Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck pri...
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
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中，对应指标是FREE(KB) （2）注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值 操作系统回利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率...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...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
审计日志打开后会影响性能，本篇做下根因分析。 1 相关参数 这两个参数打开后会增加大量的日志写入，一般生产环境上纠结的就是这两个参数了，其他日志参数使用的较少。...alloff141541.26518415%allon96551.54443642% 2.1 关闭审计日志 关闭审计日志，使用prepared协议，只做select尽量增加SQL执行数量，避免IO影响测试（IO一般都会是瓶颈...random(1, 100000 * :scale) 0.708 SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid; 3 PERF分析.../s1.sql 对比一下select 1和pgbench -S的效果 可以看到mutex锁竞争是明显的瓶颈。 那么pipe的mutex锁是哪来的？pipe锁的机制是什么样的？下一篇继续分析。
本文，kafka源码是以0.8.2.2，虽然版本相对比较老，但是阅读还是很有必要的。主要是java的kafka生产者源码，Broker接收到producer请求...
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，就已经明显卡顿了...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： ?
但是这种也有缺点，脚本会略微的影响吞吐量 提问3 如何识别tps拐点 回答 先分析下面这张图。下面这张图上展示了阶梯负载量，响应时间，tps三种数据 ? ...从图上能看出来三个趋势 1：tps升到一个相对高点之后，长期维持稳定，不再升高 2：运行一段时间之后，响应时间开始逐渐升高，但是趋势不明显 3：随着负载越来越高，tps长期保持稳定 分析： 在负载逐渐升高的情况下...再分析响应时间，我们的响应时间其实也是在逐渐升高，从侧面反映出线程的tps是在下降的。 但是具体在多少负载量的时候我们的瓶颈点已经到来？这张图上不好计算，我们换一个监听器 ?...那么这个最高点就是我们的性能瓶颈点 提问4 jmeter做压测的时候，性能监听图形毛刺过多，看的想吐怎么办 回答 先秀一张图阶梯增压的图形，看看什么是毛刺 ? ?
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。...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》。...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。在kafka的队列中一直都有没处理完的消息，这个客户的技术人员一直在对着kafka较劲。...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。
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）。
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)。
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...； 1.总体概览一下报告分析； 2.逐项拿数据对比自己产品的指标； 比如我们的安卓内存指标是 1档机型指标：最高PSS<=550MB 华为P20/VIVO X20 最高PSS≤1200MB 2档机型指标...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
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。
问题分析 5. 5.1....此数值将一直很高则说明此时服务器没有分配足够的内存处理其工作负荷，分析代码之后可以建议内存使用方案。...所以这里可以在分析业务逻辑后建议开发使用多线程异步处理的方式。 接下来，我们对后台Transmission日志进行分析，我们统计了13：10时刻的活跃线程的个数的大约为64个，如下图 ?...通过分析threaddump，看到有互斥锁的存在，同时通过应用日志分析发现在线程New I/O server worker #2-5线程处理持有时间近20秒，持有的锁时间过长，那么相对地，锁的竞争程序也就越激烈...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.
---- 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。...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...00:00:22 /usr/local/mysql-8.0.29-linux-glibc2.12-x86_64/bin/mysqld --defaults-file=/etc/my-3306.cnf root...---- 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。...---- 观察 Linux 的 IO 使用情况 对于 IO 的观察也有一个原则，那就是先看总量再看结构，最后精确到文件。 1.
利用pg_stat_statments分析业务瓶颈 1、查看系统负载 如果希望减少整个系统的负载，可以按照总时间来查看您的语句： select (total_exec_time + total_plan_time
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...=50% 告警>=70% 严重>=90% 满载 1、vmstat的r值> cpu逻辑颗数 2、sar -q ,“runq-sz”>cpu逻辑颗数 运行队列大于1时，证明已经有一定的负载 内存定位分析...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。
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。...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。...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。...当使用堆栈进行分析的时候，以这一组线程进行统计学分析。如果一个线程池为不同的功能代码服务，那么将整个线程池的线程作为一组进行分析即可。
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。...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。...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。当使用堆栈进行分析的时候，以这一组线程进行统计学分析。...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。
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