这是一个破坏性较小的过程，然后重新启动每个Node.js应用程序实例。 此外，通过允许反向代理执行SSL终止，这意味着只有反向代理作者编写的代码才能访问您的私有SSL证书。...将向主进程发送传入的HTTP请求，然后将其分派给集群工作程序。 但是，动态扩展集群工作人员需要付出一些努力。在调度主进程中运行额外的Node.js进程时，通常还会增加开销。...为了检查内存，我们pmap | grep total在基准测试的整个生命周期中运行命令几次，然后平均结果。...下表中的近似内存列是给定测试的每个Nginx和Node.js过程的总和。 以下是基准测试的结果： ? 基准测试结果 在node-cluster基准测试中，我们使用2个worker。...使用Nginx管理进程集群导致性能损失约-1％（8,006rps到7,908rps），这可能是由于在环回网络设备上传递额外请求的开销。
该基准运行在Equinix Metal[2]为 CNCF 项目提供的裸金属硬件上。 我们的第一步，是在 Equinix Metal 中找到一个可以跨运行交付一致结果的测试环境。...换句话说，在运行的任何时间点，来自控制平面的最高内存使用量（作为一个整体，即将所有子组件聚合在一起）被报告为该运行的控制平面内存使用量。...2,000 RPS 下的延时 最后，在 2000RPS（超过 Kinvolk 评估的三倍）时，我们再次看到相同的模式：在中间值，Linkerd 引入了额外的 9ms 延迟，而 Istio 的延迟是额外的...毕竟，这是网格必须随着应用程序向外扩展的部分。...未来的工作 奇怪的是，尽管 Linkerd 在这些基准测试中表现出色，但我们还没有集中精力对代理进行性能调优。我们期望在性能上花费时间将在这方面带来额外的收益。
对于每个级别，我们丢弃了具有最高延迟的单个运行结果，留下另外5个运行结果。...200RPS 的延迟 200RPS 这个延迟报告和上面的结果非常相似，中位数延迟的时间几乎相同，Linkerd 的中位延迟时间为17ms，比基线中位延迟的6ms高出11ms，而 Istio 的中位延迟时间为...2,000RPS 的延迟 在2,000RPS 时，我们的评估结果超过了 Kinvolk 的三倍，我们再次看到了相同的情况：在中位数，Linkerd 在6ms的基线上多了额外的9ms延迟，而 Istio...在最大值下，Linkerd 在25ms的基线之上增加了47ms的额外时间，而 Istio 增加了5倍的额外时延 ~ 253ms。...Linkerd 的 CPU 使用率要小几个数量级，与 Istio 的3.7s相比，控制平面的 CPU 时间为71ms。 比控制平面更重要的是数据平面。毕竟，这是网格的一部分，必须随应用程序扩展。
一些系统会运行irqbalance，这是一个守护进程，自动分配IRQ，可能会覆盖手动设置的结果。 建议配置 当关注延迟或当接收中断处理成为瓶颈后应该启用RSS。...在RFS中，报文不会根据哈希结果进行转发，哈希结果会作为流查询表的索引。该表会将流映射到正在处理这些流的CPU上。流哈希(见RPS)用于计算该表的索引。...两者的值会四舍五入到最接近的2的幂。建议的流数应该取决于任意时间活动的连接数，这可能大大少于打开的连接数。...flows[0]; }; 与sock流表一样，rps_dev_flow_table 也使用table_size-1作为掩码，而表大小也必须四舍五入为2的幂。...该函数会为每个socket连接使用的接收队列的ID来匹配"接收队列到传输队列"的查询表。另外，该函数也可以使用运行的CPU ID作为key来匹配"CPU到队列"的查询表。
它是完全非阻塞的，支持 Reactive Streams 背压，运行在 Netty、Undertow、Servlet 容器等服务器上。...下面是测试结果图表， 请求耗时，越小越好 每秒请求数，越大越好 响应时间/ms，越小越好 中值响应时间/ms，越小越好 最大响应时间/ms，越小越好 平均CPU占用/%，越小越好 平均内存占用...Spring Webflux 在资源成本相当的情况下提供大约两倍的 RPS。 RPS：指客户端每秒发出的请求数，有些地方也叫做 QPS。...首先由于 Spring MVC 处理这些一次性请求花费的总时间太长，Spring MVC 的平均响应时间并不是那么好。 在低并发情况下，Spring Webflux 的中值响应时间更好。...最后 我们宣布 Spring MVC 与 Spring Webflux：hello world 性能测试案例的获胜者是 Spring Webflux。 ·END·
Cortana只是打开了一个写满了帝国大厦信息的小窗口，我需要点击“路线”这个按钮才能得到我想要的信息。 最后，Alexa只是提供了一个估算达到时间的app，你需要在那个app中填入信息。...如果你授权了Uber，它就会问你想要哪一个车辆类型（UberX，UberBlack等等），然后给出一个Apple地图的小窗为你展示最近的车辆、预计到达时间和费用估计。...Google Assistant和Alexa随便如何都无法更改我的日程，而Cortana要求我给出改变日程的具体时间，但我却没办法仅通过语音来取消一个日程。 获胜者： Siri 科目8 | 社交 1....四个助手都能够找到一些好的中餐馆，不过我更喜欢Siri，因为它还给我订到了一个座位。...为了充分利用他们，你必须愿意要交出你的位置信息和大量的个人数据。 在许多情况下，使用Web浏览器进行基本任务更加快捷。
对于每个级别，我们丢弃了具有最高延迟的单个运行结果，留下另外5个运行结果。...「200RPS 的延迟」 200RPS 这个延迟报告和上面的结果非常相似，中位数延迟的时间几乎相同，Linkerd 的中位延迟时间为17ms，比基线中位延迟的6ms高出11ms，而 Istio 的中位延迟时间为...「2,000RPS 的延迟」 在2,000RPS 时，我们的评估结果超过了 Kinvolk 的三倍，我们再次看到了相同的情况：在中位数，Linkerd 在6ms的基线上多了额外的9ms延迟，而 Istio...在最大值下，Linkerd 在25ms的基线之上增加了47ms的额外时间，而 Istio 增加了5倍的额外时延 ~ 253ms。...Linkerd 的 CPU 使用率要小几个数量级，与 Istio 的3.7s相比，控制平面的 CPU 时间为71ms。 比控制平面更重要的是数据平面。毕竟，这是网格的一部分，必须随应用程序扩展。
通常也会通过运行一个额外的 Node.js 进程作为分发主进程来增加吞吐量。但是，跨机器伸缩进程对于 cluster 来说还是有点强人所难了。...有时甚至比起用额外的 Node.js 进程来执行集群化，用 Nginx 反向代理实现的效率都更高，内存和 CPU 的占用都更少。 但是，耳听为虚。让我们运行一些基准测试！...为检验内存使用量我们在基准测试期间运行命令 pmap | grep total 若干次并取 平均值 作为结果（译注：Linux 中的 pmap 命令用于查看进程用了多少内存）。...使用 Nginx 为 Node.js 执行 SSL 终端带来了约 16% (746rps 到 865rps) 的吞吐量增长。...使用 Nginx 管理一个进程集群造成了约 1% (8,006rps 到 7,908rps) 的性能损失，大概是归因于在回环网络设备间传递额外请求的开销吧。
举例来说，如果一个名为 getValue 的路由在大多数情况下能够在 10 毫秒内返回结果，但偶尔需要花费 10 分钟，那么设置一个适当的超时时间可以确保调用者不会等待过长时间。...，这样输出结果会包含实际和有效的成功和 RPS 指标。...因为 POST 请求几乎总是在请求 body 中包含数据，重试请求意味着代理必须将该数据存储在内存中。因此，为了保持最小的内存使用，代理不存储 POST 请求 body，并且它们不能被重试。...上面提到了 Linkerd 的重试行为是由重试预算配置的，当配置 isRetryable: true 的时候，默认情况下，重试最多可能会额外增加 20% 的请求负载（加上每秒额外的 10 次免费重试）。...我们可以通过查看流量统计信息来了解这一点（请记住，该stat 命令查看 1 分钟窗口内的指标，因此可能需要长达 1 分钟的时间才能看到统计信息）： $ linkerd viz -n emojivoto
上手时间 获胜者：PyTorch PyTorch 本质上是支持 GPU 的 NumPy 替代，配备了可用于构建和训练深度神经网络的更高级的功能。...要让基本的模型跑起来也需要更多样板代码。上手 TensorFlow 的时间肯定会比 PyTorch 长。 创建图和调试 获胜者：PyTorch 创建和运行计算图可能是这两个框架差别最大的地方。...另外比起 PyTorch，TensorFlow 的 contrib 包也有远远更多更高级的函数和模型。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorBoard 作为一个网页服务运行，可以尤其方便地可视化存储在 headless 节点上的结果。 这是我在使用 PyTorch 时也想继续使用的一个功能(或找到可替代的工具)。
上手时间 获胜者：PyTorch PyTorch 本质上是支持 GPU 的 NumPy 替代，配备了可用于构建和训练深度神经网络的更高级的功能。...要让基本的模型跑起来也需要更多样板代码。上手 TensorFlow 的时间肯定会比 PyTorch 长。 创建图和调试 获胜者：PyTorch 创建和运行计算图可能是这两个框架差别最大的地方。...另外比起 PyTorch，TensorFlow 的 contrib 包也有远远更多更高级的函数和模型。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorBoard 作为一个网页服务运行，可以尤其方便地可视化存储在 headless 节点上的结果。 这是我在使用 PyTorch 时也想继续使用的一个功能（或找到可替代的工具）。
case 有了上面的基础，我们便开始尝试在项目中集成k6，在选了一个简单的API写第一个case的时候，发现有以下一些挑战需要解决： 挑战1-获取Access Token和保证token时效性 由于当前项目的...运行完测试后，http_req_duration的平均值大概在1s左右，平均rps在108左右，而且VU最高达到了300，说明此时已经拉满了用户，还有0.7%的错误。...案例2 - 某getAPI 这个API是一个get类型的API，职责是去数据库中获取一个值，没有其他额外操作。...运行完测试后，http_req_duration的平均值大概在320ms左右，横向对比其他get API能够发现duration的结果是非常不合理的。...但是k6只给出最后的运行结果，我们无法从这些结果中得知具体的问题在哪。好在new relic上提供了一些具体的API信息，其中有一项中提供了API的详细调用流程，以及每一流程中花费的具体时间。
依旧先给没有有见过这道题目的小伙伴补充一下前置知识，Nim 游戏 这道题目讲的是你和你的小伙伴两个人玩石头，每个人都可以在自己的回合里面选择拿掉面前的 1 块或者 2 块或者 3 块石头，轮流进行，最终拿掉最后一块石头的人就是获胜者...，因为只需要知道最后的结果就行 dp[i % 4] = !...我以为是自己会员这两天到期的缘故，经过漫长的等待后：超出时间限制。 这就尴尬了，动态规划都不好使，咋搞。 打开评论区，好家伙，上当的人还不少！...核心点就是在选择的时候需要能构造出最后的那堆石头剩下的数量必须是 1、2、3 块，你才能赢得游戏。 举几个例子。 当堆里剩下 1、2、3 块，你可以赢得比赛。...如果你之前没有接触过博弈论的题目，或者找规律的数学题，是很难想到这种解法的。 那怎么办呢？ 评论区的老哥给出了答案，打表找规律。 你学会了么？
关注「前端向后」微信公众号，你将收获一系列「用心原创」的高质量技术文章，主题包括但不限于前端、Node.js以及服务端技术 写在前面 我们没有办法拥有一块又大、又快、又便宜的存储，所以出现了许多权衡之下的产物...，另一些老旧节点可能弱一些，而系统又必须适应这种异质性（heterogeneity），那么依赖均匀性的算法就会对新节点利用不足，继而产生性能影响 二.延迟与吞吐量 延迟（Latency）是指从执行操作到产生结果所需要的时间...其度量单位是时间，例如秒（seconds）、纳秒（nanoseconds），系统时钟周期数（clock periods）等 吞吐量（Throughput）是指单位时间内所能处理的操作数，或能产生的结果数...）的场景 也就是说，在P必须满足的前提下（网络故障是系统之外的不可控因素，没得选），只能在C和A之间进行取舍，要么保证一致性（牺牲可用性），要么保证可用性（牺牲一致性），即： Possibility of...，暂不展开 可用性指标 可用性通常用几个9来衡量，表示服务可用时间占运行时间的百分比 3个9意味着可用性为99.9%，即： 期限 | 宕机时间不得超过 —- | —- 每年宕机时间 | 8小时45分钟57
前言 最近和同门在比试围棋，结果被爆虐，于是想借助Ai治治“嚣张”的他。 KataGo简介 继2016年AlphaGo出圈以来，已有不少Ai模型，其中部分如下图[1]所示。...1.下载KataGo 在KataGo仓库中，可以下载到KataGo的不同版本，主要包括以下四个：OpenCL (GPU)、CUDA (GPU)、TensorRT (GPU) 和 Eigen (CPU)。...生成配置文件的过程中要提问几个问题： 问katago默认的围棋规则是什么，选中国规则，输入：chinese，然后回车； 问katago要不要对读秒之类的时间规则加个额外限制，选不用。...然后就是AI引擎自己运行测试硬件的性能，自动选择参数生成配置文件sabaki.cfg后结束运行。...——弈客采访KataGo作者:https://www.163.com/dy/article/FP8F9RPS0529BOGK.html
2、特点 ①、不需要编写笨重的UI或者臃肿的XML代码，基于协程而不是回调，脚本编写简单易读； ②、有一个基于we简洁的HTML+JS的UI用户界面，可以实时显示相关的测试结果； ③、支持分布式测试，用户界面基于网络...wait_function设置为任意函数来使用任何用户定义的时间分布。...Locust，必须在启动从机时指定主机（运行分布在单台机器上的Locust时不需要这样做，因为主机默认为127.0.0.1）： locust -f testscript/locusttest.py -...脚本 2、测试结果界面 PS：点击STOP可以停止locust脚本运行： ?...（RPS）、响应时间、不同时间的虚拟用户数； Failures：失败请求的展示界面； Exceptions：异常请求的展示界面； Download Data：测试数据下载模块， 提供三种类型的CSV格式的下载
Kinvolk从负载生成器的角度测量延迟，这意味着这些延迟数字是他们测试的应用程序的函数 — 如果调用图更深，我们将看到额外的延迟，如果它更浅，这些数字将更少。...在Linkerd的整个测试中，最坏的响应时间是1.8s的延迟，而基线的最坏情况是972ms。...（顺便提一下，Linkerd在这些运行中控制平面内存使用量的25%是它的Prometheus实例，它临时将聚合的度量结果存储到Linkerd的仪表板和CLI中。...500rps cpu图 ? 600rps cpu图 当测量CPU消耗时，这两种方法得到了相似的结果。...然而，在600rps的运行中，结果发生了逆转，Linkerd使用的是1951mc，而Istio使用的是1985mc。
，为了保证线上的稳定性，就必须先对它们仔细调研一番才能决定是否启用 有些技术存在的时间已经足够久了，资料也比较齐全，但也不代表就能拿来就用 大多数前端可能都涉及不到可视化方面的开发，但可能突然某一天你就接到了一个...、使用过程中遇到的坑、是否有踩坑文档、是否推荐使用等 功能 技术方案是为实际业务需求所服务的，选出的技术方案必须能够满足需求所要求的所有功能 对于3D环绕地球效果来说，echarts、three.js...，例如，对于移动端gzip之后超过200k，pc端gzip之后超过 500k，都可以认为是体积有点大了（数字只是凭经验给出的） 渲染太慢导致页面空白时间过长或者浏览器失去响应，都是很影响用户体验的事情，...，比如你需要在移动端引入一个可视化库，那么你就可以在移动端分别测试 antv 和 echarts 从加载到渲染完毕所需耗费的时间，得出一个耗时结果 可维护性 主要从工作量、学习/维护成本、对于业务的侵入度...，给出一个更全面的参考，可能会对其他查看你调研报告的人产生启发 当然还是要注意主次关系，大部分内容应当都是围绕你所面临的实际需求，额外的东西应当放在次要位置 4、参考文档链接 作用和现存方案对比记录差不多
扩容是为了直接提高系统可处理的最大吞吐量，而缩容是为了验证该服务存在冗余的资源配额，在上游的处理能力跟不上的时候，该资源是浪费的。 第四，验证后台服务降级、弹性策略。...处在线性增长区时，响应时间（RT）基本稳定，吞吐量（RPS）随着并发用户数（VU）的增加而增加。 三者关系符合Little定律：VU=RPS*RT。随着VU增大、系统的资源利用率饱和，系统到达拐点。...若继续增大VU，响应时间开始增大，RPS开始下降。继续增加VU，系统超负荷、进入过饱和区，此时响应时间急剧增大、RPS急剧下降。 大部分后台服务压测适用于RPS模式。...作为发压侧，引擎能够保证每秒发出去的请求数，TPS可以理解为收到回包的时间点数据，随着不同接口的耗时变化，吞吐量抖动会比较明显，表现出来为用户设置的RPS和实际TPS有差异。...var Init = plugin.Init // Run 核心脚本编写逻辑，引擎会按照压测模型执行该 Run 函数。
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