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.Net+SQL Server企业应用性能优化笔记4——精确查找瓶颈
前面几篇优化笔记写的太过概括，有朋友建议我把优化的步骤和方法写详细点，这篇比较我就详细讲解下使用ANTS Profiler+SQL Server Profiler查找瓶颈所在。 使用ANTS Profiler和SQL Server Profiler进行瓶颈查找的过程如下： （1）在Web服务器上安装并打开ANTS Profiler，在Profiler项目向导中选择Profiler （4）单击“下一步”按钮进入代码跟踪选择界面，选择将所有的.NET方法进行跟踪，也可以选择第一个选择，只对有调试文件和源代码的方法进行跟踪。 （13）现在我们再回过头来算一下，整个页面载入花了13.27秒（Page_Load方法的时间），其中光执行这个存储过程就花了10.98秒，显然，这个瓶颈是在存储过程p_cx_prodplanfinish
82720编辑于 2022-06-16 - 来自专栏软件测试架构师俱乐部
如何判断内存瓶颈
内存free值很低意味着内存达到瓶颈了吗？ 在我们日常工作中，可能会发现free的值（空闲）越来越低，我们会直观的认为内存耗尽，到达瓶颈了，其实，这只是Linux的为了提高文件读取的性能的内存使用机制罢了。 也就是说，当空闲内存低于一个特定的阈值时，内核的守护进程就会进行内存块回收，那我们如何判断内存达到瓶颈呢？ swap上，这样系统就有更多的物理内存为各个进程服务，而当系统需要访问swap上存储的内容时，再将swap上的数据加载到内存中，这就是我们常说的swap out和swap in，所以在我们判断内存达到瓶颈的时候 同时查看/proc/meminfo,我们看到dirty那一行持续上涨，则内存已经出现瓶颈； ?
2.2K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏刷题笔记
HashMap的性能瓶颈
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 LLM架构瓶颈管窥：Transformer架构的上下文窗口瓶颈
早期模型如GPT-3的4K token窗口或LLaMA的8K token窗口，使模型在处理长文档、复杂对话时频繁出现“失忆”现象。 维度瓶颈一句话解释物理层KV Cache / 显存上下文越长，显存爆炸，推理越慢。算法层注意力机制 O(N2)O(N^2)O(N2)计算量随长度呈平方级增长，是速度瓶颈。 如果上下文长度从 NNN 变成 2N2N2N，计算量不是翻倍，而是变成 4倍。后果：长文本的推理延迟（Latency）极高，导致用户等待时间急剧增加，实时交互变得困难。 3. 4. 模型容量：位置编码（Positional Encoding）的极限模型怎么知道“我爱你”和“你爱我”的区别？靠位置编码（如 RoPE, ALiBi）。 2、 AI编程领域，SDD（规范驱动开发）也是为了避免 上下文窗口瓶颈SDD方法的如下手段，的确是回避LLM上下文瓶颈“大坑”的有效举措，解决LLM幻觉与瞎猜，提高代码生成的可预测性：提供具体化的requirement
55640编辑于 2026-01-01- 来自专栏测试之道
性能TPS 瓶颈定位
100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
1.8K20发布于 2021-03-04 - 来自专栏CreateAMind
语言的信息瓶颈分析
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck principle
61320发布于 2018-12-26 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
深挖data URI性能瓶颈
ywAAAAAMAAwAAAC8IyPqcvt3wCcDkiLc7C0qwyGHhSWpjQu5yqmCYsapyuvUUlvONmOZtfzgFzByTB10QgxOR0TqBQejhRNzOfkVJ+5YiUqrXF5Y5lKh/DeuNcP5yLWGsEbtLiOSpa/TPg7JpJHxyendzWTBfX0cxOnKPjgBzi4diinWGdkF8kjdfnycQZXZeYGejmJlZeGl9i2icVqaNVailT6F5iJ90m6mvuTS4OK05M0vDk0Q4XUtwvKOzrcd3iq9uisF81M1OIcR7lEewwcLp7tuNNkM3uNna3F2JQFo97Vriy /Xl4/f1cf5VWzXyym7PHhhx4dbgYKAAA7" ALT="Larry"> Base64 编码 可能有同学会问，base64 编码在 data URI 中的角色是什么？ 编码结果如下（空格会被忽略）： data:image/gif,GIF89a%22%00%1B%00%F7%00%00lll%D6%D6%D6%FF%EB%85%FF%E0%7B%FF%F7%91%FF%D4o %DF%DF%DF%F6%F6%F6%87%87%87%FE%CBf%FF%F4%8E%E6%B3NKKK%C5%92-%FF%FF%99%FF%FF%FF%00%00%00%00%00%00%00%00% E8%A0%A4%83%07%181j%9C%D8%80%80%82%97%2F%0B6%40%60%80%A5%00%01)s%AA%94%D8%60%80G%84%02P%22%E0Y%A0%81%
2.2K20发布于 2018-06-29 - 来自专栏软件测试经验与教训
一般系统瓶颈
回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：如果面试官的问题是一个场景假设 一般系统的瓶颈 硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网一般可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库 应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。 应用程序上的性能瓶颈： 一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。 例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户访问时性能低下而造成的瓶颈。
2.1K50发布于 2018-05-15 - 来自专栏云云众生s
没人谈论的部署瓶颈
译自：The Deployment Bottleneck No One Talks About 作者：Rak Siva 真正的瓶颈可能不在您的管道中，而在您的应用程序与云服务交互的方式。 import json from uuid import uuid4 from nitric.resources import api, kv, bucket from nitric.application profile_api.post("/profiles") async def create_profile(ctx: HttpContext) -> None: pid = str(uuid4(
55410编辑于 2025-03-05 - 来自专栏Python自动化测试
混沌工程之资源瓶颈
在混沌工程中数据库调用延迟中详细的介绍了混沌工程的原则以及混沌工程实验的方法论和核心思考点，以及混沌工程需要解决的问题，下面使用混沌工程的方式来模拟系统资源，主要是模拟当系统的CPU和内存都出现负载的情况下，那么这个时候系统资源出现瓶颈的情况下
70130编辑于 2022-12-03 - 来自专栏前端小兵成长营
初级前端如何突破瓶颈
虽然我不是一个很好的组长，但也见过不少五年工作三年经验情况的同学，他们在遇到瓶颈期时候的迷茫与无措。 毕竟自己算过来人，写一下对初级前端怎么样突破瓶颈期的一些理解与思考，希望能对部分同学有些启发跟帮助，也欢迎留言讨论。 什么是瓶颈期 初级前端的定义一般工作经验是 1 - 3 年，注意是 1 - 3 的工作经验而不是工作年限。 那么这个时候就是初级前端遇到的瓶颈期了。或者说这是任何一个阶段的研发都会遇到的一个瓶颈期。 减少无效的工作 什么样的工作是无效（没有效率）的？ 例子4：自己的组件库搭建 虽然业内有很成熟的组件库比如 Ant Design、Vant 等等，但是要贴合每个公司自己的特色与业务，通用的组件库肯定是远远不够的。
62820发布于 2021-01-06 - 来自专栏Kubernetes
TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位
K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？可能网络上的或者是HDFS本身的配置，需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。 1 10 1 一台服务器部署了10个worker和1个ps 2 5 50 5 5台服务器分别部署了10个worker和1个p 3 10 100 10 10台服务器分别部署了10个worker和1个p 4 task_type }}-{{ i }} image: {{ image }} resources: requests: memory: "4Gi task_type }}-{{ i }} image: {{ image }} resources: requests: memory: "4Gi 另外一台部署1个ps 2 10 20 5 5台服务器分别部署10个worker，5台服务器分别部署1个ps 3 20 50 10 10台服务器分别部署10个worker，10台服务器分别部署1个ps 4
1.6K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏Crossin的编程教室
编程学习中的瓶颈
通常我们称之为“瓶颈期”。如果你已经看完了我的几十篇 Python 系列教程，搞懂了里面说的各种知识点，却仍然无法自己写出一个完整的程序。那么恭喜你，你已来到编程学习的瓶颈。 ? 和其他学习者交流、向老手请教、参与各种项目自然也对突破瓶颈有很大的帮助。但这些都建立在一定的代码量基础上。你连代码都还没有写熟练，如何能和其他人愉快地交谈？ 遭遇瓶颈，心态很重要，最大的敌人是你自己。只要你持之以恒，总归是在进步，总有跨出瓶颈的时候。不要觉得已经做了很多好像也没什么提升就开始自我怀疑，也不要看见别人比你牛逼还比你努力就失去信心。 至于多久才能突破瓶颈，那就不好说了。不同的天赋，不同的努力，结果都不一样。你只能尽力而为。 ? 当你坚持不下去的时候，再坚持一下 另外，当某天突破瓶颈豁然开朗之后，也不要天真地认为从此就海阔天空，走上编程巅峰了。编程之路这才刚刚开始，前方还有无数的坑在等着你呢。 ?
1.1K110发布于 2018-04-17 IPv6突破IPv4瓶颈的3大核心技术内核
与IPv4的广播地址不同，IPv6取消了广播地址，用组播地址替代，简化了网络通信机制，提升了传输效率。 v6的核心协议突破IPv4技术瓶颈1.报文头部优化：提升转发效率IPv4的报文头部包含13个字段，其中部分字段（如选项字段）长度不固定，导致路由器转发时需要花费大量时间解析；而IPv6的报文头部仅包含8 IPv6的部署关键考量1.兼容性适配：平滑过渡IPv4网络当前互联网仍以IPv4为主，IPv6部署需解决与IPv4网络的兼容性问题，核心过渡技术包括：双栈技术：设备同时支持IPv4和IPv6协议，可根据目标地址自动选择协议栈通信 ，适用于过渡期的混合网络环境；隧道技术：将IPv6数据包封装在IPv4数据包中传输，实现IPv6网络跨IPv4骨干网互联，常用技术包括6to4、ISATAP、GRE隧道等；地址转换技术（NAT64）：实现 IPv6设备与IPv4设备的通信，通过NAT64网关将IPv6地址转换为IPv4地址，解决跨协议通信问题。
36010编辑于 2025-12-18- 来自专栏终有链响
五步定位性能瓶颈
应用“水池模型”于测试策略 直接介入中间层进行测试，可以更快地排除非核心环节的干扰，集中精力在更有可能成为瓶颈的系统组件上。 4. 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。在大规模并发测试场景下，合理利用日志信息对于定位问题至关重要。 1. 三、硬件资源占用分析：洞察系统性能瓶颈的底层因素 当日志分析未能直接揭示系统瓶颈时，深入考察硬件资源的占用情况成为关键步骤。 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。
69310编辑于 2024-07-29 - 来自专栏让技术和时代并行
redis AOF性能瓶颈分析
最近发现一个问题，redis在高流量写入的情况下，偶发性出现客户端延迟升高，经过排查发现redis AOF重写 fork 子进程导致。为什么要进行AOF重写，以及如何避免AOF重写呢？本文做个介绍。
1.3K20编辑于 2023-03-18 - 来自专栏技术翻译
深度学习到瓶颈期了吗？
他认为，尽管在过去五年取得了相当大的成就，但深度学习可能正面临瓶颈期，多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），即深度学习之父父，也有这种观点。
65630发布于 2018-09-12 - 来自专栏Java学习网
成熟到优秀的瓶颈问题
我认为程序员到了成熟阶段后，如果还想要向优秀阶段发展，一定会遇到这个瓶颈的，穿过这个瓶颈就会走进另一片开阔的前景，穿不过则会停留在原地止步不前。 1、技术瓶颈 技术上的瓶颈是很明显的，主要表现在，对学习缺乏热情，对技术缺乏钻研，对新技术发展缺乏了解等三个主要方面。 2、工作上瓶颈 程序员在工作上也存在向上的瓶颈。 3、收入上瓶颈 说到底程序员最大得瓶颈在于收入上的瓶颈，虽然经过多年的努力奋斗，收入也有了一定得提高，有的甚至达到了社会平均收入的中上水平。 但是程序员的预期和实际收入的反差是程序员内心最大的烦恼，因此，增加收入或大幅度增加收入是程序员无法突破得瓶颈。 面对收入瓶颈，程序员应该调整心态，光靠埋怨是绝对无用的。
83580发布于 2018-02-28 - 来自专栏AI 算法笔记
深度学习领域有哪些瓶颈
深度学习是近年来人工智能热潮的原因，它的出现在很多方面都作出了突破，包括在图像、NLP以及语音等领域都有很多问题取得很大的突破，但它目前也存在一些问题和瓶颈需要解决。 面对深度学习的三大瓶颈，Yuille教授给出两条应对之道：靠组合模型培养泛化能力，用组合数据测试潜在的故障。 观点发表之后，引发不少的共鸣。 Reddit网友评论道，以Yuille教授的背景，他比别人更清楚在深度学习在计算机视觉领域现状如何，为什么出现瓶颈。 深度学习的三大瓶颈 Yuille指出，深度学习虽然优于其他技术，但它不是通用的，经过数年的发展，它的瓶颈已经凸显出来，主要有三个： 需要大量标注数据 深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据，这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究 三、对抗样本是深度学习的问题，但不是深度学习的瓶颈 我认为对抗样本虽然是深度学习的问题，但并不是深度学习的瓶颈。
1.1K30发布于 2019-09-17 - 来自专栏3D/4D生成
ICCV 2025｜单视频生成动态4D场景！中科大&微软突破4D生成瓶颈，动画效果炸裂来袭！
在视频到4D生成任务上具有显著优势。是从静态3D生成迈向高质量4D内容创作的重要一步，为未来的4D生成任务铺平了道路。 总结速览解决的问题视频到4D生成的挑战：4D内容（3D形状 + 外观 + 运动）的联合建模维度极高，导致直接使用扩散模型建模4D数据在计算和数据构建上代价极大。 4D动画进行压缩，避免逐实例拟合。 效率与可扩展性：通过隐空间建模和高效扩散机制，大幅降低了4D生成的计算成本。为未来高质量4D内容生成提供了可扩展的解决方案。 本文还在下图 4 中提供了与之前最新方法的定性比较。基于 SDS 的方法往往生成纹理模糊、几何质量较差的结果。前馈方法 L4GM 利用从二维生成先验生成的多视角图像来重建 4DGS 序列。
85510编辑于 2025-08-05
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