经过在码客上搜寻，了解到 tRPC Fiber 模型有独立的 stack size 参数，我们又满怀希望的给框架配置加上了 fiber stack size 属性，然而还是毫无效果。...无计可施之下，我们将崩溃处相关的函数提取到本地，分别用纯粹客户端（不使用 tRPC）, tRPC Future 模型， tRPC Fiber 模型承载这段代码逻辑，循环测试。...4.3.2 Redis 连接池模式，不能同时使用一应一答和单向调用的接口 我们尝试打开结果缓存开关后，“惊喜”的发现新的 coredump，并且是 core 在了 tRPC 框架层。...与 tRPC 框架开发同事协作排查，发现原因是 Redis 采取连接池模式连接时，不可同时使用一应一答接口和单向调用接口。...5 重构效果 最终，我们的成果如下： 【DIFF】 - 算子功能结果无 DIFF 【性能】 - 平均耗时：优化 28.4% （13.01 ms -> 9.31 ms） - P99 耗时：优化 16.7%
（从左到右的量级为累计） 如果一句话形容这一路：拼命维持服务稳定，小心谨慎增加功能。...至此，我们终于能够轻松地消费 tRPC 接口了。 业务网关也初具雏形：协议转换。 02、长于 C 端：跨越边界 2.1 背景：小程序接入 小程序 和 H5 能这样使用后台的 tRPC 接口吗？...1.环境准备 模拟轻负载状况下（对应正式环境的 NGW/TSW 负载冗余），仅仅比较平均耗时一项。...5.1 背景 在升级了 tRPC 基础库的第二天，开始出现： pskey invalid 比例上升，略微下降后再上升； 服务整体平均耗时也表现类似规律，波动上升和下降； （服务整体平均耗时） 服务整体平均耗时...只要平均耗时增加，就是“发烧了”，需要立即根据其他指标（cpu/memory/disk...）、日志找病根。
服务化能力建设随着业务的不断发展，单体应用能够承载的容量将逐渐到达上限，即使通过应用改造来突破垂直扩展（Scale Up）的瓶颈，并将其转化为支撑水平扩展（Scale Out）的能力，在全局并发访问的情况下...分析调用链路、查看耗时、下钻错误链路找到错误日志图片核心链路具备接入TAPM能力TAPM是腾讯云上的Tracing和应用性能监控的主流产品，我们也具备了接入TAPM能力。...TAF框架支持主调服务以同步、异步（单向实际上也是异步的）的两种模式访问被调服务，其中同步方式因为在调用过程中会阻塞当前线程，业务处理逻辑不能并行化，吞吐量一般较低，因而云小微的taf微服务间调用都使用异步模式...当某一个VIP 访问异常时，由客户端决策使用哪个VIP，并可以进行重试，大大提高弱网环境下，客户端接入后台的成功率。图片限流 为了保证后台服务的可用性，需要对一些非法流量、异常流量进行流量限制。...如下图所示，免测服务整体上4个小时内可以完成上线，非免测服务整体上需要2天时间。图片达到的效果 通过上述的自动化建设，最终体现在了发布的效率和质量上。
JDK 9 中，G1 取代 Parallel Scavenge + Parallel Old 组合，成为服务端模式下的默认垃圾收集器。而 CMS 收集器则不推荐（Deprecate）使用了。 2....修改 TAMS 指针的值，使得下一阶段用户线程并发运行时，能正确地在可用的 Region 中分配新对象。 特点 需要停顿用户线程，但耗时很短，且是借用 Minor GC 时同步完成的。...根据经验，G1 至少要耗费大约 Java 堆容量大小的 10%~20% 的额外内存空间来维持收集器工作。 5.2 并发标记 并发标记阶段如何保证收集线程与用户线程互不干扰地运行呢？...G1 收集器的停顿模型是以衰减均值（Decaying Average）为理论基础来实现的：垃圾收集过程中，G1 收集器会根据每个 Region 的回收耗时、记忆集中的脏卡数量等，分析得出平均值、标准偏差等...“衰减平均值”比普通的平均值更能准确地代表“最近的”平均状态，通过这些信息预测现在开始回收的话，由哪些 Region 组成回收集才能在不超期望停顿时间的约束下获得最高收益。 6.
工作记忆和长期记忆之间的平衡工作是为了维持信息以实现最佳行为利用：对于在长时间延迟期间或在注意力焦点之外维持的信息，叙事记忆过程可能与基于突触的工作记忆的观察相呼应。...从PFC到皮质下的连接模式也形成了从PFC到丘脑和纹状体靶区的深层输出回路，促进多个重叠表示的切换和控制。...然而，在非人类灵长类动物模型中的神经生理学研究也揭示了一些训练后发射率降低的情况（例如，在某些训练方案中背景活动的沉默），这解释了为什么在神经影像学的长时间常数和空间尺度上进行平均可能不一致，或者看起来学习...神经元活动的分布模式（图2f中的“表征几何”）可能会发生相当大的变化，而皮层毫米级体素中平均发放率只会发生微妙的变化。...这些射频生成的时间尺度可以预测神经元在工作记忆任务中的功能角色，并在经过长时间任务训练后通过整合远程输入而发生改变。一个关键问题是神经元活动的时间尺度如何在行为的长时间整合过程中维持工作记忆表征。
(3.3)： 每个请求一个线程/进程，阻塞式 IO 阻塞式 IO，线程池 非阻塞式 IO && IO 复用，类似于 Reactor Leader/Folloer 等模式 Reactor 编程模式是事件驱动的...输入和输出之间用函数变换来连接，函数之间也只对输入输出负责，因此我们可以很轻松地通过将这些 函数调用分发到其他线程上的方法来实现异步 响应式编程中的逻辑单元也不能阻塞，否则也有耗尽工作线程的风险；非阻塞式...更多线程的知识查看这里 总结 协程的组成 通过上面的描述，N:M 模式下的协程其实就是可用户确定调度顺序的用户态线程。...，但可以提升 QPS 当前业务需要多个第三方 RPC 调用，同时创建多个协程可以让多个 RPC 调用一起执行，则当前业务的 RPC 耗时由耗时最长的 RPC 调用决定 ASIO C++ 网络编程（同步/...异步/协程） ASIO 是一个跨平台的 C++ 网络库，有非常大的可能进入 C++ 标准库。
在提高限额和初始化一个资源池待用之后，再来压测一下： ? ? 从上图可以看到成功率上去了，但是平均耗时和耗时长的部分还是不少。...分析问题 将耗时比较长的拿出来和云函数的开发一起分析一下，耗时耗在哪里了。...实际上耗时最大的请求的确有所改善，但是平均值和90%的值还是被一些高耗时拉高。 ? 但是实际上压测大师测的结果依然没有达到很理想，下面汇总一下截止目前阶段的结果。 ?...“网络连接耗时” 在这个例子中，将长连接改成短连接，从一地压测改成多IP压测，效果最为明显，去掉日志打印也一定程度减少了压测源的性能损耗。...这些过程耗时百毫秒到几秒不等，称为冷启动。 优化函数的性能，也就需要从函数生命周期的各个阶段去优化。 1、函数实例复用，这是最直接有效的手段。但是保留多长时间合适？
例如：~6 即： 0000 0110= 1111 1001 在计算机中，正数用原码表示，负数使用补码存储，首先看最高位，最高位1表示负数，0表示正数。此计算机二进制码为负数，最高位为符号位。...于是，全新的Fiber架构应运而生。 React 16 架构 为了解决同步更新长时间占用线程导致页面卡顿的问题，也为了探索运行时优化的更多可能，React开始重构并一直持续至今。...重构的目标是实现Concurrent Mode（并发模式）。...React Fiber把更新过程碎片化，把一个耗时长的任务分成很多小片，每一个小片的运行时间很短，虽然总时间依然很长，但是在每个小片执行完之后，都给其他任务一个执行的机会，这样唯一的线程就不会被独占，其他任务依然有运行的机会...架构就是为了解决这个问题 看一下fiber架构 组建的渲染顺序 图片 加入fiber的react将组件更新分为两个时期 这两个时期以render为分界 render前的生命周期为phase1, render
（增量同步） 此方案它的优点如下： 主 etcd 集群读写性能高，整体上不受跨地域网络延时、网络质量波动影响 若业务可容忍短暂不一致，可就近访问距离最近的 etcd 集群 若业务要求强一致，可通过内网专线访问主...3整体方案落地 整体架构 etcd 集群多活架构图如下所示: 说明 黑实线：正常情况下的专线访问 黑虚线：切公网方式访问 红实线：etcd 集群发生主备切换后的专线访问 红虚线：etcd 集群发生主备切换后的公网访问...key 总数一定的情况下，连接数和客户端数越大，总耗时越低 写入 key 总数越大，单次写入的平均耗时（Average）会有所增加，但仍为毫秒级 当一次写入 key 总数为 10 万时，直连 etcdserver...会出现 too many requests 的报错，但 grpc-proxy 没有 公网情况比专线性能有所下降 走 grpc-proxy 代理的平均耗时相比直连有所增加，但满足需求 读取测试 直接访问...代理的平均耗时相比直连有所增加，但在可接受范围 watch 测试 根据我们自己写的一个 etcdwatcher 服务对 grpc-proxy 进行 watch 测试：可以设置总 watcher 数量，
在提高限额和初始化一个资源池待用之后，再来压测一下： 从上图可以看到成功率上去了，但是平均耗时和耗时长的部分还是不少。 分析问题 将耗时比较长的拿出来和云函数的开发一起分析一下，耗时耗在哪里了。...实际上耗时最大的请求的确有所改善，但是平均值和90%的值还是被一些高耗时拉高。 但是实际上压测大师测的结果依然没有达到很理想，下面汇总一下截止目前阶段的结果。...后来云的同事用python写了脚本来自己压测，发现200并发的平均耗时在200ms之内，而且超过200ms的请求也在可数之内。...“网络连接耗时” 在这个例子中，将长连接改成短连接，从一地压测改成多IP压测，效果最为明显，去掉日志打印也一定程度减少了压测源的性能损耗。...这些过程耗时百毫秒到几秒不等，称为冷启动。 优化函数的性能，也就需要从函数生命周期的各个阶段去优化。 1、函数实例复用，这是最直接有效的手段。但是保留多长时间合适？
- 核心服务为C++“翻译”过来的 C++ 风格单体非标 tRPC-Go 服务，代码量较大，不利于多人敏捷协作开发，业务快速迭代时期夹带发布风险高，故障爆炸半径大。...02、技术背景 2.1 老单体服务 核心服务是一个由 C++“翻译”过来的 C++ 风格单体非标 tRPC-Go 服务，代码量较大，不利于多人敏捷协作开发，业务快速迭代时期夹带发布风险高，故障爆炸半径大...各级字段以 json 字符串存储，访问时需要层层解析，修改底层字段值后还需要层层编码。对核心数据结构的编解码代码分散在服务各处，一些数据预处理和修复逻辑也多处复制粘贴。...5.3 持续构建 在研发过程中，利用 tRPC 提供的标准 tRPC-Metrics 和社区 Prometheus 原生 API 做好对应指标监控项的初始化；通过面向接口编程的依赖注入，以更优雅方式实现上下文信息透传...得益于持续性能分析最大限度地减少了开发人员执行性能任务所花费的时间，基础设施成本变得更容易实现。 可扩展性和可靠性。由于不断消除性能瓶颈，整体可扩展性也可以显着提高。
企业微信客户端的架构 企业微信底层chroumin service 业务层级的跨平台开发模式架构已经非常成熟和稳定，而且拥有比较完善的工具链，如图所示，Android和IOS主要负责UI绘制与联调，将与网络请求...在接入flutter 之后，重新在flutter上实现一套service和network无疑是巨大的成本，我们的首要目标就是要复用底层跨平台的逻辑,为了复用我们已有的工具链, 不可避免地需要解决dart...线程安全，开发者不需要关心flutter 线程与native 主线程的关系 为了解决以上这些问题，我们希望能够更加方便地调用c++的方法，因此参考grpc/trpc 实现了一套dart::ffi的简单的...但是官方的组件又只会默认读取自己系统的主题，因此，我们只能通过修改官方主题的形式来达到尽可能地简化组件的参数和适配黑暗模式目的。...回顾&展望 企业微信在开始大规模地使用flutter作为跨平台开发后，承受住了各种业务需求的考验，而且flutter页面的占比也逐渐提高，以下是各版本flutter 使用占比率： 流程与效率提升： 实际项目迭代过程中
一、介绍JVM跨语言的平台 随着Java7的正式发布，Java虚拟机的设计者们通过JSR-292规范基本实现在Java虚拟机平台上运行非Java语言编写的程序 Java虚拟机根本不关心运行在其内部的程序到底是使用何种编程语言编写的...指令集架构则完全依赖硬件，与硬件的耦合度高，可移植性差 性能优秀和执行更高效 花费更少的指令去完成一项操作 在大部分情况下，基于寄存器架构的指令集往往都以一地址指令、二地址指令和三地址指令为主，而基于栈式架构的指令集却是以零地址指令为主...两种架构的举例 比如说执行2+3这种逻辑操作，其指令分别如下 基于栈的计算流程（以Java虚拟机为例） iconst_2 //常量2入栈 istore_1 iconst_3 // 常量3入栈 istore...具备现代高性能虚拟机的维形 热点探测（寻找出热点代码进行缓存） 编译器与解释器混合工作模式 只在Solaris平台短暂使用，其他平台上还是classic vm，英雄气短，终被Hotspot虚拟机替换 HotSpot...KVM简单、轻量、高度可移植，面向更低端的设备上还维持自己的一片市场 智能控制器、传感器 老人手机、经济欠发达地区的功能手机 所有的虚拟机的原则：一次编译，到处运行。
然而，无论是HPC应用的用户，还是高性能文件系统的开发人员，对这些文件的访问模式了解都非常有限。...非单体化应用程序的存在，为更好地调度大型工作流的不同组件提供了机会，从而避免了不同工作流之间的IO争用。...这些任务的到达间隔时间还表明，生产者和消费者在时间上显着分开，从而限制了跨应用程序访问时使用缓存的有效性。 IO数据访问特点 在文件复用特点中，作者研究了如何在多次任务中使用相同的文件。...回想一下先前的发现，HPC应用在一次任务中会主要倾向于只执行一种类型的IO，因此，“写任务”可以轻松地被检测和分类，从而限制并发写入的数量。...但是，OST处于非竞争状态，并且IO更快时，IO耗时的波动趋势就更加明显。 ? 发现9.不同时段的IO负载不平衡会导致同一任务的IO耗时在一天中的不同时段有所不同。
一、介绍JVM跨语言的平台 随着Java7的正式发布，Java虚拟机的设计者们通过JSR-292规范基本实现在Java虚拟机平台上运行非Java语言编写的程序 图片上传失败......指令集架构则完全依赖硬件，与硬件的耦合度高，可移植性差 性能优秀和执行更高效 花费更少的指令去完成一项操作 在大部分情况下，基于寄存器架构的指令集往往都以一地址指令、二地址指令和三地址指令为主，而基于栈式架构的指令集却是以零地址指令为主...两种架构的举例 比如说执行2+3这种逻辑操作，其指令分别如下 基于栈的计算流程（以Java虚拟机为例） iconst_2 //常量2入栈 istore_1 iconst_3 // 常量3入栈 istore...具备现代高性能虚拟机的维形 热点探测（寻找出热点代码进行缓存） 编译器与解释器混合工作模式 只在Solaris平台短暂使用，其他平台上还是classic vm，英雄气短，终被Hotspot虚拟机替换 HotSpot...KVM简单、轻量、高度可移植，面向更低端的设备上还维持自己的一片市场 智能控制器、传感器 老人手机、经济欠发达地区的功能手机 所有的虚拟机的原则：一次编译，到处运行。
实现合成事件的目的如下： 合成事件首先抹平了浏览器之间的兼容问题，另外这是一个跨浏览器原生事件包装器，赋予了跨浏览器开发的能力； 对于原生浏览器事件来说，浏览器会给监听器创建一个事件对象。...在React底层，主要对合成事件做了两件事： 事件委派： React会把所有的事件绑定到结构的最外层，使用统一的事件监听器，这个事件监听器上维持了一个映射来保存所有组件内部事件监听和处理函数。...浏览器中每一帧耗时大概在 16ms 左右，它会经过下面这几个过程： 输入事件处理 requestAnimationFrame DOM 渲染 RIC (RequestIdleCallback) 步骤 4...“适时”地让出 CPU 执行权，除了可以让浏览器及时地响应用户的交互，还有其他好处: 分批延时对DOM进行操作，避免一次性操作大量 DOM 节点，可以得到更好的用户体验； 给浏览器一点喘息的机会， 它会对代码进行编译优化...**这两种情况下，它都把属性 props 作为输入，把返回的一棵元素树作为输出。
第二个只是传递了默认的初时值，并没有传onchange事件， 非受控组件是一种反模式，它的值不受组件自身的state或props控制 介绍一下Rollup Rollup 是一款 ES Modules 打包器...在编译初始化阶段被创建的全局单例，包含完整配置信息、loaders、plugins以及各种工具方法 Compilation：代表一次 webpack 构建和生成编译资源的的过程，在watch模式下每一次文件变更触发的重新编译都会生成新的...图片 如上图所示，以A为根节点的整棵树会被重新创建，而不是移动，因此 官方建议不要进行DOM节点跨层级操作，可以通过CSS隐藏、显示节点，而不是真正地移除、添加DOM节点 component diff...总结 tree diff：只对比同一层的 dom 节点，忽略 dom 节点的跨层级移动 如下图，react 只会对相同颜色方框内的 DOM 节点进行比较，即同一个父节点下的所有子节点。...React Fiber把更新过程碎片化，把一个耗时长的任务分成很多小片，每一个小片的运行时间很短，虽然总时间依然很长，但是在每个小片执行完之后，都给其他任务一个执行的机会，这样唯一的线程就不会被独占，其他任务依然有运行的机会
本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康，保障数据流动的均衡与效率，就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。...使用方法 EMA 动态超时根据业务的请求链路有两种用法： 1.用于非关键路径 Thwm 设置的相对小，当非关键路径频繁耗时增加甚至超时时，降低超时时间，减少非关键路径异常带来的资源消耗，提升服务吞吐量。...缺点 如果某个服务一直出问题超时，会导致服务吞吐量降低 服务有损 关键路径选择固定超时； 非关键路径开启 EMA 动态超时，防止一直出问题导致服务耗时增加、吞吐量降低。...超时时间选择需要考虑的几个点： 被调服务的重要性； 被调服务的耗时 P99、P95、P50、平均值； 网络波动； 资源消耗； 用户体验。...降级 操作，区分自动和手动降级，作为服务负载过重时的应急措施 超时 控制，通过精细的策略来避免长时间等待和资源浪费 限流 包括客户端和服务端限流，确保系统在高负载下仍能稳定运行 综合这些策略，我们可以构建出一个既高效又稳健的系统
进行了代码的优化，实际上耗时最大的请求的确有所改善，但是平均值和90%的值还是被一些高耗时拉高。 ? 但是实际上压测大师测的结果依然没有达到很理想，下面汇总一下截止目前阶段的结果。 ?...后来腾讯云的同事用python写了脚本来自己压测，发现200并发的平均耗时在200ms之内，而且超过200ms的请求也在可数之内。...答案为：“网络连接耗时”。 在这个例子中，将长连接改成短连接，从一地压测改成多IP压测，效果最为明显，去掉日志打印也一定程度减少了压测源的性能损耗。 用户侧对比评测 ?...1、针对Serverless做了优化：将非简单请求改成简单请求，减少一次“预检”请求，加上dns-prefetch，并加上了NodeServer原来的请求耗时进行对比。...更详细可以查阅跨域资源共享 CORS 详解：http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html ?
这种编码方案电路设计简单，而且维持存储对齐。 主要方法 在 SPARK 中，本工作只简单地用最高位作为指示符区分高 / 低精度数据，而不同于其他分离尾数域和指数域的复杂编码策略。...当原编码中只有b4 - b7 这低 4 位包含非零有效位时，直接进行低精度无损编码，缩短为 4bit，其中最高位 C4 是指示符位，设为 0。 2....当原编码中 b0-b3 这高 4 位也包含非零有效位时，进行高精度编码。其中，最高位 c0 为指示符位，设为 1。之后，视 b0 异或 b3 的结果，决定是否进行有损近似编码或无损编码。...a) 当原数值范围在 [8, 127]，即 b3-b1 位包含非零有效位时，最高位的指示符位不作为数值位计算。...b) 当原数值范围在 [128, 255]，即 b7-b0 位这 8 位都包含非零有效位时，最高位的指示符位作为数值位计算。
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