100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu资源 在编码中也可以优化 HashMap 的性能...，例如，重写 key 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。
即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后于时代。为什么会这样？本文带你进行深入的剖析。...性能神器还是弃之可惜的鸡肋？ 在一次面试中，我问一个候选人图片优化有哪些方法，他说，可以用 base64（data URI）。...其实这只是“不要重复你自己原则”（DRY原则）的一个应用，谈不上性能优化。可能他觉得 base64 是一个较少见的技术，所以说出来肯定比较厉害。...其实不然，下面就来深挖一下 data URI 的性能优劣。 误区一：节省请求等于优化性能？...在CSS文件中过多使用Base64时，会让首次渲染时间（First Paint）增加2倍以上，在移动端，由于网络和手机性能的缘故，这一时间可能会增加10倍以上。
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。...在一些大厂都有专门的性能测试团队去定位分析系统性能瓶颈，并进行调优。 但是，这并不意味着对于那些不想进大厂或者限于学历暂时无法进入大厂的人学习性能测试就没有意义了。...那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈，并调优呢？首先，说一下相对专业一些的性能测试在压测之前一般是怎么做的？...为什么讲性能瓶颈分析之前要先讲监控呢？ 原因很简单，监控就像是人的眼睛一样，或者说就像是做手工测试时定位分析bug需要先去看日志报什么错一样，那么一通百通，性能测试问题瓶颈定位分析也是如此。...网络带宽，单位时间内网络传输数据量过大，超过带宽处理能力 数据库连接数太少，最大连接数不够 Cpu，内存，磁盘硬件资源达到瓶颈 中间件redis也有可能存在瓶颈比如缓存穿透，缓存过期等等 存在大量线程阻塞
什么是AOF AOF是redis防止数据丢失的日志备份策略，总共有三种方式 Always 同步写回：每个写命令执行完同步地将日志写回磁盘；可靠性高，数据基本不会丢失，但同时每次命令都需要写到磁盘，性能影响比较大...每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；首先异步写到缓冲区，redis会使用单独的线程每秒写回到磁盘，如果这期间出现宕机，可能会丢失1s左右的数据，但是性能得到了保证...相当于是性能和数据丢失之间做了一个折衷，这个也是默认策略。 No 操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。...由操作系统控制何时写会，性能非常好；如果发生宕机，也会造成大量数据丢失。 说到AOF，其实很多人都会拿它跟Rdb去做比较，Rdb是以二进制的方式存储到磁盘上。...另外一点，RDB和AOF对客户端的写入性能影响，一般情况下，AOF的写入性能是比不上RDB的，因为AOF多了一个写入操作，但是随着写入数据量越来越大，这个差距会越来越小。
这种结构化的方法论确保了在面对复杂系统性能挑战时，能够有条不紊地推进优化工作。 二、日志分析：洞察系统异常与性能瓶颈 日志作为系统运行状况的直接反映，是诊断性能瓶颈和功能问题的宝贵资源。...三、硬件资源占用分析：洞察系统性能瓶颈的底层因素 当日志分析未能直接揭示系统瓶颈时，深入考察硬件资源的占用情况成为关键步骤。...3.3 磁盘I/O 磁盘I/O瓶颈：作为系统中最易成为瓶颈的部分，磁盘读写速度直接影响性能。高性能系统设计需规避磁盘I/O密集型操作。...四、软件性能分析重点：数据库监控与优化 在Web系统性能瓶颈排查中，数据库子系统往往是问题频发之地，据统计，超过70%的性能瓶颈与数据库相关。...通过综合应用这些技术和工具，可以有效揭露并解决那些隐藏在软件逻辑深处的性能瓶颈，推动系统整体性能的提升。
Author: xidianwangtao@gmail.com 当前性能问题描述 增加worker数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加worker数时，训练性能提升不明显； 增加ps数...，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度，...如果调度时，每台包含worker的服务器都有对应一个ps，那么训练性能会更高?如果有，性能提升多少呢？ K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？...如果将Big参数拆分成众多Small参数，使用RR或LB或Partition策略之一，应该都能利用多个ps进行参数更新明显提升训练性能。
性能测试中如何定位性能瓶颈： 性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深...JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out之类的参数我们做借助LR，Jemeter或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的...然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题 系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用...工具和日志只是手段，除此之外，还需要设计合理的性能测试场景 具体场景有：性能测试，负载测试，压力测试，稳定性测试，浪涌测试等 好的测试场景，能更加快速的发现瓶颈，定位瓶颈 4....如果遇到这个问题，可以通过远程调用多个客户端的服务，分散性能测试工具客户端的压力来解决。 说这个的目的是想说，做性能测试的时候，我们一定要确保瓶颈不要发生在我们自己的测试脚本和测试工具上。 1.
1、内存分析法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。...注：在UNIX/LINUX系统中，对于指标是(page)si和(page)so. (3)根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads...如果该值持续超过90％，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。 注：多处理器系统中，该数据本身不大，但PUT直接负载状况极不均衡，也应该视作系统产生处理器方面瓶颈。...3、磁盘I/O分析法 （1）计算梅磁盘的I/O数 梅磁盘的I/O数可用来与磁盘的I/O能力进行对比，如果经过计算得到的每磁盘I/O数超过了磁盘标称的I/O能力，则说明确实存在磁盘的性能瓶颈。...该计数器主要用来判断进程在性能测试过程中有无内存泄漏。
看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合...，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...他分析了当时排名前 500 的机器，并剖析了它们的核心性能、内存带宽、内存延迟、互连带宽和互连延迟。...在考虑系统性能时，要么受计算限制，要么受内存限制，要么受 I/O 限制。随着计算速度的加快，需要更加重视内存是否能够跟上计算速度，并且还需要更高的带宽接口来将传输数据。 但业界对处理性能非常着迷。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...处理器性能的提高如此之快，主要是通过核心数量的快速增加。然而，cache性能一直在下降，这是导致延迟增加的主要原因之一。即使 HBM 的引入也未能扭转这一趋势。
前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。...我们今天主要讨论的是找到了性能问题之后，到底该怎么办？ 为什么要进行性能优化？...虽然看上去仅改了一行代码，但这一行的改变中就包含了批处理的解决方案，它减少了与数据库的交互，与原代码之间的时间成本天差地别，这就是性能优化带来的的好处。 什么是性能优化模式？...聊完了性能优化的好处，我们接下来就讨论一下什么是性能优化模式，这个说法也是最近看到的一篇博客中提到的： 性能优化模式是一个模型对模型的方式，我们把性能问题想象(抽象)成模型，再把解决它的办法也抽象成模型...小结 性能问题根据场景不同而千变万化，不同场景下其对应的性能优化模式不同，付出的代价也不同，其归根结底还是“看碟下菜”四字。
异步策略支持批量发送和超时发送，提升了性能。...并不是分区数越多就越好，磁盘竞争也很影响性能的。 4，尽量使数据均匀分布 重要等级高，可以使我们后端处理线程负载均匀。
可以发现，很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题，需要打印nginix日志查看
最近处理了几个项目中的性能问题，来跟大家唠唠。 这几个问题是非常常见的。 性能瓶颈就有这么个特点，大部分瓶颈分析到最后，都给人有一种猛拍大腿突然醒悟的感觉。...这就是性能瓶颈的魅力所在了。 问题一：单队列网卡导致软中断高 这个问题在我的专栏也好，公众号文章也好，都不止一次描述过。但是看到过的同学们似乎还是没办法在项目中非常快速地定位出来。...如果你不知道的话，分析过程可以去看一下这个文章《性能分析之单队列网卡导致sys CPU高》。...从这些事情可以看出来，性能问题不止是技术问题，还会涉及到沟通、协作甚至合同、商务的问题。 问题2：通过网络队列判断瓶颈点 这是一个生产上的问题。架构简单画一下。 架构逻辑是非常简单的。...但是从现象到这个关键的计数器却有着一段不容易走的路，这就是我们一直强调的RESAR性能分析七步法的价值所在了。
今天朋友遇到这样一个问题，周期性的CPU占比飙升，尽管已经使用了线程池，CPU占比仍旧很高，并且是周期性的。
重点还是在于“过早”这个词，之所以Knuth告诫我们不要过早进行性能优化，原因在于： 判断性能是否存在问题，不能太早 太早做性能优化，有可能并没有弄清楚性能瓶颈在哪里 ⚜ 2016年8月，我有机会在斯坦福大学小住...一种立竿见影的手段是增加更多的资源，但我们还是想在没有更多资源支持下，看看能否竭尽所能提升性能。——这时，我们才想到去探索性能瓶颈到底在哪里？...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...当上游采集的数据量非常多，且采用流式方式传入时，下游ElasticSearch的逐条写入与即刻刷新机制就成为了性能瓶颈。...3倍多，实现了不通过横向添加资源就完成了流式任务的性能优化，归根结底，在于我们发现了性能瓶颈，然后再对症下药，方可取得疗效。
，无法很好的分析移动端，或者发现低级设备的性能问题，所以我们要降速 找到控制台中的 performance 项，找到 CPU 选项，选择降低 4 倍性能或 6 倍性能 image.png ---- step...4：添加运动小块，找到性能瓶颈 前面限制了 cpu 的性能，接下来就要找到性能瓶颈了 连续点击 Add 10 按钮，向页面中添加小块，直到自己都感觉页面上小块运动出现明显卡顿 image.png 类似下面这种情况...这个东西，暂时先关闭，不利于系统性的学习 三，找到瓶颈 前面已经知道我们的测试页面有性能问题，那么接下来就要想为什么了？...可以看到，每个小紫条上，都有一个红色三角 前面提到：红色三角就是 chrome 帮助自动识别有问题的地方 查看提示信息：强制回流可能是性能瓶颈 点击查看摘要： ?...demo中存在两种状态，优化和非优化 可以看到优化的状态，script和render的时间都大大减少了 所以fps明显提高 step 7：性能优化的知识储备 使用 rail 模型测量性能 https:/
本文将以 Milvus 向量数据库为例，特别关注 Milvus 2.2 或以上版本，讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。...02.性能监控工具 我们将使用 Prometheus 来收集和分析 Milvus 性能。此外，我们还会使用 Grafana 的可视化界面来及时发现性能瓶颈问题。...03.如何发现性能瓶颈 以下流程图展示了如何使用 Grafana 来有效识别性能瓶颈。图中的黄色菱形框代表需要评估的决策点，浅蓝框则提示具体操作或更多详细信息。...现在，我们可以开始监控 Milvus 的性能，并查找可能存在的性能瓶颈。...为了验证客户端是否是性能瓶颈，您可以尝试以下方法： 增加并发数，查看是否有差异。 在不同的计算机或主机上部署多个客户端进行测试。 如何解决这个问题？ 如果发现客户端是性能瓶颈，请考虑增加请求的数量。
解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈 笔者最近解决了一个非常曲折的问题，从抓包开始一路排查到不同内核版本间的细微差异，最后才完美解释了所有的现象。...感觉就像每天10点在做活动，导致流量超过了系统瓶颈，进而暴露出问题。而11:40之后，流量慢慢下降，系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊？就崩溃了？ 难道是网络问题?...NAT下固定ip地址对的性能瓶颈 好了，现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定，目的端口号也固定的情况下，五元组的可变量只有ip源端口号了。
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