本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析，并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍，但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。
之前搞 opentelemetry-cpp 的时候接触了下 bazel 构建系统。这玩意儿用起来有一点坑，特别是使用自定义编译环境的时候。
SLI（Service Level Indicator）：服务等级指标，其实就是我们选择哪些指标来衡量我们的稳定性。
跨平台压测工具phoronix-test-suite的安装涉及cygwin（过程中软件会自动处理安装cygwin，无需人为干预），有点慢，得有耐心。
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
For 云端的简单、快速和安全的操作系统。目标是基于虚拟机的工作负载，如 Web服务、Serverless、边缘缓存等。
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
Redis 自带了一个叫 redis-benchmark 的工具来模拟 N 个客户端同时发出 M 个请求。（类似于 Apache ab 程序）。
前言 工作越久发现自己越麻瓜。感觉只有每天积累一点，才不会觉得空虚。 redis-benchmark用法 redis-benchmark是用于给redis进行压测的。 1.100个并发连接，10000个请求 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 10000 2.存取大小为100字节的数据包 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 3.只测试某些操作的性能 redis-bench
来源：Medium 作者：Mikel Bober-Irizar 编译：刘小芹 【新智元导读】上周爆出的英特尔CPU漏洞门受到很大关注，Linux内核针对Meltdown漏洞出了PIT补丁，但据报告该补丁对性能影响很大。那么它对机器学习任务的影响如何呢？本文作者对神经网络（TensorFlow&Keras）、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较，发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响，有些任务的性能下降了40％。 就在上周，互联网爆出两个新的
http://vault.centos.org/7.1.1503/isos/x86_64/
在大房间场景下，房间成员列表接口要返回该房间全部成员，要序列化的struct很大(最后返回的序列化后的response大小有1M以上)，不以性能见长的官方json库非常吃力。
配套资料： makefile方面有陈皓大神的跟我一起写MakeFile，我就不班门弄斧了。
http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/53482596
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
基准测试主要用来测试CPU和内存的效率问题，来评估被测代码的性能。测试人员可以根据这些性能指标的反馈，来优化我们的代码，进而提高性能问题。
Kube-Bench是一款针对Kubernete的安全检测工具，从本质上来说，Kube-Bench是一个基于Go开发的应用程序，它可以帮助研究人员对部署的Kubernete进行安全检测，安全检测原则遵循CIS Kubernetes Benchmark。
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学： 2020年要学习好多新东西，大家都在说优化，提高性能，如何入手？😶 有多个方法可以实现一个函数，到底用那种更好？ 是否可以总结一些性能改变上的技巧？ 2020年我们如何关注性能优化？😶 Sky：我们从构建一个通用的benchmark（性能基准测试）方法开始，切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms，超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性，多次运行后
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
在我们开发高性能代码时，需要各种针对性能优化进行编码。那么如何才能知道我们所加的代码是否有性能方面的正向优化呢？有了BenchmarkDotNet，做性能对比测试就非常容易了，只需要把你的测试方法加上特性[Benchmark], 想做不同.net平台的性能测试，比如传统的 .NET Framework, .NET Core,.NET 5 ~ 7,Mono，这些都没问题。
资源来源链接：http://www.brendangregg.com/linuxperf.html
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。（百度百科 0.0） 下载：http://www.redis.
相关文章： 有了这个办法，跑AI任务再也不用在机器上插GPU卡了 随着科技进步和产业变革的加速演进，人工智能（AI）已经成为兵家必争之地。在政府、学术机构、企业等各个层面，AI都受到高度重视，其在学术研究、技术创新、人才教育等方面的发展都呈现全新发展态势。作为AI市场中的重要组成，以 GPU 技术为主的 AI 加速市场也得到了快速的发展，与此同时，由于 GPU 硬件价格昂贵，传统使用 GPU 算力的独占式使用方式缺乏灵活性和经济性，同时随着云原生技术的发展，细粒度，快速交付切分 GPU 算力需求，急需经济
CSS 变量自 Chrome 49 (March 3, 2016) 版本开始支持。
使用zk-smoketest的zk-latencies.py进行benchmark获取。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763
本文主要讨论在高实时要求、高效能计算、DPDK等领域，Linux如何让某一个线程排他性独占CPU；独占CPU涉及的线程、中断隔离原理；以及如何在排他性独占的情况下，甚至让系统的timer tick也不打断独占任务，从而实现最低的延迟抖动。
Redis是什么： Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 免费开源！最热门的NoSQL技术之一！
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点，是目前存储行业的研究热点之一，但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题，而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要，例如：
是一个开源的使用ANSI ，C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
该包可以了解代码是如何转换为字节码的， dis 表示 disassemble 反汇编
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类，使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ，从而使用基于 Block 的方式读写文件，另外，JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样？ 和 RandomAccessFile 比起来，快多少？ 什么情况下快？到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
Redis Labs 修改 Redis 的开源协议确实是因为它们认为一些大型云服务提供商在没有对项目做出贡献的情况下利用 Redis 赚取利润。Redis Labs 从 Redis 7.4 版本开始，将原先的 BSD 源码使用协议修改为 RSALv2 和 SSPLv1 协议，这一变化意味着 Redis 在 OSI（开放源代码促进会）定义下不再被视为“开源”项目。
$ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.3.tar.gz
刚发现微信公众号有了标签功能，于是乎，我将我 Dubbo 相关的文章都打上了标签，仔细一统计，这已经是我第 41 篇原创的 Dubbo 文章了，如果你希望看到我其他的 Dubbo 文章，可以从话题标签点击进入。
项目Github地址：https://github.com/Tencent/ncnn
由于redis是由C语言编写的，它的运行需要C环境，因此我们需要先安装gcc。安装命令如下：
前言 “"If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方式来测量，来看这个方法的总耗时。 但是，如果熟悉JVM类加载机制的话，应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统计分析，识别高频方法的调用、循环体、公共模块等，基于JIT动态编译技术，会将热点代码转换成机
前言： redis启动的时候，可能会提示“WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage issues with Redis. To fix this issue run the command 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled' as root, and add it to your /etc/rc.local in order to retain the setting after a reboot. Redis must be restarted after THP is disabled.” redis的作者antirez的解释：http://ntireza.com/news/84 在stackoverflow上也能找到类似的问题，在执行bgsave的时候，redis的latency监控能看到明显的突刺。 作者看到这个问题后，比较担心THP对虚拟化产生影响，于是做了对比实验，以及分析了这个突刺问题发生的原因。 分析： 1，THP 前文《[linux][memory]hugetlb和hugepage技术分析 》中提到了透明大页，在复现bgsave引起的latency突刺问题的时候，关闭THP的情况下，依然可以复现到突刺现象。鉴于这种情况，先来关闭THP，分析一下bgsave对redis的影响。 2，复现现象 关闭THP：echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 启动redis-server：redis-server /etc/redis.conf 启动压测：redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 1000000 -d 1024 -l 抓取latency数据：while (true); do redis-cli --latency >> latency.log; done 抓取redis的major和minor fault数据：while (true); do ps -o majflt,minflt -p 16321 >>flt.log ; sleep 1; done 启动bgsave：redis-cli bgsave 停止抓取数据，处理 latency.log 执行：cat latency.log | awk '{print $3}' | tr "\n" "," 处理后的数据画图分析：
性能调优有时被称为“黑色艺术”，因为有时有效地调整一个系统，要求具有更深层次的知识，且需要了解一个系统的硬件和软件组成，以及系统之间的相互作用。性能优化是针对特定环境来定制系统的配置过程，或者是让某个特定的应用程序得到更好的响应时间或吞吐量的过程。
作者 | kiritomoe 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/6K9NKWkXEOKLleZV-8yLwA 前言 刚发现微信公众号有了标签功能，于是乎，我将我 Dubbo 相关的文章都打上了标签，仔细一统计，这已经是我第 41 篇原创的 Dubbo 文章了，如果你希望看到我其他的 Dubbo 文章，可以从话题标签点击进入。 这是一篇很久之前就想动笔写的文章，最近正好看到群里有小伙伴分享了 Dubbo 连接相关的文章，才又让我想起了这个话题。今天想跟大家聊的便是 Dubbo
Linux下得Web压力测试工具，最常用的应该就是apache的ab了，当然可供选择的有很多。webbench，http_load。看你个人爱好了。不过，最近，用的最顺手的是siege。
链接：https://pan.baidu.com/s/1EsvWGjrEIddwMs9CJk9CMA 提取码：kalk
今天开启Redis源码的阅读之旅。对于一些没有接触过开源代码分析的同学来说，可能这是一件很麻烦的事。但是我总觉得做一件事，不管有多大多难，我们首先要在战略上蔑视它，但是要在战术上重视它。除了一些高大上的技术，我们一般人都能用比较简单的方式描述它是干什么的。比如Redis，它不就是一个可以通过网络访问的KV型数据库嘛。在没有源码的情况下，可以想象出它应该是通过网络服务、指令解析、特殊的内存结构设计（方便增删改查）、持久化等技术构成。然后我们在战术上要重视它各个技术的实现，特别是一些我们没想到的一些技术。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
来源：https://juejin.cn/post/6844903936869007368 前言 "If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方式来测量，来看这个方法的总耗时。 但是，如果熟悉JVM类加载机制的话，应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统
哈喽，大家好。我是狗哥，在日常开发中，我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式，在不确定他们性能的时候，我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候，我们会简单的采用多次计数的方式来测量，来看这个方法的总耗时。
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