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ROS2性能分析
尽管ROS2被研究人员和爱好者广泛使用，但在实时环境中其性能仍存在一些问题。在本研究中，我们评估了ROS2的性能，并了解其在实时生态系统中的相关性。 本文任务是分析ROS2节点之间的通信性能，记录了执行分析的过程和所得结果。 我们能够克隆展示该问题的存储库，并且能够以最小的更改运行测试，确认性能差异并非30倍的数量级。 为了评估rclcpp和rclpy之间的性能差异，我们创建了一个简单的测试，发布一块数据并测量这两种实现发布消息所需的时间。 结束语 根据上述研究结果，可以明显看出ROS2的C++实现在速度方面优于Python版本，然而尽管ROS2开发人员努力改进实时性能，但该框架对于时间关键和实时系统仍然不够适用。
2.1K20编辑于 2023-08-21 - 来自专栏7DGroup
性能分析之分析决策树2
背景 初学者对性能分析是个《横看成岭侧成峰，远近高低各不同。不识庐山真面目，只缘身在此山中。》那么应该怎么学习才能建立起自己的知识体系，才能做到《千山同一月,万户尽皆春。 千江有水千江月,万里无云万里天》今天咱们谈谈7DGroup创始人高楼老师的性能分析之决策树分析法二。 分析树图一 ? 第一层是业务指标， 响应时间 TPS 错误率 第二层是操作系统 CPU IO MEM NET 分析 在这一层咱们主要关注IO ，既然是关注IO，如果IO高应该怎么去分析？怎么定位？ 1、在linux操作系统中IO分析法最常见的命令是iostat iostat -d -x -k 1 10 ? 如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢。
79130发布于 2019-12-10 - 来自专栏侯哥的Python分享
Mysql高级2-SQL性能分析
------+ 1 row in set (0.01 sec) 说明：慢查询默认是关闭的 # 开启慢查询 slow_query_log=1 # 设置慢查询的时间 long_query_time=2 set, 1 warning (0.00 sec) 说明1：第16条查询全部数据花费了12.28秒，第17条根据id查询只花费了0.001秒，第18条通过普通字段查询花费了6.00秒 说明2： | python | | 1 | 张三 | 3 | php | | 2 | 李四 | 2 | python | | 2 | 李四 | 3 | php | | 3 | .student_id | 1 | 100.00 | NULL | | 2 | MATERIALIZED | student_course | NULL | ref student_course表，最后执行student表 参数select_type：表示select的类型，常见的取值有，SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY 参数type：表示连接的类型，性能由好到差的链接类型为
59930编辑于 2023-07-31 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分
在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。 通常，这种预编译会带来更好的性能（例如，请参见此处）。在急切模式下，编程上下文在每次操作后返回到应用程序，从而允许我们访问和评估任意张量。这使得构建、分析和调试 ML 模型变得更加容易。 优化2：从训练步骤中删除冗余的 GPU 到主机副本 虽然验证输入标签的合法性可能是有必要的，但其方式应该不会对我们的训练性能产生如此负面的影响。 分析跟踪视图向我们介绍了下一个性能问题： 我们再次看到之前的优化发现了一个新的严重性能问题，这次是在索引我们的 pred 张量时。索引由 r 和目标张量定义。 在第二部分中，我们推荐一些性能分析技巧。请注意，这些结论基于我们在本文中分享的示例，可能不适用于您自己的用例。机器学习模型的属性和行为差异很大。因此，强烈建议您根据自己项目的细节来评估这些结论。
1.1K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏C++ 动态新闻推送
现代CPU性能分析与优化-性能分析方法-静态性能分析
同样，也有一些工具试图解决代码的性能方面的问题。静态性能分析器不会执行或分析程序，而是模拟代码，就好像它在真实硬件上执行一样。静态预测性能几乎是不可能的，因此这种类型的分析有很多限制。 首先，由于我们不知道要编译成的机器代码，所以不可能静态分析 C/C++ 代码的性能。因此，静态性能分析针对的是汇编代码。 其次，静态分析工具模拟工作负载而不是执行它。 这显然非常慢，因此不可能静态分析整个程序。相反，工具会取一小段汇编代码，并试图预测它在真实硬件上的行为。用户应该选择特定的汇编指令（通常是小型循环）进行分析。因此，静态性能分析的范围非常窄。 静态性能分析器的例子包括 UICA: https://uica.uops.info/2 和 llvm-mca: https://llvm.org/docs/CommandGuide/llvm-mca.html3 顺便说一句，这是一个好主意，因为 UICA 等静态性能分析器并不是准确的模型。
93811编辑于 2024-08-19 - 来自专栏Linux运维
性能分析工具：使用 sysstat 分析性能问题
在Linux运维与系统优化领域，性能分析工具是定位瓶颈、提升系统稳定性的关键手段。 工具集主要包含以下组件：工具功能说明sar综合性能采集与历史分析（CPU、内存、I/O、网络等）iostat磁盘I/O性能分析mpstat多核CPU性能分析pidstat进程级CPU、内存、I/O分析nfsiostatNFS 性能监控tapestat磁带设备性能监控2.安装sysstatDebian/Ubuntu展开代码语言：BashAI代码解释sudoaptupdatesudoaptinstallsysstat-yCentOS 场景2：系统卡顿、响应慢展开代码语言：BashAI代码解释iostat-x1sar-r1判断是I/O饱和还是内存不足。 是Linux系统中最强大、最全面的性能分析工具集之一。
43110编辑于 2026-01-28 - 来自专栏Vue源码 & 前端进阶体系
【性能】Performance 页面性能分析
有些都是很常见的知识，但是为了梳理自己的知识树，所以尽量模糊的地方都会记录 笔记列表在公众号右下角 平常我们总说性能优化，性能优化，也懂个什么文件压缩，雪碧图什么的 但是你根本还是不清楚你性能优化的程度 ，不知道你网站的性能如何就像盲目地填一个不知道多深的坑，如此没有目的性的优化必然浪费大量精力而得不到想要的结果 所以填坑须知坑有多深，性能优化须知性能如何 那么怎么知道你的网站性能如何呢？ 可以查看用户访问网站的各项性能数据，比如 1、连接建立的时间 2、DNS 解析的时间 3、网站内容响应的时间 4、各项图片的加载时间 等等等等 我们通常会怎么衡量网站的性能？ 2、什么时候首屏内容展示完毕？ 如果你的网站打开速度太慢，那么就会流失很多用户。这两个指标就可以衡量你网站速度的性能 那么我们怎么通过 performance 去得到这两个指标？ ，可以更为全面的得了解网页性能的详细情况你可以通过这些属性，计算出页面的信息 比如 1、页面经历了多长时间 2、网页加载的耗时 3、DNS 解析耗时 4、TCP 连接耗时 5、TTFB 获取首字节 耗时
3.7K20发布于 2019-11-12 - 来自专栏C++ 动态新闻推送
现代CPU性能分析与优化-性能分析方法- Roofline 性能模型
在最内层的循环体中，我们有一个加法和一个乘法；因此，我们有 2 个 FLOP。此外，我们还有三个读取操作和一个写入操作；因此，我们传输了 4 ops * 4 bytes = 16 个字节。 该代码的算术强度为 2 / 16 = 0.125。AI 是给定性能点的 X 轴上的值。 传统的应用程序性能提升方式是充分利用机器的 SIMD 和多核能力。 对于 Intel Core i5-8259U 处理器，使用 AVX2 和 2 个 Fused Multiply Add (FMA) 单元的最大 FLOP 数（单精度浮点）可以计算如下： 峰值 FLOPS 使用 AVX2 指令启用最内层循环的自动向量化。 总结来说，Roofline 性能模型可以帮助： 识别性能瓶颈。 指导软件优化。 确定优化何时结束。 相对于机器能力评估性能。 网址：https://github.com/GeorgOfenbeck/perfplot 2.
2.5K11编辑于 2024-08-19 - 来自专栏7DGroup
性能分析之两个性能瓶颈分析
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。
1.5K20编辑于 2022-04-01 - 来自专栏技术最杂谈
Greenplum性能分析
http://tapd.oa.com/Greenplum/markdown_wikis/view/#1010134541008425443 2，磁盘性能测试。 待分析数据。 4，基于 本地SSD，云SSD，SATA盘 的Snova集群测试。 4个segment， 4.1 平均update, TPS 60以内，单次请求耗时170ms。 云SSD 1 块盘 nc.large snova-kkxo5r38 4 节点 45 tps update.sql master 2核 8G， SSD云盘50G 高性能云盘150GB 2，云SSD与SATA盘各种的AP性能差异。 结论 1， 顺序读写：本地SSD>本地SATA>云SSD。 2， 随机读写：本地SSD>云SSD>本地SATA。 3，顺序读写GP性能与磁盘介质顺序读写性能一致，比如大量的OLAP分析，涉及写临时文件，磁盘顺序写请求负载高，因此磁盘顺序写性能占优。
1.8K62发布于 2020-10-22 - 来自专栏web share
网页性能分析
三、对于性能的影响 提高网页性能，就是要降低"重排"和"重绘"的频率和成本，尽量少触发重新渲染。 DOM变动和样式变动，都会触发重新渲染。 如果色柱都超过30FPS，这个网页就有性能问题了。 doubleHeight(element) { var currentHeight = element.clientHeight; element.style.height = (currentHeight * 2) 这会在短时间内触发大量的重新渲染，显然对于网页性能很不利。 （2）didTimeout属性 deadline对象的 didTimeout 属性会返回一个布尔值，表示指定的时间是否过期。这意味着，如果回调函数由于指定时间过期而触发，那么你会得到两个结果。
1.6K00发布于 2021-04-05 - 来自专栏NetCore 从壹开始
MiniProfiler 性能分析
1649659917&vid=wxv_1387960818117083136&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 一个好的项目，肯定要有一定的性能监控和分析
61310编辑于 2022-04-11 - 来自专栏owent
Lua性能分析
比较不爽，刚好Lua本身提供钩子功能，用来写调试工具和性能分析工具都比较简单，索性就自己写一个。 设计思路 在lua提供了钩子函数的情况下，性能分析其实比较简单。 这种情况可以做到手动对单个函数的单次调用关系和消耗分析。对于查找性能毛刺有一定帮助。 ，而且lua的钩子是独占的，所以在lua层增加了接口用于控制性能分析组件。 profile.start() -- 启动栈性能分析 profile.stop() -- 停止栈性能分析 profile.reset() -- 重置栈性能分析缓存数据 profile.enable() -- 恢复性能分析 profile.disable() -- 暂停性能分析 profile.enableNativeProfile() -- 启动本地调用统计 profile.disableNativeProfile
2.7K10发布于 2018-08-01 - 来自专栏FunTester
Java 性能分析
这时，Java 分析器便成为您的秘密武器，帮助解决这些性能挑战。 本篇文章我将分享 Java 性能分析的基础只是和实践内容，以帮助各位： 精准定位性能问题：通过精确的分析识别内存泄漏、CPU 瓶颈以及运行缓慢的代码段，从而准确诊断问题根源。 性能分析的的重要性 分析对优化 Java 应用性能至关重要，原因如下： 识别性能问题：分析能够帮助精准定位性能下降的根本原因，能够将优化工作集中在那些对性能影响最显著的领域。 Java 性能分析的类型 有多种类型的分析方法，每种方法都专注于应用程序行为的不同方面，以便全面了解和优化性能： CPU 分析：这种分析专注于衡量代码的不同部分对 CPU 处理能力的消耗。 分析方法： 监控 I/O 性能：通过 APM（应用性能管理）工具监控数据库查询的执行时间，识别耗时的查询。 日志分析：分析日志文件，找出频繁的文件读写操作。
70700编辑于 2025-01-23 - 来自专栏旅途散记
性能分析工具
关于profiling(性能分析，或特征分析与实践追踪) go性能分析工具--profiling profiling 英[ˈprəʊfaɪlɪŋ] 美[ˈproʊfaɪlɪŋ] n. 如某个接口预期200ms执行完，但却用了2s。 我这里把Profiling看成是Tracing的上一级） Profiling Go Programs Go pprof官方文档 部分译文： 译文 Go 高性能系列教程之二：性能评估和分析 译文 Go 性能工具小抄 原创分享 Go 高性能系列教程：读懂 pprof 生成的报告 更多可参考： 奇伢-全面的整理：golang 调试分析的高阶技巧 曹大-Go 应用优化指北 曹大-pprof 和火焰图 鸟窝-[译]Go性能分析工具工具和手段 性能分析方法论 李文周的博客 使用 pprof 和火焰图调试 golang 应用 Golang -CPU 性能、内存分析调试方法汇总 golang pprof 的使用调试 cpu，heap，gc,逃逸
1.2K21编辑于 2023-06-18 - 来自专栏Sun
Java性能分析
背景 最近参与开发的java项目存在比较严重的性能问题，前端访问经常需要很长时间才能获得回包，为了定位系统中的热点区域，需要对系统进行profile，然后针对性的优化。 所谓工欲善其事必先利其器，一个好的profile工具需要具备：1、能以图形化形式统计各种性能指标的详细信息，包括内存、CPU、函数调用耗时等信息。2、对原应用影响小。3、能方便进行远程profile。 2. Instrumentation是通过Instrument技术在待分析的class中插入监控字节码，能做复杂的分析，如函数调用次数等。Sampling是定时采集每个线程栈中的调用链，对原应用影响最小。
1.2K20发布于 2019-12-03 - 来自专栏运维录
Redis性能分析
前言 redis性能分析常见的有以下几个方面： redis slowlog分析 SCAN，SSCAN，HSCAN和ZSCAN命令的使用方法 redis是否受到系统使用swap redis watchdog 定位延时 关于redis的延时监控框架,可参考官网资料下面我们分别从这几个方面来介绍 redis slowlog分析 慢查询设置在Redis中有两种修改配置的方法,一种是修改配置文件 slowlog-log-slower-than Tom age 35 OK redis 127.0.0.1:6379> hscan hash 0 1) "0" 2) 1) "name" 2) "Tom" 3) " 查看那些较大的内存消耗是否引发了大的swap使用 cat smaps | egrep '^(Swap:Size)' redis watchdog定位延时 注意：实验功能，请确保redis数据已备份,会对redis服务性能产生影响 (integer) 207 2) 1) (integer) 1480865711 2) (integer) 217 LATENCY DOCTOR延时事件统计信息的智能分析与建议
1.6K30发布于 2019-11-19 - 来自专栏嵌入式Linux系统开发
Linux 性能分析
Linux 性能分析大神 Brendan Gregg 博客： https://www.brendangregg.com/ https://www.brendangregg.com/linuxperf.html
2K11编辑于 2022-10-25 - 来自专栏信且诚心之动
pprof性能分析
这篇论文实现了一种特定的循环查找算法，例如您可以在C ++，Go，Java，Scala中使用编译器的流分析传递，然后使用这些程序得出这些语言中典型性能问题的结论。 该论文中提出的Go程序运行速度非常慢，这使它成为演示如何使用Go的分析工具来实现慢速程序并使其更快的绝佳机会。 http://localhost:8061/debug/pprof 关键名词解释（Profile） profile（cpu profiling），默认进行 30s 的 CPU Profiling，得到一个分析用的 Memory Profiling），查看活动对象的内存分配情况 mutex（Mutex Profiling），查看导致互斥锁的竞争持有者的堆栈跟踪 threadcreate，查看创建新OS线程的堆栈跟踪 分析 seconds=60 top 输入top查看占用cpu前10的函数，也可指定top数，如top25 top 启用CPU分析时，Go程序每秒停止大约100次，并在当前正在执行的goroutine堆栈上记录由程序计数器组成的样本
1.1K20编辑于 2022-12-28 - 来自专栏程序员IT圈
前端性能优化 —— 前端性能分析
前端性能测试 获取和衡量一个页面的性能，主要可以通过以下几个方面：Performance Timing API、Profile工具、页面埋点计时、资源加载时序图分析。 1．分析页面脚本执行过程中最耗资源的操作 2．记录页面脚本执行过程中JavaScript对象消耗的内存与堆栈的使用情况 3．检测页面脚本执行过程中CPU占用情况 使用console.profile()和 = 0; i < 100000; i++) { console.log(i * i); } console.profileEnd(); 三、 页面埋点计时 使用Profile可以在一定程度上帮助我们分析页面的性能 四、资源加载时序图 我们还可以借助浏览器或其他工具的资源加载时序图来帮助分析页面资源加载过程中的性能问题。 图2 图2为使用Fiddler获取浏览器访问地址 http://www.jixianqianduan.com 时的资源加载时序图。
2.9K120发布于 2018-03-05
腾讯云开发者
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