以后就用上了🙃。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
陈志兴，Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目，听听音乐，偶尔也会打打竞技类游戏。 开场 今天，一年一度的Google I/O开发者大会在山景城海岸线圆形剧场举行。为了抢到有限的停车位，我们和小伙伴们一大早就驾车来到会场。会场上Google为来自全球各地的开发者准备了丰富的早餐，我们吃完早餐后很快就排队入场了。 会议10点才正式开始，开始之前，Google
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