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...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。...比如从原来的 64 M，根据实际情况调大，降低 AOF 发生； 减少单redis实例大小，尽可能降低到10G以内，越小相应fork速度越快； 使用主从节点，AOF发生在从节点，从而对读写的主节点没有影响 linux
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？...nmon可以监控linux服务器，cpu，磁盘，内存，网络等。 除了这些工具还可以使用一些命令来做一些简单监控，比如监控cpu可以用top命令，内存用free命令等。...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。
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。...但是在分析到具体的原因之前，都是抓耳挠腮，百思不解。 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。...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。
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。...注：在UNIX/LINUX系统中，对应的指标是Resident Size 5、网络分析法 Network Interface\Bytes Total/sec为发送和接收字节的速率，可以通过该计数器值来判断网络链接速度是否是瓶颈
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。
，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...ok，到这里，大家已经能够通过现象发现性能的差异了，接下来就是要分析现象了 ---- 二，了解 performance 各模块 如何分析现象，肯定要依赖数据，这里就要用到 chrome 的 performance...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： ?
概述 如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？ 通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。...这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，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。...在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。...如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘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。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。...如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。 avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
利用PerfDog分析游戏性能瓶颈 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， 首先我们要明确性能的瓶颈在哪里，这就是本次我们测试的目的...； 常见的的游戏瓶颈例如 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性能，比如电量...最高PSS≤1000MB 3档机型指标：最高PSS<=350MB OPPO A59s/VIVO Y66 最高PSS≤800MB 3.找比较明显的特质区域 如果没有明显的区域就只能依赖经验一点点分析咯...， 4.分析得出结论
一个系统的性能瓶颈分析过程大致如下： 先进性单流程的性能瓶颈分析，受限让单流程的性能达到最优。 进行整体性能瓶颈分析。因为单流程性能最优，不一定整个系统性能最优。...线程数量不足 内存泄漏导致的频繁 GC 2.2 性能瓶颈分析的手段和工具 上面提到的这些原因形成的性能瓶颈，都可以通过线程堆栈分析，找到根本原因。...2.2.1 如何去模拟，发现性能瓶颈 性能瓶颈的几个特征： 当前的性能瓶颈只有一处，只有当解决了这一处，才知道下一处。没有解决当前性能瓶颈，下一处性能瓶颈是不会出现的。...由于 JProfile 等性能剖析工具依附在 JVM 上带来的开销，使系统根本就无法达到该瓶颈出现时需要的性能，因此在这种场景下线程堆栈分析才是一个真正有效的方法 鉴于性能瓶颈的以上特点，进行性能模拟的时候...一旦一个系统出现性能瓶颈，最重要的就是识别性能瓶颈，然后根据识别的性能瓶颈进行修改。一般多线程系统，先按照线程的功能进行归类（组），把执行相同功能代码的线程作为一组进行分析。
概述 性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。...后端性能指标有CPU，内存，网络，I/O等等 分析思路 整体系统CPU利用率 内存利用率 磁盘I/O的利用率和延迟 网络利用率 CPU定位分析 CPU利用率大于50%，需要注意；大于70%，需要密切关注...当物理内存不够时，会使用swap分区，所以性能测试过程中需要关注swap和mem的使用情况。...物理内存不够，大量的内存置换到swap空间，可能导致CPU和I/O的瓶颈。...通过查看发现收发包的吞吐率达到网卡的最大上限，网络数据报文有因为这类原因而引起的丢包、阻塞等现象都证明当前网络可能存在瓶颈。 为了减小网络对性能测试的影响，一般我们都在局域网中进行测试执行。
---- 背景 之前做 MySQL 参数优化的时候，为了寻找瓶颈，我通常是观察 MySQL 的 status ，看哪些计数器有问题，以便确认问题的大致范围和应该调整的参数。...既然 MySQL 是运行在操作系统之上的，那我们观测操作系统的内核事件，应该也能发现性能问题。 说干就干，下面是我最近新入手的云主机上的优化效果对比。...各个状态所占的比例 funccount # 统计函数调用次数 extrslower # ext4 文件系统读写哪些文件的耗时比较久 biotop # 哪些进程在占用磁盘 IO 资源 ---- 最后我们根据分析出来的结论调整...---- 定量分析 跟着方法论走，我们先要看一下 MySQL 在干什么(在执行哪些函数)，各个函数用了多长时间。这个信息我们在火焰图中就能看到，命令如下。...，找到并解决掉他们性能就会好起来。
UNCACHEABLE UNION (一个子查询的 UNION 属于不可缓存子查询) TABLE 这个其实是 表名 或者显示的别名 TYPE (访问类型) const：使用了主键索引，通常只会匹配一行，这种性能是非常高的...index：全索引扫描 all：全表扫描 从上往下性能越来越差，我们程序员对于上线的SQL，起码要保证 range，不能保证就建索引，能命中就命中 possible_keys 显示这张表中可能用到的索引...使用了某些系统函数，或者是在索引列上做计算，会导致表扫描，使得我们没办法命中我们的索引树，至于到底是否失效，这个跟数据库版本，表内数据的具体情况由我们的的优化器去决定的，我们说了不算，要具体问题，具体分析
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。...在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...Linux 命令。...您可以采用 DLProf、PyProf 等工具，进行更多详细的建模分析。您也可以利用使用者介面目视检查程序代码。...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。
一个系统的性能瓶颈分析过程大致如下： 先进性单流程的性能瓶颈分析，受限让单流程的性能达到最优。 进行整体性能瓶颈分析。因为单流程性能最优，不一定整个系统性能最优。...线程数量不足 内存泄漏导致的频繁 GC 2.2 性能瓶颈分析的手段和工具 上面提到的这些原因形成的性能瓶颈，都可以通过线程堆栈分析，找到根本原因。...2.2.1 如何去模拟，发现性能瓶颈 性能瓶颈的几个特征： 当前的性能瓶颈只有一处，只有当解决了这一处，才知道下一处。没有解决当前性能瓶颈，下一处性能瓶颈是不会出现的。...由于 JProfile 等性能剖析工具依附在 JVM 上带来的开销，使系统根本就无法达到该瓶颈出现时需要的性能，因此在这种场景下线程堆栈分析才是一个真正有效的方法 鉴于性能瓶颈的以上特点，进行性能模拟的时候...一般一个系统一旦出现性能瓶颈，从堆栈上分析，有如下三种最为典型的堆栈特征： 绝大多数线程的堆栈都表现为在同一个调用上下文，且只剩下非常少的空闲线程。
性能监控 3.1. 监控设计 通过Spotlighton window收集应用服务器window性能数据，采样周期7x24小时不间断，系统监控期间正常运行，如下图。 ? 4....问题分析 5. 5.1....对于高并发程序来说，如果存在大量的CS，无疑是性能极大的打击，锁竞争最明显的现象就是增加线程上下文切换，而且这些开销都是与应用需求无关的系统开销。...锁竞争导致的串行化现象对加速比指标有非常重大的影响，不论CPU核有多少，最终只有一个核在运行，加速比只有1，多核的性能只相当于单核的性能。...瓶颈分析 1. 后台应用单时间点定时推送的数据集时在内存使用策略上不合理，导致大量空闲内存没有使用到，同时又产生了大量的faults。 2. 后台应用锁竞争激烈，线程占用锁时间过长。 3.
瓶颈分析概述 1.DMA和内存操作 我们考虑一下一个数据包转发流程中需要的内存操作，暂时不考虑DMA。...通过分析Intel千兆网卡驱动，在我看来，Linux并没有做好这一点。...，它仅仅对于作为服务器运行的Linux有好处，因为它只涉及到一块网卡） [ 注意，我认为内核处理路径并非瓶颈，这是分层协议栈决定的，瓶颈在各层中的某些操作，比如内存操作(固有开销)以及查表操作(算法不好导致的开销...卡车的使用不必中心调度，更无需用完后销毁，用的时候再造一辆(Linux的转发瓶颈即在此！！！)。...于是我们得到了Linux VOQ设计的第三版：将虚拟输出队列VOQ关联到输出网卡而不是输入网卡(下面一小节我将分析原因)。
引 在分析性能问题时，我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法，通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误；第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。...使用例子 下面我们会通过一个简短的例子来分析云计算中常见的性能问题，并展示在这个过程中TSA方法是如何为我们寻找方向的。 我们假设某个应用存在性能问题。...很快我们可能会发现应用程序的性能瓶颈在CPU资源限制上，这可能是因为在云计算场景中资源会被限制。因此我们尝试提高CPU资源限制，就可能会提高性能。...TSA分析例子 pidstat 在原文中，Gregg介绍了Solaris 系统中的prstat命令来作为使用TSA方法的工具： prstat 在Linux中，没有该工具，笔者认为可以尝试通过pidstat...更进一步的分析则需要使用更多的工具进行分析。 结论 TSA方法告诉我们分析性能问题时，可以去了解线程的时间主要花在哪里，然后进行更进一步的分析。
不过这种膨胀远不止意味着占据更多的传输带宽，其还意味着用户浏览网页时可能更差劲的性能体验。浏览器在下载完某个页面依赖的脚本之后，其还需要经过语法分析、解释与运行这些步骤。...我们必须要清醒地认识到全面评测以挖掘出真正性能瓶颈的重要性。 JavaScript 语法解析与编译是否成为了大部分网站的瓶颈？...语法解析 & 编译优化 我们同样致力于打造更轻量级、更快的解析器，目前 V8 主线程中最大的瓶颈在于所谓的非线性解析消耗。...总结 启动阶段的性能至关重要，缓慢的解析、编译与执行时间可能成为你网页性能的瓶颈所在。我们应该评估页面在这个阶段的时间占比并且选择合适的方式来优化。...我们也会继续致力于提升 V8 的启动性能，尽我所能！
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，所以官方在介绍其性能差异时主要针对AI各个计算框架来展示其加速比。...为此有必要针对于图像压缩处理这样的场景进行性能分析。 图像压缩流程 首先来看我们的应用的计算过程，部分代码在CPU上运行，部分代码在GPU上运行。...数据计算阶段性能 不同型号的GPU其计算能力间存在一定的差异，性能指标上也有所不同。以下是nvidia给出的各卡之间浮点运算能力，显存大小，显存带宽，与CPU的连接方式，ECC，以及功耗做了对比。...2.985 1.257 1.922 26.72 P4 1 1 1.599 1.596 1.038 1.919 P4 1 2 1.598 1.577 1.037 1.93 由上述实测时延与GPU使用率分析...整体影响因素和性能结论 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，尽可能的减少pcie bus上的传输带宽的竞争。
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性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。...在进行性能分析时，将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的，因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释：有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。...3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确认CPU瓶颈。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瓶颈，问题是使用哪一个。 其中一个工具是uptime。...通过分析uptime输出，我能对在过去15分钟所发生的事情有个粗略的了解。关于此工具的更多说明，参见2.3.3“uptime”。...如果处理器为服务器瓶颈，可以通过相应调整来改善性能，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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