本文参考编译自NVIDIA Blog 软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。...02 TensorFlow 和 DLProf GPU 利用率是进行剖析和优化之极佳的起点。您可以采用 DLProf、PyProf 等工具，进行更多详细的建模分析。...我们同依据浮点运算次数排序，进行更好的分析，否则，依据执行顺序排序。 ? 我们提供一些来自清单顶部的核心。前几个是批次正规化核心。您也可以识别呼叫档案的行号，例如 resnet50.py:201。...现在，让我们透过 NVIDIA Nsight Systems 剖析器的用户接口，更深入地分析模型。若需要更多信息，请参阅 Nsight Systems 使用指南。...有时候我们会放大此画面的特定区域，以进行进一步分析。想要仔细查看，请将训练的开头放大，并聚焦于几毫秒。 ? 首先看到一些绿色的内存运算，接着是卷积运算。然后，开始将批次正规化。
Throwable 的一种形式，它指出了合理的应用程序想要捕获的条件 RuntimeException RuntimeException是那些可能在 Java 虚拟机正常运行期间抛出的异常的超类。...Error 和Exception一样， Error也是Throwable的子类。 它用于指示合理的应用程序不应该试图捕获的严重问题，大多数这样的错误都是异常条件。...也就是说，当程序中可能出现这类异常时，倘若既”没有通过throws声明抛出它”，也”没有用try-catch语句捕获它”，还是会编译通过。...例如，除数为零时产生的ArithmeticException异常，数组越界时产生的IndexOutOfBoundsException异常，fail-fail机制产生的ConcurrentModificationException...(02) 被检查的异常 定义 : Exception类本身，以及Exception的子类中除了”运行时异常”之外的其它子类都属于被检查异常。 特点 : Java编译器会检查它。
gofly客服websocket部分存在groutine泄露 , 在每次连接ws的时候都开启了groutine , 但是没有关闭 pprof是go标准库自带的功能 , 引进去就能分析程序中的性能问题 ,...在gin框架下可以使用第三方的"github.com/gin-contrib/pprof" engine := gin.Default() //性能监控 pprof.Register
简单学习PHP中的层次性能分析器 在 PHP 中，我们需要进行调试的时候，一般都会使用 memory_get_usage() 看下内存的使用情况。...什么是 XHProf XHProf 是一个轻量级的分层性能测量分析器。在数据收集阶段，它跟踪调用次数与测量数据，展示程序动态调用的弧线图。...一是要安装一个 graphviz 用于图形绘制，二是修改 php.ini 文件的结果存放目录，三是拷贝源码中的分析器代码并修改一下我们之前的测试代码。...xhprof.output_dir=/tmp 接下来，我们需要将源码文件中的 xhporf_html 目录和 xhporf_lib 目录拷贝出来放到项目文件下。然后修改代码来保存性能分析的结果。...不过，还是不太建议放在正式环境中使用，毕竟 Debug 或者这种性能分析的东西都不要对外，在正式环境，我们可以在命令行进行分析调优。
Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析 初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等...但是大部分情况下我们业务场景对于订单状态的使用都是精确查询的，不会有大于某个状态或者小于某个状态这样的情况。 ? 所以刚才说的订单状态的场景，用keyword和numeric肯定都可以满足。...这样就可以方便的在一个三维的空间进行范围的比较。 ? 标准的二叉树 对于上图中的kd-tree，搜索的过程是这样的：首先和根节点比较第一项，小于往左，大于往右，第二层比较第二项，依次类推。...为啥numeric对于term精确匹配的查询性能没有keyword好 前面我们提到了IntPoint类，这个类有三个查询方法： //构造精确查询，内部还是调用newRangeQuery Query newExactQuery...即便kd-tree的性能也很高，但是对于这种精确查询还是要到树上走一遭，而倒排索引相当于是直接在内存里就定位到了结果集的文档id。
链路分析技术的作用不仅在于分析阶段的提质增效，链路分析在性能测试各阶段的实际应用也挺多。...尤其是在部分混合场景中，脚本涉及不同微服务节点和相关数据库，在无法感知的情况下，只能通过人员经验和对业务的熟悉程度进行主观判断，往往会出现“想测试ABCD，却测成了ADCB”的情况，导致性能测试人需要重复进行调整...二、测试执行阶段的应用 在测试执行阶段，链路分析能显而易见地提升对性能瓶颈、错误异常的排查效率，相关的分析能力在核心能力建设的内容中均有提到，包括链路拓扑、代码级分析这两大能力。...部分企业在实践过程中通过链路分析可以将传统模式下需要4~5小时才能排查的瓶颈缩短至1小时之内完成排查，其效率的提升不仅体现在问题排查上，还体现在与相关开发工程师的跨部门沟通中。...传统性能测试通过TPS、响应时间、成功率等指标判断测试结果是否通过，比如平均响应时间低于1000毫秒，虽然从结果来看，被测应用是通过的，但是它依然可以进行性能分析。 我们可以举个简单的例子。
等等，本文将讲述上面几个工具的使用、性能对比及原理分析。...性能分析 其实这几个工具要做的事情很简单，而且在使用上也是类似的，所以我觉得先给大家看看性能分析的对比结果，让大家有一个大概的认识。...我是使用JMH来做性能分析的，代码如下： 要复制的对象比较简单，包含了一些基本类型；有一次warmup，因为一些工具是需要“预编译”和做缓存的，这样做对比才会比较客观；分别复制1000、10000、100000...在上面的性能测试中，BeanCopier是所有中表现最好的，那么我们分析一下它的实现原理。...fieldMap.getMapId()); } return result; } 小结 Dozer功能强大，但底层还是用反射那套，所以在性能测试中它的表现一般
Docker 下运行的 Java 应用程序中的内存消耗时遇到了一个有趣的问题。...第一个问题的答案非常简单 - Docker 有一个错误（或一个功能 - 取决于您的心情）：它将文件缓存包含在总内存使用信息中。...这是一个非常有趣的问题！让我们试着找出来。 有JMX ---- 分析 Java 进程最简单的方法是 JMX（这就是我们在容器中启用它的原因）。...我的应用程序（平均）有30 个实时线程： 这些线程中的每一个都消耗 1M： [ root@fac6d0dfbbb4:/data ]$ java -XX:+PrintFlagsFinal -version...例如，在我们的应用程序中，对于 380M的已提交堆，GC 使用78M（在当前示例中，我们有140M 对 48M）。 我能说些什么作为结论？
使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。...select子句或操作表的顺序 id值的三种情况如下： id相同 -- 分析的sql语句 explain select * from employee e,department d,customer c...where e.dep_id = d.id and e.cus_id = c.id; 分析的结果截图： 图片 从上图中可以看到，id列的值都是1。...（需要建立临时表(temporary table)来暂存中间结果，出现这个 表示该条SQL语句性能较低，通常情况下需要进行优化） ③、Useing index：表示相应的select中使用了覆盖索引，避免访问了表中的数据行...（出现这个 表示 该条SQL语句性能也较高，但不如Using index）
mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 没错，事情不能只看表面，如果你细心研究，就会发现其实like和等于号'='并不是那么简单，下面我们将详细的分析他们两者的真正区别~~~ 二、正文...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 小伙伴通过对比可以看到两条返回结果的type字段和Extra字段中的数据有所不同，那为什么不同，他们所代表的含义是什么呢？...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 根据表格可以明显看出，其中const是常量查找，而RANGE是对索引列进行范围查找，所以性能也就很明显的体现了出来。...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 有的小伙伴该问了那非索引字段呢？...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 like: ? mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 可以看出当非索引字段时like和"="是一样的，性能上也没有差别。
它们旨在检查代码的正确性和语义。同样，也有一些工具试图解决代码的性能方面的问题。静态性能分析器不会执行或分析程序，而是模拟代码，就好像它在真实硬件上执行一样。...静态预测性能几乎是不可能的，因此这种类型的分析有很多限制。 首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。...用户应该选择特定的汇编指令（通常是小型循环）进行分析。因此，静态性能分析的范围非常窄。 静态性能分析器的输出相当低级，有时会将执行分解到 CPU 周期。...顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。...这很容易导致令人失望的 5% 速度提升。但别担心，你仍然做对了。 最后，让我们提醒您，UICA 或任何其他静态性能分析器都不适合分析大段代码。但它们非常适合探索微架构效应。
其他分析： 1.EXISTS的执行流程 select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x ) 可以理解为: for x...: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好...优化经验，从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表，因为需要对t2进行全表的“唯一排序”，如果t2很大这个排序的性能是 不可忍受的。...另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。
4、其他分析 1....---- 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好...优化经验，从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表，因为需要对t2进行全表的“唯一排序”，如果t2很大这个排序的性能是 不可忍受的。...另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。
有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录 笔记列表在公众号右下角 平常我们总说性能优化，性能优化，也懂个什么文件压缩，雪碧图什么的 但是你根本还是不清楚你性能优化的程度...，不知道你网站的性能如何就像盲目地填一个不知道多深的坑，如此没有目的性的优化必然浪费大量精力而得不到想要的结果 所以填坑须知坑有多深，性能优化须知性能如何 那么怎么知道你的网站性能如何呢？...，我们也是主要用这四个字段去测量网站的性能下面来仔细看下把 1performance.memory 通过这个字段可以获取浏览器的内存情况，但是这个不是标准的performance 属性，只存在 谷歌浏览器中...你也看到了，很多东西的，但是表示的都是【时间】，并且单位都是【毫秒】 并且同一类型的东西有起始时间和结束时间两个，他们表示的只是整个过程中记录的时间点位置而已 用一个大图来整体看一下，然后再仔细记录每个过程的时间点...css 文件中内嵌而加载的资源，值为 css 如果一个背景图片也用过 img 加载，那么 initatorType 返回 img ?
深度学习在性能瓶颈分析中的革命性应用在现代信息技术迅猛发展的今天，性能瓶颈分析一直是运维领域的一个重要课题。随着系统和应用的复杂度不断增加，传统的性能分析手段显得捉襟见肘。...幸运的是，深度学习技术的崛起为我们带来了全新的解决方案，极大地提高了性能分析的效率和精度。...性能瓶颈与传统分析方法性能瓶颈通常指的是在系统或应用的运行过程中，某些特定资源（如CPU、内存、网络带宽等）成为限制系统整体性能的关键因素。...精准预测：基于历史数据，深度学习模型能够对未来的性能问题进行准确预测，从而提前采取措施。深度学习在性能瓶颈分析中的应用案例以一个具体案例来说明深度学习在性能瓶颈分析中的应用。...通过模型训练和评估，我们可以得到较为准确的预测结果，从而及时识别和解决性能问题。应用展望深度学习在性能瓶颈分析中的应用前景广阔。
MySQL在Docker容器中的性能损失分析与优化策略 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：Java面试技巧 其他专栏：Java学习路线 Java...本文将分析MySQL在Docker容器中可能遇到的性能问题，并提供一些优化策略，以最大程度地减小性能损失。 1. Docker容器对MySQL性能的潜在影响 1.1....IO性能 在Docker容器中运行的MySQL可能受到IO性能的限制。容器化的文件系统和数据卷引入了额外的IO开销，可能导致相较于直接运行在物理机器上或虚拟机中的MySQL性能下降。 1.2....性能测试与监控 为了更全面地了解MySQL在Docker容器中的性能表现，建议进行性能测试和监控。...综上所述，虽然在Docker容器中运行MySQL可能带来一些性能上的损失，但通过精心设计和配置，我们可以最大程度地降低这些影响，使得MySQL在容器化环境中依然能够提供可靠的性能。
下面分享一些关于如何在屏幕监控软件中对哈希算法进行性能分析和优化的建议：选择适当的哈希函数：选择一个适合数据类型和数据分布的哈希函数非常重要。...一个好的哈希函数能够尽可能均匀地将数据映射到哈希表中，减少冲突，从而提高性能。调整哈希表大小：哈希表的大小会直接影响哈希冲突的概率。如果哈希表太小，会导致冲突增多；如果太大，会浪费内存。...根据具体情况选择合适的解决冲突策略，以及解决冲突后的数据访问方法。散列化存储数据：在屏幕监控软件中，可能需要存储大量的屏幕截图、日志数据等。...定期重新哈希可以重新调整哈希表大小和哈希函数，以适应新的数据分布，保持性能。性能测试和分析：使用性能测试工具来评估不同哈希算法和优化策略的性能表现。根据测试结果进行调整和优化，持续改进软件性能。...所以，在屏幕监控软件中对哈希算法的性能进行分析和优化，需要综合考虑数据特性、操作类型和硬件环境等各种因素。
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