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。
Redis客户端与服务器之间使用TCP协议进行通信，并且很早就支持管道（pipelining）技术了。在某些高并发的场景下，网络开销成了Redis速度的瓶颈，所以需要使用管道技术来实现突破。
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求，需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本，使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
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
Redis是一个非常流行的key-value存储系统，而作为其官方推荐的Java版客户端 Jedis也非常强大和稳定。 在单个客户端中，如果需要读写大量数据，可以考虑采用管道（Pipeline）方式。如果采用管道方式，那么多条命令可以通过批量的方式一次性地发送到服务器，而结果也会一次性返回到客户端。 ◆ 本文将介绍Redis 使用管道（Pipeline）方式提升操作性能。 ◆ 一、管道（Pipeline） 未使用管道方式执行N条命令，如图所示： 管道（Pipeline）：一次向Redis发送多条命令。
上过程称为Round Trip Time（RTT，往返时间），mget和mset命令节约了RTT，但是大部分指令不支持批量操作。
在线程间实现同步是为了确保多个线程按照特定的顺序执⾏，以避免竞态条件（race condition）和其 他并发问题。以下是常⻅的线程间同步⽅式：
性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器，然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息。通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标。 info命令输出的
阅读目录： 性能相关的数据指标 内存使用率 命令处理总数 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器，然后使用info命令获取所
摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
如上面表格的配置信息，我们可以对 Kafka 中的配置进行一些调整来满足特定的项目消息需求。
不止一次，我们都萌发过想对运行中程序的底层状况一探究竟的念头。产生这种需求的原因可能是运行缓慢的服务、Java 虚拟机（JVM）崩溃、挂起、死锁、频繁的 JVM 暂停、突然或持续的高 CPU 使用率、甚至于可怕的内存溢出(OOME)。好消息是现在已有许多工具能帮你得到Java 虚拟机运行过程中的不同参数，这些信息有助于你了解其内部状况，从而诊断上述的各种情况。
以太网卡的名字不是常见的eth0，变成了ens33。其中en代表以太网卡 ens33代表PCI接口的物理位置为(0,3)，其中横座标代表bus，纵座标代表slot
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
前段时间，我将精力专注在Web性能领域；在这个领域下有个重要的课题是如何让网页更丝滑（流畅）。
Redis管道是一种通过一次发出多个命令而不等待每个单独命令的响应来提高性能的技术。大多数Redis客户端都支持管道。本文档描述了管道旨在解决的问题以及Redis中管道的工作原理。
有读者问我为什么这么久都没有出Redis Lua中学教程，表示村头厕所已经好久没有纸了。其实我早就要写这篇中学教程了，奈何最近太忙了，就一拖再拖，直到今天我终于又开始动笔了。忘记Lua相关概念的同学可以先回顾一下小学教程。
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。
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。
CPU（中央处理器），也被称为微处理器，是计算机的心脏和/或大脑。本文让我们一起深入了解计算机的核心，以帮助我们高效地编写计算机程序。
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。
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。
在Android应用开发中，协程已经成为异步编程的首选工具之一。它使并发任务管理变得更加容易，但它的强大功能远不止于此。在本文中，我们将探讨协程的高级技巧，帮助您更好地处理复杂的并发需求，提高性能和可维护性。
随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在MySQL中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。
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。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
软件开发的生产力一直很难衡量。与其他行业不同，编程行为不容易并行化。开发过程的独特之处在于它需要多种技术和沟通技能的组合，这需要一组专门的 DevOps 指标来跟踪团队的体征。
消息队列（Message Queue），是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。在这篇博文中，我们介绍一下背压。然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
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
上图是，在Chrome DevTools的性能分析器中，通过click事件处理程序触发的任务的描述
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。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
优化器在数据库中一直位于至关重要的位置，性能调优也常常需要围绕优化器来进行。作为数据库厂商，我们希望在各类复杂的业务场景中，TiDB 都能够给出比较理想的执行计划，因此在优化器和执行器上做了非常多的工作和努力，但是选错执行计划或者索引的情况仍然是日常中最为常见的一个问题。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
推荐阅读 微服务： springboot系列教程学习 源码：Javaweb练手项目源码下载 调优：十五篇好文回顾 面试笔试：面试笔试整理系列 玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。 然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常
OpenFlow性能测试目前依然处于起步阶段，虽然有少数的开源工具用于测试OpenFlow性能，但是比较OpenFlow产品的性能还没有一个标准。思博伦测试仪提出了对这些SDN产品的一个测试标准，作者
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。
goroutine是Go并行设计的核心。goroutine说到底其实就是协程，但是它比线程更小，十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程，Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享。执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB)，当然会根据相应的数据伸缩。也正因为如此，可同时运行成千上万个并发任务。goroutine比thread更易用、更高效、更轻便。
了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。常用的时间复杂度类 O（n） 表示输入大小和执行时间之间的线性关联。
摘要：性能诊断是软件工程师在日常工作中需要经常面对和解决的问题，在用户体验至上的今天，解决好应用的性能问题能带来非常大的收益。Java 作为最流行的编程语言之一，其应用性能诊断一直受到业界广泛关注。可能造成 Java 应用出现性能问题的因素非常多，例如线程控制、磁盘读写、数据库访问、网络I/O、垃圾收集等。
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
两次握手的话服务端无法确认自己发送和对方接收是否正常，三次握手就能确认双发收发功能都正常，缺一不可。
如第3行的输出，偶尔会出现这样不如意的输入格式，为什么呢？ 原因是多个进程争用打印输出资源的结果。前一个进程为来得急输出换行符，该资源就切换给了另一个进程使用，致使两个进程输出在同一行上，而前一个进程的换行符在下一次获得资源时才打印输出。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制，允许客户端将多个命令一次性发送给服务器，然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
文：泽木 本文原创，转载请注明作者及出处 背景 普通的自动测试执行一般是单进程来执行测试用例集，例如接口测试用例集多到几百个时候，执行时间会到 10 分钟以上。在正常回归测试中，这个时间是可以接受的，但在自动发布流程中进行的自动化测试，需要很快地给出测试结果，这种情况下就不能满足，那有什么方法能加快执行效率呢？ 思路的演进 当前我们使用的自动化框架是 Python + nosetests，而官方提供的是单进程的运行机制。 使用官方单进程的机制执行的自动化测试，594 个用例执行时间是 11 分钟 这个
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
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