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关键词

认清性能问题

性能优化是需要多维度去衡量和优化的领域; 响应时间和吞吐量并没有直接的关系(但是有间接关系); 一般来说,性能优化的目标是:在尽量保持和降低响应时间的情况下,不断提高吞吐量,提高流量高峰时间的系统服务可用性 这也是为什么在性能测试中,P90/P99的RT比平均值更受技术人员看重的原因。 性能需求指标 性能需求指标应该是明确描述的、可量化的指标需求。 如果没有明确可量化的技术指标,性能需求就是伪需求。 阿姆达尔定律 系统对某一部件采用更快执行方式所能获得的系统性能提升程度,取决于这种执行方式被使用的频率,或所占总执行时间的比例。 性能优化应该先考虑对性能提升最大(ROI)最高的方式。 性能优化原则 首先专注于业务上最需要优先修正的程序,而不是从全局调优来改善性能。 要重视全局的性能表现,但解决问题要从细节和业务最需要的环节入手。 ; 最后:过早的考虑优化系统性能,是一场灾难!!!

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QtWebEngine性能问题

查阅了一些资料,记录一下对这个问题的尝试。 2. 详论 2.1. 文中还提到了ANGLE是Windows平台上Google Chrome和Mozilla Firefox的默认WebGL后端: 那么问题可能在于这里,一般会认为使用D3d的性能比OpenGL要高。 但是很可惜,经过测试,我这边性能还是并没有提高。 2.3. 如果可以,尽量跟进Qt6的最新版,可能会解决这个性能问题。 3. qt QWebEngineView 和 quick 渲染的问题的解决

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    如何理解性能问题

    如何成为优秀程序员第 6/100 期分享 转载请联系授权(微信ID:qianpangzi0206) 阅读本文大概需要 3 分钟 01 理解运行的程序的性能问题 学习理解运行的程序的性能问题与学习 debug 然而,实际上,通常性能问题和调试有点不一样,而且往往要更简单些。 假如你或你的客户认为你的一个系统或子系统运行太慢了。在你把它变快之前,你必须构建一个它为什么慢的思维模型。 在性能这个话题上,我想补充的是输入输出开销的重要性。通常大部分时间是以某种形式花费在 I/O 上。发现昂贵的 I/O 和昂贵的10%代码是构建思维模型的一个好的开始。 02 性能有很多个维度 计算机系统的性能有很多个维度,很多资源会被消耗。 第一种资源是“挂钟时间”,即执行程序的所有时间。 有时候有些东西只是稍微多花费了一点点时间,并且不会引爆什么问题,所以在你真实要处理的计算机环境中,多一些处理器时间可能会是更好的选择。

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    Redis性能监控问题

    并发数上升,到底是哪个服务处理能力到了瓶颈,还是Redis性能到了瓶颈,只有找出是哪里的性能问题,才能对症下药。所以,了解redis的一些运维知识能够帮助我们快速判定是否Redis集群的性能问题。 2 使用--stat分析读写分离的主从集群缺点 在此之前,我们项目中用的是古老的主从集群模式,使用读写分离的连接池,所有写请求都会访问主节点,所有读请求都会访问从节点,那么读写分离会存在哪些问题? 6 网络延迟也是我们要关注的问题 redis-cli命令--latency选项可以测试当前服务器与redis某个节点的网络延迟。 如果通过外网连接网络延迟会很高,比如跨机房的redis调用,延迟高的情况下使用redis反而比使用本地硬盘读写性能更差。 还有其它影响redis性能的因素,比如内存的使用,持久化策略等。 7 AOF持久化策略影响性能问题 如果数据不需要持久化,或者要求不严格,建议直接禁用掉AOF持久化策略,同时RDB快照的保存时间间隔也要调高一些,比如一小时一次,以此达到更高的性能

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    通过canvas转换颜色为RGBA格式及性能问题 注意性能问题

    [0], g: colorData[1], b: colorData[2], a: colorData[3] }; } 注意性能问题 需要注意的是,如果上述方法频繁调用,则会有性能问题, 我公司一个小伙伴就出现过这样的性能问题。 因为代码在频繁的创建canvas对象, 不断创建对象会有性能损耗,而JavaScript本身还需要在垃圾回收阶段不断的回收这些创建的对象,也是一次性能消耗。

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    Fastjson与Jackson性能问题

    话说在前面,本篇并不会去比较fastjson与Jackson在正常业务场景下的json解析性能,侧重点是比较两者在解析大json字符串上的性能。 可能大家平时都没有遇到超过1m大小的json字符串,最多也就几百kb级别的,而这个级别json,fastjson与jackson解析性能比较可以参考网上的一些分析文章。 而今天我再测试一次一个只有2000条记录的json字符串解析,分别用fastjson与jackson解析,比较两者的性能。 ? 而且json字符串越长,性能差异越大,大家可以亲自去测试一下,模拟一个超过1m大小的字符串,分别使用fastjson与jackson测试。 你可能想通过缩短Json字符串解决这个问题,确实也是,谁会这么无聊,设置响应如此大数据量的接口,简直就是数据库拷贝。

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    Flutter 渲染性能问题分析

    而在一些已经上线的使用 Flutter 的业务中,业务方也持续给我们反馈了这些业务在中低端 Android 手机上存在比较严重的惯性滚动性能问题: 业务 A 的页面较为简单,但是在低端手机上平均帧率在 在分析的过程中,我们对 Flutter 的渲染机制有了更深入的了解,这篇文章就是对比 Web (Chromium) 和 Native (Android),对 Flutter 的渲染性能问题进行深入分析, 比如 Dart 语言原生对异步编程有良好的支持,应用开发者不需要去编写复杂和容易出问题的多线程代码,就可以有效地避免主线程长时间阻塞,编写出性能良好的 UI。 TextureView 会带来一些额外的性能问题,除了更高的 GPU 开销外,TextureView 的绘制机制也容易出现因为调度的不合理而导致掉帧。 TextureView 的调度问题更详细的信息可以参考我的文章TextureView 的血与泪 应用层面优化和局限性 针对 Flutter 的惯性滚动性能问题,不少应用也尝试了各种优化方案,比如闲鱼的方案就比较有代表性

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    硬货 | Redis 性能问题分析

    Python | Python学习之Redis交互详解 Redis 学习 | Redis 初识与安装 硬核!16000 字 Redis 面试知识点总结,建议收藏! 很多操作带来的延迟问题,都可以在这里找到答案。 但对于 fsync,Redis 允许三种配置,选用哪种取决于你对备份及时性和性能的平衡: always:当把 appendfsync 设置为 always,fsync 会和客户端的指令同步执行,因此最可能造成延时问题 下面,我们考虑当网站的规模变大时,利用分布式架构来保障 Redis 性能问题。 而且,更重要不是收集已经被别人提出的问题,然后记忆解决方案;而是掌握 Redis 的基本原理,以不变应万变的方式决绝新出现的问题

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    克服云性能问题小贴士

    糟糕的性能会对公有、私有和混合云造成毁灭性的影响。使用这些快速技巧解决云应用,API等相关的性能问题。 无论是公有,私有还是混合云,都有许多移动的组件,而让一切无缝的工作至关重要。 不幸的是,没有什么东西是完美的,性能问题可能对云平台产生负面影响,就像对传统的本地部署环境一样。 云性能问题主要来自于总体可用性,网络延迟和应用处理延迟。 最终用户的体验是云计算的重要组成部分,性能监控工具可以帮助防止潜在的问题。 使用这些快速技巧来解决云性能问题,并在将来彻底避免这些问题。 然后,使用云管理日志来确定问题的根源。有时,问题不在于单个提供程序,您必须在多个云平台上遵循应用程序的工作流程。 性能差的根本原因之一是数据的丢失或延迟。 确定云性能问题的一个好方法是将功能构建到应用程序的组件中,并使用序列号和时间戳来解决问题。定位到问题后,与你的提供商一起解决它。 避免云API性能问题 不要让设计很差的API引发云性能问题

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    性能测试 -- 实际问题

    现象: 自动化云主机(10.199.146.xx )上的osp-cart服务过一段时间会自动停掉 分析过程: 1、通过top命令,查看整理的资源情况,发现osp...

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    Flash写入性能下降问题

    一、写性能下降 二、预留空间 三、TRIM命令 四、参考资料 在《NAND Flash基础知识简介》中,我们介绍了NAND Flash的一些特征。本文主要从文件操作的角度看下写入性能问题。 二、预留空间 由于NAND Flash本身特征的限制,我们无法以page为单位擦除,所以导致了上面的问题。 如果我们继续删除8KB,然后再写入8KB,又会遇到同样的问题。也就是说,预留空间只是延迟了这个问题。当然,预留空间越大(成本也越高),该问题出现的就越晚,但迟早会出现。(所以,需要垃圾回收策略。) 这样做的代价是后续某个时刻的写操作会触发page回收,导致写入性能下降。这是否合理?有没有办法把性能平均下来,避免出现较大的性能瓶颈。TRIM命令可以帮助我们(需要操作系统和存储器支持)。 不过,TRIM只能减轻该问题,并不能彻底消除该问题。比如,当你修改一个已存在文件的时候就不能使用TRIM命令。这种场景下,仍然会遇到写性能下降的问题

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    docker 跑算法性能问题

    问题描述 paas平台基于k8s,在平台上跑算法,发现有性能问题,本地8核电脑跑1分钟的程序,在平台上跑需要2个小时。 环境 docker 19.03.1 问题重现 服务器48个逻辑cpu 同样的代码,数据集大概3w条。模型采用xgboost,开启48线程运行。 docker run -it -d -v /home/user/lee/xingneng/:/app --cpuset-cpus=“1,2,3,4,5,6,7,8” 10.1.8.19:80/paas_nai/python_slim user/lee/xingneng/:/app --cpu-shares=8192 --cpu-period=100000 --cpu-quota=800000 10.1.8.19:80/paas_nai/python_slim :1.1 /bin/bash 执行: docker exec -it xxx /bin/bash -c “python /app/bin/main.py train -p /app/ -t 48”

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    如何解决性能问题

    阅读本文大概需要 3 分钟 01 提高系统的性能的关键 大部分软件都可以通过付出相对较小的努力,让他们比刚发布时快上10到100倍。 在市场的压力下,选择一个简单而快速的解决问题的方法是比选择其它方法更为明智而有效率的选择。然而,性能是可用性的一部分,而且通常它也需要被更仔细地考虑。 提高一个非常复杂的系统的性能的关键是,充分分析它,来发现其“瓶颈”,或者其资源耗费的地方。优化一个只占用1%执行时间的函数是没有多大意义的。 02 我曾犯过的一些错误 通常,性能的瓶颈的一个例子是,数牛的数目:通过数脚的数量然后除以4,还是数头的数量。 其他例子还包括在循环里做不必要的 I/O 操作,留下不再需要的调试语句,不再需要的内存分配,还有,尤其是,不专业地使用库和其他的没有为性能充分编写过的子系统。

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    性能优化】Java EE企业性能问题原因探究

    近日他发表了题为《导致Java EE企业性能问题的十大原因》的文章,列举了对Java EE企业系统性能影响最大的因素,并做出了很好的建议。 在文中,P-H首先指出,在设计和实现Java EE相关技术的时候,性能问题是我们所要面临的最大挑战之一。 对应用程序特定的性能问题。 1. 线程安全代码的问题。 2. 缺少通信API的超时处理。 3. I/O、JDBC或者关系型持久API资源管理的问题。 4. 缺少合适的数据缓存。 5. · 要记住,垃圾回收相关的问题可能不会再开发或者功能测试阶段发现。 · 合适的容量计划包括负载和性能测试,在调优数据库环境的时候非常重要,它能够在SQL级别找到问题。 各位读者,你在设计、实现和运维Java EE企业系统的时候是否也遇到过性能问题,这篇文章会对解决那些问题提供一些帮助。同时也希望你可以分享自己的案例及解决方案。

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    使用JFR分析性能问题

    简介 java程序的性能问题分析是一个很困难的问题。尤其是对于一个非常复杂的程序来说,分析起来更是头疼。 还好JVM引入了JFR,可以通过JFR来监控和分析JVM的各种事件。 通过这些事件的分析,我们可以找出潜在的问题。 今天我们就来介绍一下对java性能分析比较重要的一些JFR事件。 GC性能事件 一般来说,GC会对java程序的性能操作产生比较重要的影响。 同步性能 在多线程环境中,因为多线程会竞争共享资源,所以对资源的同步,或者锁的使用都会影响程序的性能。 我们可以监控jdk.JavaMonitorWait事件。 IO性能 如果应用程序有很多IO操作,那么IO操作也是会影响性能的关键一环。 我们可以监控两种IO类型:socket IO和File IO。 代码执行的性能 代码是通过CPU来运行的,如果CPU使用过高,也可能会影响到程序的性能。 我们可以通过监听jdk.CPULoad事件来对CPULoad进行分析。

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    Python 性能分析

    Python性能分析与优化 一个优秀的程序员,在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快:运行时间短;更省:相对节省计算机资源(比如:CPU、Memory)。 Python:可以利用sys.setprofile函数来跟踪函数python(call,return,exception)或者c(call,return,exception). Python性能分析 现在我们来谈谈Python性能分析,Python性能分析有很多工具和模块。比如:time粗粒度分析、cProfile,line_Profile等等。 性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器,它是一种确定性的性能分析器,提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。 在下一个篇博客中,分析Python内存使用和如何查找内存溢出。

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    性能优化】WebSphere性能问题解决思路解析

    对外表现 1、应用访问速度慢,响应迟钝 2、应用报错,WAS性能较差 3、应用(server)停止对外服务无法访问(WAS服务挂起或者服务器宕机) 问题描述 1、WAS内存处理大对象内存分配bug(大报文 (20M)-小报文(20M)-20M) 2、内存回收碎片(java heap free memory很多,一个很小的报文都申请不到内存) 3、WAS MDB侦听MQ队列问题 4、内存溢出问题 排查思路 5、应用分析工具定位最终的罪魁祸首 6、确定并解决问题 7、重现场景,进行相关测试、验证(包括升级新的补丁程序、调整参数、修改应用等) 调优步骤 1) l(XX系统)K值调整针对WAS内存碎片问题IBM建议值:-Xk30000 -Xk24000,24 00k (core dump抛出建议值) 6)ORB参数调用方式的性能调优: 这个调优的步骤只是涉及了利用WAS服务器参数的调整来优化应用程序的性能,实 际上性能的好坏很大部分是取决于应用的设计。系统上线前进行的性能测试也是重要 的工作之一。

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    Redis性能问题排查解决手册

    为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题。 因内存交换引起的性能问题 内存使用率是Redis服务最关键的一部分。 使用延迟命令提高性能 一旦确定延迟时间是个性能问题后,这里有几个办法可以用来分析解决性能问题性能数据指标: 分析解决Redis性能问题,通常需要把延迟时间的数据变化与其他性能指标的变化相关联起来。 通过本篇,能理解Redis中的重要性能指标,怎么查看,更重要的是怎么利用这些数据排查解决Redis性能问题

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    服务常见性能问题分析

    最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考 问题分类 程序崩溃/panic问题 异常请求参数,或其它原因引起程序访问不存在的map key导致panic 性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例: #server code func handler 占满导致性能低 常见于密集运算型服务,此处又分正常逻辑占用和异常逻辑占用,正常逻辑是指由于正常逻辑包含大量检索,比较等操作导致的,这种问题应重点优化实现结构;对于非正常逻辑也就是bug,一般是有死循环、 端口占满 对中转服务或微服务架构来捉端口资源也会成为瓶颈;可以使用ss -s 和netstat来初步定位本机端口占用情况; 基础组件问题 网络框架性能问题 除去上述问题之外,搭建服务使用的web框架本身的性能也可能成为限制服务性能的原因 /smallnest/go-web-framework-benchmark log库性能瓶颈 最近一次测试中,发现的问题就是log库的性能问题导致服务整体qps上不去,现象是cpu、内存、带宽、io、端口均无压力

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    jstack+top定位性能问题

    定位性能问题,尤其是cpu使用率过高时,经常需要查找cpu消耗较高的线程,然后查看其堆栈,从而进入代码定位问题。     该场景下, jstack+top是一种非常经典的方式。

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