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HashMap的

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 ,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,达到提高的效果。 JDK1.7 头插法 容易出循环链表问题 在 JDK1.7 中,HashMap 整个扩容过程就是分取出数组元素,一般该元素是最后一个放入链表中的元素,然后遍历以该元素为头的单向链表元素,依据每个被遍历元素的 之所以通过这种 “与运算 “来重新分配索引,是因为 hash 值本来就是随机的,而 hash 按位与上 newTable 得到的 0(扩容前的索引位置)和 1(扩容前索引位置加上扩容前数组长度的数值索引处 )就是随机的,所以扩容的过程就把之前哈希冲突的元素再随机分布到不同的索引中去。

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TPS 定位

加线程也不让tps再有所增加 ? 从监听到的服务器指标来看,cpu利用率一直处于低迷的状态,大约只有40%左右。 ? 问题定位 执行 vmstat 1 10 ? 有可是网络出现了故障,但是vmw是什么暂时未知 执行*netstat -n | awk '/tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' *,查看一下

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    深挖data URI

    Data URI是一个富有争议的特。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:有人认为它是优化神器,有人认为它已经落后于时代。为什么会这样? 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,谈不上优化。可他觉得 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 的优劣。 误区一:节省请求等于优化? 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,由于网络和手机的缘故,这一时间可会增加10倍以上。

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    视觉变压器

    视觉变压器 BoTNet是一种概念上简单却功强大的骨干架构,该架构将自我注意力纳入了多种计算机视觉任务,包括图像分类,对象检测和实例分割。 通过仅在ResNet的最后三个块中用全局自注意力替换空间卷积,并且不进行其他任何更改,我们的方法在实例分割和对象检测方面显着改善了基线,同时还减少了参数,从而使延迟最小化。 通过BoTNet的设计,我们还指出如何将具有自觉的ResNet块看作是Transformer块。 最后,我们对BoTNet设计进行了简单的改编,以进行图像分类,从而使模型在ImageNet基准上具有84.7%的top-1精度的强大,同时其计算时间比流行的EfficientNet模型快2.33倍。

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    TensorFlow on Kubernetes定位

    Author: xidianwangtao@gmail.com 当前问题描述 增加worker数,一定范围内带来较好的提升,但是继续增加worker数时,训练提升不明显; 增加ps数 ,一定范围内带来较好的提升,但是继续增加ps数时,训练提升不明显; 可原因: 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, 这种情况下,ps和worker的调度存在一定程度的随机。 如果调度时,每台包含worker的服务器都有对应一个ps,那么训练会更高?如果有,提升多少呢? K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO?可网络上的或者是HDFS本身的配置,需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。 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,应该都利用多个ps进行参数更新明显提升训练

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    分析之两个分析

    最近处理了几个项目中的问题,来跟大家唠唠。 这几个问题是非常常见的。 就有这么个特点,大部分分析到最后,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《分析之单队列网卡导致sys CPU高》。 从这些事情可以看出来,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分析七步法的价值所在了。

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    扩展jwt解决oauth2

    oauth2 资源服务器的请求都会被拦截 到认证服务器校验合法 (如下图) 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对 token 合法校验 资源服务器拿到token,默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 如上步骤在实际使用,会造成认证中心的负载压力过大 ,成为造成整个系统的关键点。 减少网络开销,提高整体微服务集群的 spring security oauth 默认的jwttoken 只含有username,通过扩展TokenEnhancer,实现关键字段的注入到 JWT 中, 去认证服务器校验的过程就是 通过tokenstore 来控制jwt 安全的一个方法,去掉Check-token 意味着 jwt token 安全不可保证 JWT 本身包含了认证信息,一旦泄露,

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    扩展jwt解决oauth2

    oauth2 资源服务器的请求都会被拦截 到认证服务器校验合法 (如下图) 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法校验 资源服务器拿到token,默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 如上步骤在实际使用,会造成认证中心的负载压力过大 ,成为造成整个系统的关键点。 减少网络开销,提高整体微服务集群的 spring security oauth 默认的jwttoken 只含有username,通过扩展TokenEnhancer,实现关键字段的注入到 JWT 中, 去认证服务器校验的过程就是 通过tokenstore 来控制jwt 安全的一个方法,去掉Check-token 意味着 jwt token 安全不可保证 JWT 本身包含了认证信息,一旦泄露,任何人都可以获得该令牌的所有权限

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    Chrome 运行时分析

    4:添加运动小块,找到 前面限制了 cpu 的,接下来就要找到了 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 上面这些数据看不懂没关系,现在来一步步了解各个部分都有哪些内容 ---- step 1:了解 Fps fps:是指页面每秒帧数 fps = 60 极佳 fps < 24 会让用户感觉到卡顿,因为人眼的主要是 这个东西,暂时先关闭,不利于系统的学习 三,找到 前面已经知道我们的测试页面有问题,那么接下来就要想为什么了? ,红色三角号 image.png 上图中,可以看到 Animation Frame Fired 右上角有个红色三角号,这就是chrome 自动帮助出有问题的部分 就像 FPS 中的红条一样,用来问题 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 帮助自动有问题的地方 查看提示信息:强制回流可 点击查看摘要: ?

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    测试之nginx优化

    压测场景 800线程做稳定压测时,接口大批量返回500异常,如下所示 ? 可以发现,很明显是Nginx返回的错误。

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    Linux服务器检查

    这些命令的输出,有助于快速定位,检查出所有资源(CPU、内存、磁盘IO等)的利用率(utilization)、饱和度(saturation)和错误(error)度量,也就是所谓的USE方法。 如果IO等待时间很长,那么系统的在磁盘IO。 如果大量CPU时间消耗在用户态,也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是问题,需要结合r队列,一起分析。 该命令输出的列,主要含义是: r/s, w/s, rkB/s, wkB/s:分表示每秒读写次数和每秒读写数据量(千字节)。读写量过大,可会引起问题。 如果这个数值过大,可是硬件设备遇到了或者出现故障。 avgqu-sz:向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1,可是硬件设备已经饱和(部分前端硬件设备支持并行写入)。 值得注意的是,即使IO不理想,也不一定意味这应用程序会不好,可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用

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    测试如何定位分析

    对于一般公司普通测试工程师来说,可测试做的并不是很复杂,可只是编写下脚本,做个压测,然后输出报告结果,分析和调优的事都丢给开发去做。 在一些大厂都有专门的测试团队去定位分析系统,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测试就没有意义了。 那么接下来详细聊聊如何定位分析,并调优呢?首先,说一下相对专业一些的测试在压测之前一般是怎么做的? 为什么讲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,测试问题定位分析也是如此。 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 中间件redis也有可存在比如缓存穿透,缓存过期等等 存在大量线程阻塞

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    解Bug之路-NAT引发的解Bug之路-NAT引发的总结

    解Bug之路-NAT引发的 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。 在这里将整个过程写成博文记录下来,希望够对读者有所帮助。(篇幅可会有点长,耐心看完,绝对物有所值~) 环境介绍 先来介绍一下出问题的环境吧,调用拓扑如下图所示: 调用拓扑图 ? 感觉就像每天10点在做活动,导致流量超过了系统,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 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。 在问题解决过程中,从LVS源码看到Linux 2.6内核对TIME_WAIT状态的处理,再到3.10内核和3.10.1127内核之间的细微区。 为了解释所有的疑点,笔者始终在找寻着各种蛛丝马迹。

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    测试之----分析方法

    1、内存分析法 内存分析用于判断系统有无内存,是否需要通过增加内存等手段提高系统表现。 内存分析需要使用的计数器:Memory类和Physical Disk类的计数器。 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 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads 如果Pages Read/sec很低,同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高,则可有磁盘。 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,需要通过增加处理器来提高。 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。 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力,则说明确实存在磁盘的

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    利用PerfDog分析游戏

    利用PerfDog分析游戏 首先明确测试目的 测试报告的解析 首先明确测试目的 最近在检查游戏的质量品质,发现流畅度比较差,游戏卡顿较多, 首先我们要明确在哪里,这就是本次我们测试的目的 ; 常见的的游戏例如 CPU,GPU,内存,通过Perfdog都可以很轻松的得到各项数据指标;但首先确保手机和电脑要连接正常,比如你可以通过 adb devices 来查看手机是否连接到电脑; 像这样 : image.png 接下来要记得设置好你想要捕获的数据,点击右下角的+勾选你要的操作; 但要注意,除非必要,否则要根据你自己的需求来勾选要捕获的数据,毕竟每多一项数据,就会多影响一些手机,比如电量 里面当然也有些具体的指标代表的含义,或者你也可以在这里找到一些描述 Perfdog支持 image.png 测试报告的解析 这是选取的低端机型 image.png 这里是CPU数据,看起来没什么问题,不像是 image.png 这是内存数据,内存一直在上涨,呈现上升趋势,有些危险, 可会存在内存泄漏,而且此处内存是PSS内存数据,所以内存占用较高,对于总内存一共是1.8G的手机来说内存已经很高了; 可以算是一个

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    通过源码分析Producer

    主要核心特有两点: 1),异步 or 同步。 } } ducerPool.createSyncProducer(producerConfig, shuffledBrokers(i)) TopicMetadataRequest被KafkaApis为获取 被KafkaApis为消息发送请求。会调用的处理函数handleProducerOrOffsetCommitRequest(request)。 具体过程如下: ? 异步策略支持批量发送和超时发送,提升了。 并不是分区数越多就越好,磁盘竞争也很影响的。 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。

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    测试中会遇到的

    测试中如何定位测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“”,接触测试不深 应用服务的的定位,一般像tomcat,weblogic之类的,有默认的设置,也有经过架构和维护人员进行试验调试的一些值,这些值一般可以满足程序发布的需要,不必进行太多的设置,可我们认的最基本的就是 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,执行测试,尤其是对应用服务造成了压力,如果应用服务有,一般我们设置的 工具和日志只是手段,除此之外,还需要设计合理的测试场景 具体场景有:测试,负载测试,压力测试,稳定测试,浪涌测试等 好的测试场景,更加快速的发现,定位 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,分散测试工具客户端的压力来解决。 说这个的目的是想说,做测试的时候,我们一定要确保不要发生在我们自己的测试脚本和测试工具上。 1.

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    使用Gprof分析代码

    使用profiler来分析代码的比纯脑补分析起来更省力更详细也更直观。 Gprof是GNU binutils工具之一。可以分析出代码中每个函数的调用次数、每个函数消耗的处理器时间等。 更多的关于gprof的信息可以参照这两篇文章:gprof使用和介绍和Linux评测工具之一:gprof篇 在这里就简单说下gprof的用法(更多的参数可以看上面的博文): 使用G++ 编译代码时需要加 ——维基百科 首先我们先写一份代码,由素数的定义可得,最简单的验证一个数N是否为素数的方式是依次让它对2至N-1取余,若2~N-1中存在一个数够被N整除,所以我们就可以判定它不是素数。 确定演算法之埃拉托斯特尼筛法(另一种试除法) 尝试从2到\sqrt{N} 的整数是否整除N,来判定N是否为素数。 还有特需要注意的一点是这句代码: for (int i = 2; i <= sqrt_n(n); ++i) 这个循环每执行一次迭代都会调用一次sqqt_n,造成了prime函数每操作一个N就会调用N次

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    JPEG 在 GPU 上压缩分析

    目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU,主要有K80,P4,P40,P100,M40,这些卡指标有着不同差异导致成本上也相差很多。 鉴于AI是当下最火的技术方向,GPU加速运算在这方面又有天然的优势,所以官方在介绍其差异时主要针对AI各个计算框架来展示其加速比。 数据计算阶段 不同型号的GPU其计算力间存在一定的差异,指标上也有所不同。以下是nvidia给出的各卡之间浮点运算力,显存大小,显存带宽,与CPU的连接方式,ECC,以及功耗做了对比。 整体影响因素和结论 通过上述分析,针对图片压缩处理这样计算量相对较小,数据拷贝频繁的应用场景,尽可的减少pcie bus上的传输带宽的竞争。 其次GPU的物理设备不需要最好的,普通的Tesla 系列GPU的计算已经满足该场景下的计算加速,在物理拓扑上最好采用GPU直连CPU的模式与物理CPU均匀分配连接。

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    《Linux 及调优指南》3.2 CPU

    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的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可是正在等待其他子系统。 只有一些特定对CPU要求高的应用程序才真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU 有多种方法可以来确认CPU。 在第二章“监控和基准工具”中介绍到,Linux有很多工具帮助我们确认,问题是使用哪一个。 其中一个工具是uptime。通过分析uptime输出,我对在过去15分钟所发生的事情有个粗略的了解。 首先要确认系统问题是由CPU导致的而不是其他子系统。 如果处理器为服务器,可以通过相应调整来改善,这包括: ▶ 使用ps -ef命令确保没有不必要的程序在后台运行。如果发现有不必要的程序,将其停止并使用cron将其安排在非高峰期运行。

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