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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
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
90720发布于 2021-04-14 LLM架构瓶颈管窥：Transformer架构的上下文窗口瓶颈
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。 硬件瓶颈：KV Cache 与显存爆炸显存占用随上下文长度线性增长。LLM 会把之前计算过的 hidden states 存到显存里，这叫 KV Cache。 三、 未来方向1、 长上下文窗口的瓶颈突破并非单一技术维度所能解决当前技术虽已支持百万级token处理，但实际应用中超过1M的序列长度可能因性能衰减而失去实用价值。 长上下文窗口的瓶颈突破并非单一技术维度所能解决，而是需要架构创新、训练策略、硬件优化和工程实现的协同演进。 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
42340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 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
深挖data URI性能瓶颈
Data URI是一个富有争议的特性。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。 URI，不是URL 我们习惯的 URL 的全称是统一资源定位符（uniform resource locator），它是由一个“协议”和一个“地址”组成。协议告诉浏览器或者程序用何种方式去获取这个资源，地址告诉程序在哪里找到这个资源，每个地址都能唯一定位一个公开资源（比如图片、HTML、JavaScri
2.2K20发布于 2018-06-29 - 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。
52310编辑于 2025-03-05 - 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？
62420发布于 2021-01-06 - 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
69530编辑于 2022-12-03 - 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。
1.6K70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 - 来自专栏终有链响
五步定位性能瓶颈
它使得测试团队能够高效地从一个潜在瓶颈点跳转到下一个，持续优化和调整测试策略。 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。
66210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。
83480发布于 2018-02-28 - 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。
65530发布于 2018-09-12 - 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。 如果Pages Read/sec很低，同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶颈。 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）研究系统处理器瓶颈 查看 System\Processor Queue Length 计数器的值，当该计数器的值大于CPU数量的总数＋1时，说明产生了处理器阻塞。 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。
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 CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈， 针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞 不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。关于这点儿的分析和定位，就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。 ，v CPU瓶颈问题 1、System\%Total processor time如果该值持续超过90%，且伴随处理器阻塞，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈.
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
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
4.7K22编辑于 2023-11-30
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