集群中排查 Pod 和节点的方法有很多，但 kubectl debug 是其中最简单、最常用、最突出的方法之一。它提供了一组静态配置文件，每个配置文件都用于不同...

如今，软件开发在很大程度上依赖编译器进行性能优化。编译器在加速软件方面扮演着关键角色。大多数开发人员将优化代码的工作留给编译器，只有当他们发现编译器无法完成的优...

如今，我们拥有广泛的静态代码分析工具。对于 C 和 C++ 语言，我们有一些著名的工具，例如 Clang 静态分析器: https://clang-analyz...

Roofline 性能模型是一个以吞吐量为导向的性能模型，在 HPC 领域广泛使用。它于 2009 年在加州大学伯克利分校开发。模型中的“roofline”表示...

采样是最常用的性能分析方法。人们通常将其与程序中的热点识别联系起来。广义而言之，采样有助于找到代码中对特定性能事件贡献最多的位置。如果我们考虑发现热点，那么这个...

在某些情况下，我们可能对分析特定代码区域的性能感兴趣，而不是整个应用程序。例如，当您开发一段新代码并只想关注该代码时，就会遇到这种情况。自然地，您会希望跟踪优化...

工作负载特征化是通过定量参数和函数描述工作负载的过程。简单来说，它意味着计算某些性能事件的绝对数量。特征化的目标是定义工作负载的行为并提取其最重要的特征。在高层...

跟踪在概念上与插桩化非常相似，但略有不同。代码插桩化假设用户可以编排他们应用程序的代码。另一方面，跟踪依赖于程序的外部依赖项的现有插桩化。例如，strace工具...

插桩化技术在实时场景的性能分析中被广泛使用，例如视频游戏和嵌入式开发。一些性能分析器将插桩化与其他技术（如跟踪和采样）混合在一起。比如Tracy。

本章讲性能分析中的术语和指标。如果略过本章节，很难看懂linux perf 或者 intel vTune。Linux perf 是一个性能分析器，您可以使用它来...

大多数现代体系结构可以归类于基于寄存器的loadstore架构，其中操作数明确指定，内存只能通过load/store来访问。除了基本的load store co...

近50年来，处理器的发展趋势如下，单核性能趋，频率，功耗趋于平稳，核数，晶体管数量在增加。

  排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色，对于数据的组织和搜索等任务有着深远的影响。希尔排序是一种插入排序的改进版本，通过引入增量的概念，能够在某些情况下...

  排序算法是计算机科学中一个重要而基础的研究领域，不同的排序算法在不同场景下有着不同的优劣势。冒泡排序是最简单直观的排序算法之一，其核心思想是通过反复交换相邻...

这个问题可以说描述的比较全面了，有场景有具体数据还有明确的问题方向。有了这些信息之后，我们对这个案例展开分析，看看如何解决上述的两个问题。

在管理Linux系统时，了解系统级监控工具是至关重要的。其中，atop是一种功能强大的工具，它允许运维人员以实时的方式监控系统运行状态，包括进程活动、内存使用、...

AI模型部署落地实战👉「CUDA、TensorRT、NCNN、OpenVINO、MNN、ONNXRuntime以及地平线框架」

CPU占用率突然飙升是技术人员常遇到的一个棘手问题，它是一个与具体技术无关的普遍挑战。

这里可以很容易地识别GPU空闲的区域-查看性能分析器跟踪中的GPU Est. SM效率和GPU利用率数字。没有活动的区域是我们的关注点，因为GPU什么都不做。

在数据库性能调优的实践中，SQL性能分析是至关重要的一环。一个执行效率低下的SQL语句可能会导致整个系统的性能瓶颈。