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扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈
oauth2 性能瓶颈 资源服务器的请求都会被拦截 到认证服务器校验合法性 （如下图） 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对 token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 如上步骤在实际使用，会造成认证中心的负载压力过大，成为造成整个系统瓶颈的关键点 check-token 过程中涉及的源码 更为详细的源码讲解可以参考我上篇文章《Spring Cloud OAuth2 资源服务器CheckToken 源码解析》 check-token 涉及到的核心类 减少网络开销，提高整体微服务集群的性能 spring security oauth 默认的jwttoken 只含有username，通过扩展TokenEnhancer,实现关键字段的注入到 JWT 中， > map = jwtAccessTokenConverter.convertAccessToken(readAccessToken(accessToken), oAuth2Authentication
89520发布于 2019-05-26 - 来自专栏冷冷
扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈
oauth2 性能瓶颈 资源服务器的请求都会被拦截 到认证服务器校验合法性 （如下图） 用户携带token 请求资源服务器 资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 如上步骤在实际使用，会造成认证中心的负载压力过大，成为造成整个系统瓶颈的关键点 E5%91%BD%E5%90%8D%E6%96%87%E4%BB%B6.jpeg] check-token 过程中涉及的源码 更为详细的源码讲解可以参考我上篇文章《Spring Cloud OAuth2 减少网络开销，提高整体微服务集群的性能 spring security oauth 默认的jwttoken 只含有username，通过扩展TokenEnhancer,实现关键字段的注入到 JWT 中， > map = jwtAccessTokenConverter.convertAccessToken(readAccessToken(accessToken), oAuth2Authentication
2K70发布于 2019-03-18 - 来自专栏刷题笔记
HashMap的性能瓶颈
afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu资源 在编码中也可以优化 HashMap 的性能 ，例如，重写 key 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。 由于扩容数组的长度是 2 倍关系，所以对于假设初始 tableSize = 4 要扩容到 8 来说就是 0100 到 1000 的变化（左移一位就是 2 倍），在扩容中只用判断原来的 hash 值和左移动的一位
91620发布于 2021-04-14 - 来自专栏测试之道
性能TPS 瓶颈定位
2：大量的tcp连接超时 ? 问题大致明白了。 因为系统反复写日志不成功，导致内核频繁的上下文切换；因为tcp连接故障导致的系统频繁中断 解决问题 1：调整tcp的keepalive时间，从1200加到了3000 2：增加tcp缓冲和内存共享 3：日志问题开发暂时不想解决
1.8K20发布于 2021-03-04 - 来自专栏冷冷
扩展资源服务器解决oauth2 性能瓶颈
tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析 ，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认check-token 解析逻辑 RemoteTokenServices 主要是 用户的信息的抽取 Authentication user = userTokenConverter.extractAuthentication(map); // 一些oauth2 信息的填充 OAuth2Request request = new OAuth2Request(parameters, clientId, authorities, true, scope, resourceIds 增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响 解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
1.8K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
深挖data URI性能瓶颈
即使在最有经验的前端开发者眼中，也会形成对 data URI 截然不同的看法：有人认为它是性能优化神器，有人认为它已经落后于时代。为什么会这样？本文带你进行深入的剖析。 性能神器还是弃之可惜的鸡肋？ 在一次面试中，我问一个候选人图片优化有哪些方法，他说，可以用 base64（data URI）。 其实这只是“不要重复你自己原则”（DRY原则）的一个应用，谈不上性能优化。可能他觉得 base64 是一个较少见的技术，所以说出来肯定比较厉害。 其实不然，下面就来深挖一下 data URI 的性能优劣。 误区一：节省请求等于优化性能？ 在CSS文件中过多使用Base64时，会让首次渲染时间（First Paint）增加2倍以上，在移动端，由于网络和手机性能的缘故，这一时间可能会增加10倍以上。
2.2K20发布于 2018-06-29 - 来自专栏冷冷
扩展资源服务器解决oauth2 性能瓶颈
tokenstore 对token 合法性校验 资源服务器拿到token，默认只会含有用户名信息 通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息 详细性能瓶颈分析 ，请参考上篇文章《扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈》 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展，提高系统的吞吐率，解决性能瓶颈的问题 默认check-token 解析逻辑 RemoteTokenServices 主要是 用户的信息的抽取 Authentication user = userTokenConverter.extractAuthentication(map); // 一些oauth2 信息的填充 OAuth2Request request = new OAuth2Request(parameters, clientId, authorities, true, scope, resourceIds 增加了一次查询逻辑，对性能产生不必要的影响解决问题 扩展UserAuthenticationConverter 的解析过程，把认证服务器返回的信息全部组装到spring security的上下文对象中
75040发布于 2019-03-20 - 来自专栏测试小牛进阶
性能测试如何定位分析性能瓶颈？
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？ 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。 网络带宽，单位时间内网络传输数据量过大，超过带宽处理能力 数据库连接数太少，最大连接数不够 Cpu，内存，磁盘硬件资源达到瓶颈 中间件redis也有可能存在瓶颈比如缓存穿透，缓存过期等等 存在大量线程阻塞
2.3K41编辑于 2022-04-25 - 来自专栏Kubernetes
TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位
Author: xidianwangtao@gmail.com 当前性能问题描述 增加worker数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加worker数时，训练性能提升不明显； 增加ps数 ，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度， 如果调度时，每台包含worker的服务器都有对应一个ps，那么训练性能会更高?如果有，性能提升多少呢？ K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？ 测试结果 用例2的测试截图： ? 场景2：将所有ps和所有worker都强制进行物理隔离。 调度实现 场景2的TensorFlow对象模板***scene2.jinja*** # scene2.jinja —— 对象模板 {%- set name = "##NAME##" -%} {%- set
1.6K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏让技术和时代并行
redis AOF性能瓶颈分析
由操作系统控制何时写会，性能非常好；如果发生宕机，也会造成大量数据丢失。 说到AOF，其实很多人都会拿它跟Rdb去做比较，Rdb是以二进制的方式存储到磁盘上。 另外一点，RDB和AOF对客户端的写入性能影响，一般情况下，AOF的写入性能是比不上RDB的，因为AOF多了一个写入操作，但是随着写入数据量越来越大，这个差距会越来越小。 2. AOF重写又是怎么回事 很多同学对redis的写AOF文件和AOF重写傻傻分不清，无论是发生时机或者操作对象其实是没有任何关系的。 2.1. 2、为了把重写期间响应的写入信息也写入到新的文件中，因此也会为子进程保留一个buf，防止新写的file丢失数据。 1、开启AOF 2、没有RDB和AOF进程运行 3、auto-aof-rewrite-min-size：AOF 文件大小绝对值的最小值，默认为 64MB，具体见redis.conf。
1.3K20编辑于 2023-03-18 - 来自专栏终有链响
五步定位性能瓶颈
这样可以直观地展示数据流动路径，并提前标注出可能的瓶颈区域，确保在后续测试中这些环节得到特别关注。 2. 这种结构化的方法论确保了在面对复杂系统性能挑战时，能够有条不紊地推进优化工作。 二、日志分析：洞察系统异常与性能瓶颈 日志作为系统运行状况的直接反映，是诊断性能瓶颈和功能问题的宝贵资源。 灵活调整日志级别：虽然生产环境倾向于较低的日志级别以减少性能开销，但在性能测试中发现性能瓶颈时，适度提升日志级别能提供更多调试信息，辅助问题定位。 2. 3.3 磁盘I/O 磁盘I/O瓶颈：作为系统中最易成为瓶颈的部分，磁盘读写速度直接影响性能。高性能系统设计需规避磁盘I/O密集型操作。 四、软件性能分析重点：数据库监控与优化 在Web系统性能瓶颈排查中，数据库子系统往往是问题频发之地，据统计，超过70%的性能瓶颈与数据库相关。
69410编辑于 2024-07-29 - 来自专栏流柯技术学院
性能测试之----瓶颈分析方法
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 如果该值持续超过90％，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。 注：多处理器系统中，该数据本身不大，但PUT直接负载状况极不均衡，也应该视作系统产生处理器方面瓶颈。 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。 该计数器主要用来判断进程在性能测试过程中有无内存泄漏。
1.8K20发布于 2018-08-30 - 来自专栏啄木鸟软件测试
性能测试中会遇到的瓶颈
性能测试中如何定位性能瓶颈： 性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深 ，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的 注：在某些多CPU系统中，该数据虽然本身并不大，但CPU之间的负载状况极不均衡，此时也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈. 2、排除内存因素，如果Processor %Processor Time计数器的值比较大 2. 工具和日志只是手段，除此之外，还需要设计合理的性能测试场景 具体场景有：性能测试，负载测试，压力测试，稳定性测试，浪涌测试等 好的测试场景，能更加快速的发现瓶颈，定位瓶颈 4.
2.2K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏golang分享
遇到性能瓶颈的排查思路
看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合 ，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu = 16777216 提高Linux内核自动对socket缓冲区进行优化的能力 net.ipv4.tcp_mem = 8192 87380 16777216 用来配置写缓冲的大小，第1个值为最小值，第2个值为默认值 ，第3个值为最大值 net.ipv4.tcp_wmem = 8192 65536 16777216 用来配置读缓冲的大小，第1个值为最小值，第2个值为默认值，第3个值为最大值 net.ipv4.tcp_rmem 表示在内核放弃建立连接之前发送SYN包的数量，默认为4 net.ipv4.tcp_syn_retries = 2 net.ipv4.tcp_retries2 = 2 net.ipv4.tcp_window_scaling
4.8K22编辑于 2023-11-30 如何进行性能瓶颈分析
分析性能瓶颈需要了解系统部署架构，知道瓶颈可能会发生在哪些节点上，并熟悉查看各个节点指标数据的方法。 可以通过查看其性能指标来分析这些节点是否出现性能瓶颈。此外，有些项目使用的第三方工作流、ETL等工具，通常也会提供性能指标。二、监控一个好的监控系统可以快速获得节点的性能信息。 压测过程中，会碰到系统响应时间长、压测请求数上不去等情况，可以查看各个节点的性能指标去发现其性能瓶颈，主要关注如下指标。 2、内存随着压测请求增加，通常内存使用量也会增加，我们需要注意当压测请求量消失一段时间后，内存有没有恢复到压测前的水平，如果没有恢复，则系统可能存在内存泄漏。 4、网络带宽一般在局域网做压测，网络带宽很少出现瓶颈。当传输大数据量，带宽同时被其他应用占用以及有网络限速等情况时，则带宽可能成为性能瓶颈。
1K20编辑于 2025-02-03- 来自专栏ThoughtWorks
找到了性能瓶颈，然后呢？
前言 本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。 我们今天主要讨论的是找到了性能问题之后，到底该怎么办？ 为什么要进行性能优化？ 虽然看上去仅改了一行代码，但这一行的改变中就包含了批处理的解决方案，它减少了与数据库的交互，与原代码之间的时间成本天差地别，这就是性能优化带来的的好处。 什么是性能优化模式？ 聊完了性能优化的好处，我们接下来就讨论一下什么是性能优化模式，这个说法也是最近看到的一篇博客中提到的： 性能优化模式是一个模型对模型的方式，我们把性能问题想象(抽象)成模型，再把解决它的办法也抽象成模型 小结 性能问题根据场景不同而千变万化，不同场景下其对应的性能优化模式不同，付出的代价也不同，其归根结底还是“看碟下菜”四字。
38410编辑于 2023-05-22 - 来自专栏公众号-测试驿栈
性能测试之nginx瓶颈优化
linux下，有两个值可以代表打开的文件 1.file-max【最大打开文件数】 2.ulimit【最大文件句柄数】 通过lsof | grep 应用进程号 | wc -l可以实时查看当前进程一共打开了多少文件
2.7K30发布于 2021-08-18 - 来自专栏Spark学习技巧
通过源码分析Producer性能瓶颈
2),消息的key决定分区。 可以采用分区器，来决定我们的消息发往哪个partition。实现Partitioner可以实现自定义分区器。 2,ProducerRequest RequestId：RequestKeys.ProduceKey。被KafkaApis识别为消息发送请求。 异步策略支持批量发送和超时发送，提升了性能。 并不是分区数越多就越好，磁盘竞争也很影响性能的。 4，尽量使数据均匀分布 重要等级高，可以使我们后端处理线程负载均匀。 1),key随机或者轮训分区进行发送 2),自定义分区策略 5，如何保证消息顺序性 将需要保证顺序的消息，采用同步的方式发送发送到同一个分区里。
74350发布于 2019-07-09 - 来自专栏数字芯片实验室
处理 SoC 中的性能瓶颈
SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。 在考虑系统性能时，要么受计算限制，要么受内存限制，要么受 I/O 限制。随着计算速度的加快，需要更加重视内存是否能够跟上计算速度，并且还需要更高的带宽接口来将传输数据。 但业界对处理性能非常着迷。 无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。 处理器性能的提高如此之快，主要是通过核心数量的快速增加。然而，cache性能一直在下降，这是导致延迟增加的主要原因之一。即使 HBM 的引入也未能扭转这一趋势。 2、第二种可能是像 CXL.mem 这样的技术，在这种技术中，将计算功能添加到控制内存阵列的逻辑芯片中是非常可行的。从技术上讲，这是在内存附近处理而不是在内存中处理。 3、第三个介于两者之间。
55410编辑于 2024-04-23 - 来自专栏深蓝居
.Net+SQL Server企业应用性能优化笔记2——查找瓶颈
性能调优的第一步也是最重要的一步就是查找瓶颈。到底是Web服务器中的程序有问题还是数据库服务器上的SQL查询语句有问题，或者是客户端上的HTML、JS、Flash、SilverLight、图片有问题？ （不过我还真遇到过客户端出现性能瓶颈的情况，由于使用了一个不正确的GIF图片，该图片导致客户端CPU占用100%，使得用户感觉系统响应很慢。） 首先确认瓶颈是否在客户端。 通过对客户端的一些调查就可以确定瓶颈是否在客户端了。真是在客户端的话那就要优化JS、优化HTML等。 确认了瓶颈没有在客户端，那么剩下的就是2台服务器。 使用LoadRunner或者是VS或者其他压力测试工具模拟多个用户对性能有问题的页面进行压力测试，同时开启服务器上的相关计数器。通过对两个服务器的监控，基本上就可以判断出到底哪个服务器存在性能瓶颈。 比如页面载入花了10秒钟，从时间记录上看，调用数据库花了9秒钟，那么说明性能的瓶颈是在数据库上，而不是在Web服务器上。
76120编辑于 2022-06-16
腾讯云开发者
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