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Android 应用的性能优化是开发过程中至关重要的一环,而帧率(Frame Rate)是评估应用性能的一个关键指标。在本文中,我们将深入探讨如何监测 Android 应用的帧率,以及如何通过代码示例来优化应用的性能。
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时,系统性能可能会受到严重影响,因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法,帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因,并提供实际代码示例。
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
现在我们在购买一款手机的时候,大家都会去看一下这款手机所采用的芯片型号,有几个CPU核心(是8核处理器还是4核处理器),CPU的主频最高是多少。这些都是一些关系到性能体验的初步的硬件基础参数。
在任务管理器中,您会看到桌面窗口管理器(Windows 7上的DWM.exe或以前的Windows版本)的COU使用率很高。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中,随着业务量的急剧增长,我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展,我们必须进行大量的性能测试,尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求,使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量,这无疑增加了我们的运维难度。
为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) 。
今年2023年的互联网行业的竞争依然激烈。在这个充满挑战的环境中,面试成为了实现职业发展的重要一步。
在你使用 Linux 系统时,你可能在系统的进程列表中注意到了名为 "kworker" 的进程。你可能会想知道这个进程是什么,它在做什么,以及为什么有时候它会占用大量的 CPU。在这篇文章中,我们将详细地介绍 kworker 进程,它在系统中的角色,以及如何诊断和解决 kworker 导致的性能问题。
在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
在当今数字时代,软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行,为用户提供良好的体验。为了实现这一目标,我们需要关注系统性能监控指标,洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识,帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
通过上面redis官网的说明可以看出,redis是一个可以对内存数据结构进行存储的东西,它可以用作数据库、缓存和消息代理。它支持数据结构,如字符串,散列,列表,集合,带有范围查询的排序集,位图,超级日志,具有半径查询和流的地理空间索引。Redis具有内置复制,Lua脚本,LRU驱逐,事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel提供高可用性并使用Redis Cluster自动分区。 在项目中主要用来用作数据的缓存,将数据缓存在redis中,减轻对底层数据库的访问压力,获得更高的并发和更快的请求响应速度。
近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
近日,Go 官方发布了 2020 年 Go 开发者调查报告,共计有 9684 位开发者参与了调查。2020 年,Go 语言的使用率上升到了 76%,66% 的受访者表示 Go 语言对公司业务很重要,92% 的受访者表示对 Go 语言的使用感受很满意。
理解性能优化的重要性: 性能优化是软件开发中至关重要的一部分,因为它直接关系到用户体验、资源利用率和系统可伸缩性。以下是性能优化的一些重要原因:
说到并发,期英文单词为Conurrent,如果要彻底理解并发,那么还需知道一个词就是并行,英文单词Parallel。 那么二者有什么关系呢?Erlang 之父 Joe Armstrong用如下图来解释了并发与并行的区别:
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器,CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释:有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样,服务器经常是CPU的配置高,硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
📷 来源:DeepHub IMBA 本文约3400字,建议阅读7分钟 加快训练速度,更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。
这是系列文章的第二篇,主要探讨:Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升,怎么办?
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗? 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗? 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高? 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少? 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗? 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy?
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
在Kubernetes中,您可以使用节点标签和调度策略来控制Pod在哪些节点上运行。如果节点的标签不正确或调度策略不当,可能会导致某些节点上的Pod过多,而其他节点则处于空闲状态。
平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。
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当一个APP或游戏各种功能越来越多时,性能优化的重要性就不言而喻了,况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同,提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上,这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗?》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章,本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
这是系列文章的第四篇,主要探讨:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?
伴随着突发流量、系统变更或代码腐化等因素,性能退化随时会发生。如在周年庆大促期间由于访问量暴涨导致请求超时无法下单;应用发布变更后,页面频繁卡顿导致客诉上升;线上系统运行一段时间后,突然发生OOM或连接打满拒绝访问。
在Golang中,GOGC的值决定了在两次连续的垃圾收集之间,堆内存可以增长的百分比。具体来说,如果GOGC的值为X,那么当堆内存增长到上一次垃圾收集后的堆内存的(100+X)%时,就会触发新的垃圾收集。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
第1章 监控简介 一个开源的监控系统,它从应用程序中实时获取时间序列数据,然后通过功能强大的规则引擎,帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据,该依据为业务提供反馈,以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈,指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况,还可以帮助检测、诊断和解决技
在计算机科学体系中,垃圾收集(GC)是一种自动内存管理的形式。垃圾收集器,也称为收集器,会尝试回收程序不再使用的对象所占用的内存空间。由于对象是使用 new 运算符动态分配的,因此程序员需要确保这些对象在不再使用时被销毁并释放内存,以便将内存用于以后的重新分配。
本文介绍了.NET并行编程的基本知识,包括.NET中的并行编程模式、并行循环、并行LINQ等。通过这些知识,读者可以更好地理解.NET并行编程的基础,并更有效地使用.NET进行并行编程。
导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
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近期在优化索引时,我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器,我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿,然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard,这是一个相当离谱的数量。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写,这意味着我们必须注意堆内存的设置。
比如一秒内有100个cpu时间片,这个cpu时间片就是cpu工作的最小单位。那么这100个cpu时间片在不同的区域和目的进行操作使用,就代表这个区域所占用的cpu时间比。也就是这里得出的cpu时间百分比。
简要介绍垃圾回收(GC)的概念以及它在Java内存管理中的作用。强调GC对于开发者来说是一个重要的概念,因为它有助于避免内存泄漏和其他内存相关的问题。
综合来讲,这是一本介绍方法论的书,作者通过概念、模型、观测、实验手段来进行问题的剖析。另外本书的涉及范围之广,从内存、CPU、文件系统、存储硬件、网络等各个方面。并且本书通常以一个实例入手,深入的介绍系统原理,特别是在一些重点细节上,往往有超出一般的认识和方法。 本书函盖范围太广,更适合作为工具书时常翻阅,所以在阅读过程中也关注自己当前需要的方面。
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
我们在开发的过程中,可能经常会遇到测试的一些反馈,就是APP运行卡顿的问题。我们通常所讲的卡顿问题都是因为渲染掉帧的问题引起视觉上的卡顿感。所以了解渲染机制,我们在项目的开发过程中,可以有意识的少挖坑。同时要打造一款精品的应用,注意渲染优化也是非常重要的一件事情。
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