在现代 Web 开发中，性能优化是一个关键的方面。用户期望快速加载的网页，而慢速的加载和响应时间可能导致用户流失和不良的用户体验。为了满足用户的需求，我们需要准确地测量和分析网页的性能，并采取相应的优化措施。
在类 Unix 系统中，你可能知道一个命令或进程开始执行的时间，以及一个进程运行了多久。 但是，你怎么知道这个命令或进程何时结束或者它完成运行所花费的总时长呢？ 在类 Unix 系统中，这是非常容易的! 有一个专门为此设计的程序名叫 GNU time。 使用 time 程序，我们可以轻松地测量 Linux 操作系统中命令或程序的总执行时间。 time 命令在大多数 Linux 发行版中都有预装，所以你不必去安装它。
在类 Unix 系统中，你可能知道一个命令或进程开始执行的时间，以及一个进程运行了多久。 但是，你如何知道这个命令或进程何时结束或者它完成运行所花费的总时长呢？ 在类 Unix 系统中，这是非常容易的! 有一个专门为此设计的程序名叫 GNU time。 使用 time 程序，我们可以轻松地测量 Linux 操作系统中命令或程序的总执行时间。 time 命令在大多数 Linux 发行版中都有预装，所以你不必去安装它。
在Kotlin编程中，inline和crossinline是两个非常重要的关键字。这两个关键字可以帮助开发人员编写更加高效和灵活的代码。在这篇文章中，我们将探讨inline和crossinline的使用，以及如何在Kotlin中使用它们来提高代码质量和可读性。
摘要 构建软件的并行版本可使应用在更短的时间内运行指定的数据集，在固定时间内运行多个数据集，或运行非线程软件禁止运行的大型数据集。 并行化的成功通常通过测量并行版本的加速（相对于串行版本）来进行量化。 除了上述比较之外，将并行版本加速与可能加速的上限进行比较也十分有用。 通过阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律可以解决这一问题。 本文是“英特尔多线程应用开发指南”系列的一部分，该系列介绍了针对英特尔® 平台开发高效多线程应用的指导原则。 背景 应用运行的速度越快，用户等待结果所需的时间越短。 此外，执行时间的缩短使
timeit 函数和秒表计时器函数 tic 和 toc 可以计算代码运行所需的时间。使用 timeit 函数严格测量函数执行时间。使用 tic 和 toc 可估算运行较小部分代码而非整个函数的时间。
在他们的技术咨询生涯中，最常碰到的三个性能相关的服务请求是：如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态、找出某条语句为什么执行不够快，以及诊断被用户描述成“停顿”、“堆积”或“卡死”的某些间歇性疑难杂症。
Apache StopWatch是Apache Commons库中的一个组件，它提供了简单而强大的计时器功能。StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间，以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能，使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。
Navistar 是全球领先的商用卡车制造商。拥有350,000辆车的车队，计划外的维护和车辆故障会造成业务持续中断。Navistar需要一个诊断平台，该平台将帮助他们预测何时需要维修车辆从而最大程度地减少停机时间。这个平台需要能够收集、分析和服务来自车队中每辆车的70多种远程信息处理和传感器数据馈送，包括测量发动机性能、冷却液温度、卡车速度和制动器磨损的数据。Navistar求助于Cloudera，以帮助构建名为OnCommand®Connection的IoT的远程诊断平台，以监控其车辆的健康状况并增加车辆的正常运行时间。
平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
本文主要讲解C# List的Contains,Exists,Any,Where性能对比问题，通过对比测试实际运行时间来研究它们之间的优劣性。
原文链接：https://dzone.com/articles/logging-average-method-execution-times-via-aspectj
2006年NiFi由美国国家安全局（NSA）的Joe Witt创建。2015年7月20日，Apache 基金会宣布Apache NiFi顺利孵化成为Apache的顶级项目之一。NiFi初始的项目名称是Niagarafiles，当NiFi项目开源之后，一些早先在NSA的开发者们创立了初创公司Onyara，Onyara随之继续NiFi项目的开发并提供相关的支持。Hortonworks公司收购了Onyara并将其开发者整合到自己的团队中，形成HDF（Hortonworks Data Flow）平台。2018年Cloudera与Hortonworks合并后，新的CDH整合HDF，改名为Cloudera Data Flow(CDF)，并且在最新的CDH6.2中直接打包，参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》，而Apache NiFi就是CFM的核心组件。
算法的执行效率，粗略地讲，就是算法代码执行的时间。但是，如何在不运行代码的情况下，用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢？
在许多实时应用程序中，二八原则并不生效，CPU 可以花费95%(或更多)的时间在不到5% 的代码上。电动机控制、引擎控制、无线通信以及其他许多对时间敏感的应用程序都是如此。这些嵌入式系统通常是用c编写的，而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化，可能会回到汇编语言，以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时，这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件，以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
JMH（Java Microbenchmark Harness）是一个用于编写、构建和运行Java微基准测试的框架。它提供了丰富的注解和工具，用于精确控制测试的执行和结果测量，从而帮助我们深入了解代码的性能特性。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会，以改变其运营方式，利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
在本实验中，您将运行一个简单的 Python 脚本来模拟来自一些假设的机器的 IoT 传感器数据，并将数据发送到 MQTT 代理 ( mosquitto )。MQTT 代理扮演网关的角色，通过“mqtt”协议连接到许多不同类型的传感器。您的集群附带模拟脚本发布到的嵌入式 MQTT 代理。为方便起见，我们将使用 NiFi 来运行脚本而不是 Shell 命令。
作者简介：伟林，中年码农，从事过电信、手机、安全、芯片等行业，目前依旧从事Linux方向开发工作，个人爱好Linux相关知识分享。 0.背景 ftrace的功能非常强大，可以在系统的各个关键点上采集数据用以追踪系统的运行情况。既支持预设的静态插桩点(trace event)，也支持每个函数的动态插桩(function tracer)。还可以利用动态插桩来测量函数的执行时间(function graph tracer)。关于ftrace的详细操作和原理分析可以参考Linux ftrace一文。 本文的主要目的
简单地说，NiFi就是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文，但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流。这个问题空间一直存在，因为企业有多个系统，其中一些系统创建数据，一些系统消耗数据。已经讨论并广泛阐述了出现的问题和解决方案模式。企业集成模式[eip]中提供了一个全面且易于使用的表单。
在之前的两篇文章中，在 程序是如何在 CPU 中运行的（一）中讲述了一条一条指令和数据是如何在 CPU 中被运行的，在 程序是如何在 CPU 中运行的 （二）中以 PC 寄存器为中心，从汇编语言的角度阐述了程序是如何在 CPU 中有序执行的，该篇文章讲述流水线机制在 CPU 中的应用。
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
有时候运行一个python程序，它需要运行很长时间。你或许想提升该程序的运行效率。那该怎么做那？
NiFi Connection是在两个已连接的NiFi处理器组件之间临时保存FlowFiles的位置。每个包含排队的NiFi FlowFiles的Connection在JVM堆中都会占一些空间。本文将对Connection进行分析，探究NiFi如何管理在该Connection中排队的FlowFiles和Connection对堆和性能的影响。
第二层架构是MySQL比较有意思的部分，大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，存储过程、触发器、视图等。
Max Timer Driven Thread Count 和 Max Event Driven Thread Count
利用 Console API 测量执行时间和对语句执行进行计数。 这篇文章主要讲： 使用 console.time() 和 console.timeEnd() 跟踪代码执行点之间经过的时间。 使用 console.count() 对相同字符串传递到函数的次数进行计数。 测量执行时间 time() 方法可以启动一个新计时器，并且对测量某个事项花费的时间非常有用。将一个字符串传递到方法，以便为标记命名。 如果您想要停止计时器，请调用 timeEnd() 并向其传递已传递到初始值设定项的相同字符串。 控制台随后会
Redis被广泛的应用，得益于它支持高性能访问（微秒级）。作为一个DBA,经常需要去维护bigkey。如果现在业务方需要你去删除一个hash类型的key，且这个key有3000多万个成员，内存占用超过1.8G。如何优雅的删除这个bigkey呢？下面让我来简单的介绍一下。
吞吐量是指网络、设备、端口、虚拟电路或其他设备，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
Fayson在前面的文章介绍了什么是NiFi，参考《0622-什么是Apache NiFi》。同时对如何在CDH中使用Parcel安装CFM做了介绍，参考《0623-6.2.0-如何在CDH中安装CFM》。本文会首先对NiFi的使用做一下简单的介绍，然后对处理器（Processor）进行详细介绍。
无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司，还是提供信息技术服务的乙方公司，亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门，我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是：SLA（即：Service-Level Agreement 服务等级协议）。
瞬态执行攻击（Transient Execution Attack）是一种利用现代 CPU 优化技术漏洞的攻击。 侧信道（Side-channel）是瞬态执行攻击泄漏数据的关键部分。 在这项工作中发现了一个漏洞，即瞬态执行中 EFLAGS 寄存器的更改可能会对英特尔处理器中条件代码跳转指令（Jcc，Jump on condition code）产生附加影响。本研究基于此发现提出了一种新的侧信道攻击，它利用瞬态执行和 Jcc 指令的时间来传递数据。 这种攻击将秘密数据编码到寄存器的变化中，这使得上下文的执行时间稍微变慢，攻击者可以通过测量来解码数据。 这种攻击不依赖缓存系统，也不需要手动将 EFLAGS 寄存器重置为攻击前的初始状态，这可能会使其更难检测或缓解。 在配备了 Intel Core i7-6700、i7-7700 和 i9-10980XE CPU 的机器上实现了这个侧信道。 在前两个处理器中结合其作为Meltdown攻击的侧信道，可以达到100%的泄漏成功率。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在上一篇《按 host 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
在上一篇《按 host 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》中，我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图，类似地，本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的系统学习之旅吧。
列名转换是ETL过程中常常遇到的场景。例如来源表user的主键id,要求写入目标表user的uid字段内,那么就需要列名转换.
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
“因为接下来要用到啊。后面我们学习 ArrayList、LinkedList 的时候，会比较两者在增删改查时的执行效率，而时间复杂度是衡量执行效率的一个重要标准。”我说。
互联网领域里有个八秒定律，如果网页打开时间超过8秒，便会有超过70%的用户放弃等待，对Android APP而言，要求更加严格，如果系统无响应时间超过5秒，便会出现ANR，APP可能会被强制关闭，因此，启动时间作为一个重要的性能指标，关系着用户的第一体验。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
RAIL 是一种以「用户为中心的性能模型」，它提供了一种考虑性能的结构。该模型将用户体验分解到按键操作（例如，点击、滚动、加载）中，帮助我们为每个操作定义性能目标。
Fayson在前面的文章介绍了什么是NiFi，参考《0622-什么是Apache NiFi》。同时对如何在CDH中使用Parcel安装CFM做了介绍，参考《0623-6.2.0-如何在CDH中安装CFM》。也介绍过NiFi处理器以及实操，参考《0624-6.2.0-NiFi处理器介绍与实操》。本文会完成第一个NiFi例子，通过NiFi监控一个本地数据目录，定时将新文件put到HDFS。
前段时间我们分享过一篇文章，巧用复合索引，有效降低系统IO，围绕B*Tree索引的使用，解读了如何合理地使用索引，尤其是复合索引，以及通过正确的索引类型来提高性能。 为了让大家更好地理解索引的常见和使
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
