(Photo by Marc Sendra Martorell on Unsplash.)
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 的优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
截至2020年,Java仍然是构建Web应用程序的最流行的编程语言之一,尽管它必须面对来自Go,Python和TypeScript等新型语言的激烈竞争。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候,我们往往会观测到各种各样的图形,无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件,例如,Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测,我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征,以方便为后续的性能调优提供数据参考。
在本篇文章中,笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为,以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解,为后续的性能调优做好理论准备。
压缩指针是一种内存优化技术,旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小,从而节省堆内存的使用量。
任何事物(个人、组织、事件或产品)产生的温室气体排放总量称为碳足迹。产生更多碳足迹的过程使用更多资源,产生更多温室气体并导致更大的气候变化。对温室气体排放量的小幅减少做出贡献可以减少大量的总体碳足迹。
在Android项目开发工程中,功能开发只是其中的一部分,更多的时候是优化,优化除了个人的良好习惯,往往还需要借助第三方工具。本文罗列Android优化过程中的一些常用工具借助这些工具,可以很方便的帮助我们进行性能的分析,进而进行产品的优化。Android应用优化主要从页面优化,内存优化,电量优化,GPU优化和网络优化等方面着手,涉及的知识也比较广泛,下面是优化的一些常见工具。
无论您是 DevOps 工程师、系统管理员还是刚入门 Kubernetes 的人,了解内存指标可能会改变游戏规则。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 如何判断JVM是否存在内存问题呢?判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。 Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”,它位于java的bin目录下,主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控,包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。可见,Jstat是轻量级的、专门针对JVM的工具,非常适用。jstat工具特别强大,有众多的可选项,详细查看堆内各个部分的使用量,以及加载类的数量。使用时,需加上查看进程的进程id,和所选参数。
当能耗也成为了一个重要指标,我们要怎么选择编程语言?2017 年,由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用 27 种语言写出了 10 个问题的解决方案(遵循同样的算法),然后运行这些方案,记录每种编程语言消耗的电量以及速度和内存使用情况,得到的排序结果如下图所示:
作者 | Vijay Samuel 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 eBay 官方博客。 为了更好地与行业可观测性标准保持一致,eBay 做了一项关键调整,转向了 OpenTelemetry。 引 言 可观测性为组织提供了眼睛和耳朵。可观测性的一个主要好处是,通过有效揭示关键工作流中持续存在的、可能影响客户体验的问题来预防收入损失。可观测性生态圈在不断发展,OpenTelemetry 世界的最新进展使我们不得不重新思考我们的策略,并转而使用它。eBay 的观测平台
jstat的用法 出处:http://www.51testing.com/?uid-77492-action-viewspace-itemid-203728 用以判断JVM是否存在内存问题呢?
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分,最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客,我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
用以判断JVM是否存在内存问题呢?如何判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。
部署容器是使用Docker和容器化管理应用程序更高效、易于扩展和确保跨环境一致性性能的关键步骤。本主题将为您概述如何部署Docker容器以创建和运行应用程序。
恭喜!您已经建立了 DevOps 实践。现在,完成了艰苦的工作并制定了 DevOps 指标和 DevOps KPI,您可以坐下来放松一下,并见证您的 Dev 和 Ops 团队之间的协作,因为他们可以更快地交付质量更好的软件。
我们使用Python和它的数据处理库套件(如panda和scikiti -learn)进行大量数据处理时候,可能使用了大量的计算资源。如何监视程序的内存使用情况就显得尤为重要。
众所周知,虽然容器提供了应用程序打包,Kubernetes 提供了用简单的容器化组件编写大型复杂应用程序的能力,但这两种技术缺乏在其特定堆栈之外进行通信的常用方法。
【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!熟话说,“遇事不决 量子力学!”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇,会产生怎么样的火花呢?
1.背景 Google的论文Omega:flexible,scalable schedulers for large compute clusters中把调度分为3代:第一代是独立的集群;第二代是两层
考虑添加 preconnect 或 dns-prefetch 资源提示以建立与重要第三方来源的早期连接。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
点击关注公众号,Java干货及时送达 2020年我们经历了很多大起大落,远程办公以及在家隔离对我们产生了诸多影响。 然而在数字转换与软件领域,2020年注定是不平凡的一年。 受疫情的影响,许多企业都被迫开始通过各种形式发展在线业务,而软件开发服务对企业发展的重要性也达到了前所未有的高度。因此,我们需要时刻关注行业的当前发展趋势。 以下是2021年软件开发的一些主要发展趋势: 1、无服务器架构 无服务器计算结合了无状态的函数即服务(FaaS,比如AWS Lambda)与有状态的存储后端即服务(BaaS,
为了了解 Linux 或 macOS 上的内存使用情况,人们通常使用 top 或 htop。我很想看到一个单一的数字:一个进程占用了多少内存。但这些工具所显示的统计数据可能很难理解。对于网页浏览器来说,它甚至更加复杂,因为它们经常运行许多独立的进程。它们在 top 输出中显示为一个长长的列表,每一个都有自己的单独指标。
虽然Java是物联网开发中使用最多的语言,但是JS和Python在物联网开发的不同子领域中紧随Java之后。物联网发展的未来可能仍然是多语种的。
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求,推出了 Serverless 实例的形态,为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成,向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
在使用VPS的过程中,优化带宽使用策略是提升性能和确保稳定连接的重要因素之一。有效地管理和利用VPS带宽,可以提升网站的加载速度、响应时间,并优化用户体验。本文将介绍一些优化VPS带宽使用的策略,帮助您提升VPS性能并最大限度地利用可用带宽。
Grafana Labs 杰出工程师 Bryan Boreham 在 KubeCon 上详细介绍了他如何减少 Prometheus 的内存使用量。
CNCF每两年进行一次社区调查以了解云原生技术的采用情况。这是CNCF第六次测量容器管理市场的温度。
安全性是软件开发中最复杂,最广泛和最重要的考量之一。Java是具有许多内置安全性功能的开发平台,java在长期的发展过程中,已经经过了很多高强度的安全测试,并经常更新安全漏洞。并且Java生态系统还包括用于分析和报告安全性问题的各种工具。
选自thenewstack 作者:David Cassel 机器之心编译 编辑:小舟、张倩 在手机快没电时,管理软件往往会提醒我们关掉某些耗电量高的应用。可见,除了硬件厂商外,软件厂商也应该重视能耗问题。在这篇文章中,研究者分析了一下各种编程语言的能耗对比。 当能耗也成为了一个重要指标,我们要怎么选择编程语言?2017 年,由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用
我和 Kubernetes 的初次接触就涉及到将应用容器化并部署到生产环境集群中,当时我的工作重点是把 buffer 吞吐量最高(低风险)的某个端点从单个应用程序中分离出来,因为这个特殊的端点会给我们带来很大的困扰,偶尔还会影响到其他更高优先级的流量。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
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随着容器技术变得越来越复杂,越来越多的企业客户选择Docker和Kubernetes作为其应用平台的基础。但是,这些客户在实践中遇到许多问题。本系列文章介绍了阿里云集装箱服务团队帮助客户完成此流程的经验中的一些见解和最佳实践。
如今,企业变得越来越倾向于以数据为驱动力,因为它们的数据是其开发引擎创建新产品,超越竞争对手并为客户提供更好体验的动力。因此,针对不同合作伙伴(例如数据分析师、数据工程师、数据运营公司)的大数据管理和处理应该是快速、自动化和可扩展的。
现代 Java 应用程序有大量的字符串操作,例如,Web 服务 API 调用(JSON、REST、SOAP 等)、外部数据源调用(SQL、从 DB 返回的数据等)以及文本解析和文本创建等。因此,字符串对象很容易就占据了约至少 30% 的内存。然而,这些 String 对象中的大多数都是重复的,这些字符串的重复浪费了大量内存。因此,优化重复字符串对象浪费的内存是 Java 非常受欢迎的功能之一。在 G1 中,Java 就对此功能做了支持。
作者 | Holly Emblem 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 在10月4日公布的2022年诺贝尔奖中,Alain Aspect 、John F. Clause 和 Anton Zeilinger 三位科学家凭借量子纠缠获得物理学奖项,引起了外界对量子研究领域的关注和讨论。 其中,以量子计算为代表的研究投资近几年迎来显著增加,人们开始探索从安全、网络通信等领域出发,用量子方法来颠覆现有的经典计算技术。 有研究人员认为,量子计算的核心在于“通过计算成本更低的技术解决经典难题”,而随着近年来深度学习和量
冠状病毒疫情如今仍在蔓延,云计算用户因此预计这将推动云计算使用量的增加,从而加剧了优化云支出的需求。
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源,以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源,并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中,我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能,包括如何创建和配置ResourceQuota对象,以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
虽然OpenAI和谷歌都没有说过他们各自产品的计算成本是多少,但据第三方研究人员分析,ChatGPT部分训练消耗了1287兆瓦时,并导致了超过550吨的二氧化碳排放量,这相当于一个人在纽约和旧金山之间往返550次。
Debezium是一个分布式平台,它将您现有的数据库转换为事件流,因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上,并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史,您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃),在重新启动时,它将开始消耗它停止的事件,因此它不会错过任何东西。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
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