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性能分析之分析决策树3与4
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。 分析决策树图一 ? 分析决策树图二 ? 这种合并消除了第二个请求的寻道时间，从而提高了总体磁盘性能。当请求被放入磁盘队列时，如果磁盘当前不忙，它将开始为I/O请求提供服务。 作为一名未来的全栈工程师，还是有必要了解每一层做什么，这样在解决性能问题能如鱼得水，如果想深入学习可以参加高老师课程，老师可以把大家讲明白。
75620发布于 2019-12-11 - 来自专栏自动化、性能测试
性能分析（4）- iowait 使用率过高案例
性能分析小案例系列，可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 前面两个案例讲的都是上下文切换导致的 CPU 结果分析 平均负载，过去 1min、5min、15min 的平均负载依次减少，说明平均负载正在升高 而 1min 内的平均负载已经达到系统 CPU 个数，说明系统很可能存在性能瓶颈 115 zombie 这进程已经是 Z 状态，就是僵尸进程了 僵尸进程都是已经退出的进程， 所以就没法儿继续分析它的系统调用 关于僵尸进程的处理方法，我们一会儿再说，现在还是继续分析 iowait 的问题 通过 perf 录制性能事件 查看报告，分析报告 perf report ? I/O 类型的进程在运行时，iowait 也会很高，但实际上，磁盘的读写远没有达到性能瓶颈的程度 分析整体思路 通过 top 查看系统资源情况 发现平均负载逐渐升高，iowait（wa）比较高，但用户态和内核态
4.9K42发布于 2020-08-12 - 来自专栏叨叨软件测试
性能测试--4、结果解析：有效的根源问题分析
过程分析 实时分析（密切观察（watchful waiting）） 通过工具，可以发现如下信息： 每个事务的响应时间，并且能够以图表和图形两种方式展现； （不仅包括完整的事务，也包括事务的任何组成部分） 测试后分析 性能测试结束后，测试工具可以存储性能测试结果供测试后分析。 性能测试输出的类型 统计入门 平均数和中位数 平均数：一系列数字的算术平均值。 添加事务中的“检查点”的响应时间，有助于提高响应时间的分析粒度，并且可以将相对较差的时间与特定事务的行为进行关联。 所有事务中的最差性能“检查点”排序图，有助于分析事务中突出的问题所在。 保证分析的测试数据是一段稳定状态。 分析报告检查列表 测试前的准备工作 确保您已经配置了合适的服务器、应用服务器和网络KPI； 确保您已经决定执行最后的混合性能测试； 确保负载生成器可以访问你的应用程序； 假如您的性能测试工具能够自动为性能目标设置阀值
79120发布于 2020-04-14 - 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
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-analyzer.llvm.org/、Klocwork: https://www.perforce.com 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。 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。 C++ 性能工具链接集合 - https://github.com/MattPD/cpplinks/blob/master/performance.tools.md#microarchitecture.
78211编辑于 2024-08-19 - 来自专栏c语言与cpp编程
C++性能优化
前言 性能优化不管是从方法论还是从实践上都有很多东西，从 C++ 语言本身入手，介绍一些性能优化的方法，希望能做到简洁实用。 分析 优化前还是得找一下性能热点，下面是 vtune 结果的截图(虽然 cpu time 和汇编指令的消耗对应得不是特别好): ? vtune_1 ? 通常来说，要具体问题具体分析，没有标准答案。 从原理上来说，这个系列的优化不是特别区分语言，只是这里我们用C++来描述。 execute、memory-access、write-back，除了存储器的访问效率会影响并行度外，下一条指令的 fetch/decode 也很关键，而跳转和分支则是又一个拦路虎，这也是本文接下去要主要分析的地方
98642发布于 2021-03-25 - 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 查看进程I/O展开代码语言：BashAI代码解释pidstat-d1查看进程上下文切换展开代码语言：BashAI代码解释pidstat-w1常见场景：某进程CPU飙高I/O读写异常上下文切换频繁（锁竞争）4. 场景4：历史性能回溯sysstat会自动记录历史数据：展开代码语言：BashAI代码解释sar-u-f/var/log/sysstat/sa10可用于：故障后回溯性能趋势分析容量规划5.最佳实践与优化建议开启 是Linux系统中最强大、最全面的性能分析工具集之一。
21710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？ ，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 -start，当前网页 DOMContentLoaded 事件开始触发的时间 -end，当前网页 DOMContentLoaded 事件触发结束的时间，网页内部所有资源加载完毕，包括 JS 执行完毕 4、
3.5K20发布于 2019-11-12 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(4)——查询性能优化
二、慢查询基础:优化数据访问 査询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。 大部分性能低下的査询都可以通过减少访问的数据量的方式进行 优化。 优化策略可以简单的分为两种 静态优化： 静态优化可以直接对解析树进行分析，并完成优化。 ** 4). 如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列，当查询使用GROUP BY 子句的时候，结果集会自动按照分组的列进行排序。 要优化这种查询，要么是在页面中限制分页的数量，要么是优化大偏移量的性能。 3). 尽肯能的使用索引覆盖 4). 延迟关联 5). ** 5.8 静态查询分析： Percona Toolkit中的pt-query-advisor 能够解析查询日志、分析查询模式，然后再给出所有可能存在的潜在问题的查询，并给出足够详细的建议。
1.8K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏ljw
C++ ⾼性能内存池
2.用到的知识 这个项⽬会⽤到C/C++、数据结构（链表、哈希桶）、操作系统内存管理、单例模式、多线程、互斥锁等等⽅⾯的知识。 这种方法常用于需要精细控制内存和对象生命周期的场合，特别是在内存池管理中，能有效提高性能和内存利用率。 （创建时申请空间连续，释放时不按申请的顺序释放，会导致这些内存空间不连续） 3.2.1 外碎片 4.了解一下malloc C/C++中我们要动态申请内存都是通过malloc去申请内存，但是我们要知道 性能问题。 2. 多线程环境下，锁竞争问题。 3. ⽐如：申请的是4⻚page，4⻚page后⾯没有挂 span，则向后⾯寻找更⼤的span，假设在10⻚page位置找到⼀个span，则将10⻚page span分裂 为⼀个4⻚page span和⼀个6
52800编辑于 2025-02-27 - 来自专栏Java
4的幂(C++)
4的幂 给定一个整数，写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。如果是，返回 true；否则，返回 false。 整数 n是 4 的幂次方需满足：存在整数 x 使得n == 4x 示例 1： 输入：n = 16 输出：true 示例 2： 输入：n = 5 输出：false 示例 3： 输入：n = 1 输出：true =1) { // 反复相除 需要注意的是 需要加上n==0这个条件 if(n%4! =0||n==0){ return false; } n=n/4; } return true; } };
14400编辑于 2025-01-21 - 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
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。 峰值内存带宽= 2400 (DDR4 内存传输速率) × 2 (内存通道) × 8 (每次内存访问的字节数) ×1 (插槽)=38.4 GiB/s 像 Empirical Roofline Tool: 图中显示了对之前代码进行以下两个更改所带来的性能提升： 交换两个最内层的循环（交换第 4 和第 5 行）。这可以实现缓存友好的内存访问（参见 [@sec:MemBound]）。 Intel Advisor - https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/advisor.html. ↩ 4. 在此演示文稿中，可以看到更详细的收集 roofline 数据的方法比较：https://crd.lbl.gov/assets/Uploads/ECP20-Roofline-4-cpu.pdf ↩
2.2K11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。
1.4K20编辑于 2022-04-01 - 来自专栏c++与qt学习
c++文件操作4
包含头文件：#include< fstream > 2.创建流对象：ifstream ifs; 3.打开文件：ifs.open(“perosn.txt”,ios::in | ios::binary) 4.
49010发布于 2021-02-22 - 来自专栏Android点滴分享
c++模版笔记(4)
有的，对于c++ 编译器，如何区分 '<' 和'>'是 模版的类型还是比较符号呢？对于c++，如果没有template名字，那么就认为是比较符号，有template，就认为是 模版类型。 ADL,POI ADL(argument dependent lookup)：C++ 按照依赖的名字查询符号机制，可以通过名字的依赖找到并不在查询范围内的符号。 POI(point of instantiation): C++按照模版替换参数生成代码的位置 模版实现的方法 Greedy Instantiation 编译器遇到POI就去实例化，让链接器去重。
27740编辑于 2022-11-12 - 来自专栏NetCore 从壹开始
MiniProfiler 性能分析
http://mpvideo.qpic.cn/0b7854aaeaaaoeaonvhiejpfb36dalxqaaqa.f10002.mp4? dis_k=3cc4540bf66cc071d7d43e4ac68b38df&dis_t=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， 先从小工具入手，然后慢慢向微服务发展。
53710编辑于 2022-04-11 - 来自专栏技术最杂谈
Greenplum性能分析
4,898 3，大数据机型 8T 数据测试 ，跑完数据。 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 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。 4，随机读写 GP性能与磁盘随机读写性能一致，比如从gpfidst导入数据，涉及分区表，多个数据文件（一个对表一个文件），随机读写负载高。
1.7K62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。 table元素的重排和重绘成本，要高于div元素 四、提高性能的九个技巧 第一条，DOM 的多个读操作（或多个写操作），应该放在一起。不要两个读操作之间，加入一个写操作。 如果色柱都超过30FPS，这个网页就有性能问题了。 image.png image.png 七、window.requestAnimationFrame() 可以调节重新渲染，大幅提高网页性能 window.requestAnimationFrame() 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。
1.4K00发布于 2021-04-05 - 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
2.6K10发布于 2018-08-01 - 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. heap.out可以显示4种不同类型： alloc_objects, alloc_space, inuse_objects, inuse_space 其中alloc_objects和inuse_objects 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
1K21编辑于 2023-06-18 - 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。
51900编辑于 2025-01-23
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