性能分析
MySQL性能优化浅析及线上案例
关于数据库的性能优化其实是一个很复杂的大课题，很难通过一篇帖子讲的很全面和深刻，这也就是为什么我的标题是‘浅析’，程序员的成长一定是要付出代价和成本，因为只有真的在一线切身体会到当时的紧张和压力，对于一件事情才能印象深刻，但反之也不能太过于强调代价，如果可以通过一些别人的分享就可以规避一些自己业务的... ......
PowerUsageSummary.java源码分析
在在线网站http://androidxref.com/上对Android版本6.0.1_r10源码进行分析 官方手机的应用耗电排行具体实现位置在：/packages/apps/Settings/src/com/android/settings/fuelgauge/PowerUsageSummary ......
BatteryStatsHelper.java源码分析
在分析PowerUsageSummary的时候，其实可以发现主要获取应用和服务电量使用情况的实现是在BatteryStatsHelper.java中 还是在线网站http://androidxref.com/上对Android版本6.0.1_r10源码进行分析 具体位置在 /frameworks/b ......
OpenMP Parallel Construct 实现原理与源码分析
在本篇文章当中我们将主要分析 OpenMP 当中的 parallel construct 具体时如何实现的，以及这个 construct 调用了哪些运行时库函数，并且详细分析这期间的参数传递！ ......
OpenMP 线程同步 Construct 实现原理以及源码分析（上）
在本篇文章当中主要给大家介绍了 flush, master 和 critical 指令的实现细节和他的调用的库函数，并且深入分析了这几个 construct 当中设计的库函数的源代码，希望大家有所收获。 ......
python数据分析与可视化【思维导图】
python数据分析与可视化常用库 numpy+matplotlib+pandas 思维导图 图中难免有错误，后期随着学习与应用的深入，会不断修改更新。 当前版本号：1.0 numpy介绍 NumPy 是什么？ NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括： 功能强大的N维 ......
自动增长配置不合理导致的性能抖动
背景 客户收到了SQL专家云告警邮件，在凌晨2点到3点之间带有资源等待的会话数暴增，请我们协助分析。 现象 登录SQL专家云，进入活动会话的趋势分析页面，下钻到2点钟一个小时内的数据，看到每分钟的等待数都在100左右，2点15分时达到200。 转到活动会话原始数据页面，看到大量会话都在等待，等待类型 ......
[Linux Kernel 源码分析] 通过vconfig配置vlan的系统调用/驱动流程分析
By YuCloud (蓝天上的云℡ - 博客园 https://www.cnblogs.com/yucloud/) 转载请注明出处 vconfig源码分析 vlan/vconfig.c at master · Distrotech/vlan (github.com) https://github. ......
MQ系列9：高可用架构分析
MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6：消息的消费 MQ系列7：消息通信，追求极致性能 MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障 1 ......
Python函数用法和底层分析
Python函数用法和底层分析 函数是可重用的程序代码块。函数的作用，不仅可以实现代码的复用，更能实现代码的一致性。一致性指的是，只要修改函数的代码，则所有调用该函数的地方都能得到体现。 在编写函数时，函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致，只是对代码实现了封装，并增加了函数调用、传递参数、返回 ......
【译】2022 年回顾：Web 性能有哪些新变化？
原文地址：https://www.debugbear.com/blog/2022-in-web-performance 若对文中提到的一些性能参数不太熟悉，可以参考我之前的一篇博文《性能参数和优化手段》。 衡量和优化网站速度的方式一直在变化。 今年又引入了新的 Web 标准（并最终得到广泛支持），开 ......
drf快速使用 CBV源码分析 drf之APIView分析 drf之Request对象分析
序列化和反序列化 api接口开发，最核心最常见的一个过程就是序列化，所谓序列化就是把数据转换格式，序列化可以分两个阶段：序列化、反序列化 序列化：把我们语言识别的数据转换成指定的格式提供给别人。 字典，列表，对象 > json/xml/prop,massagepack > 将json格式的数据提供给 ......
【爬虫+数据分析+数据可视化】python数据分析全流程《2021胡润百富榜》榜单数据！
用python爬取并分析《2021胡润百富榜》的榜单数据！
1、python爬虫讲解（requests向接口请求）。
2、python数据分析讲解（pandas数据分析及可视化画图）含：直方图、柱形图、饼图、词云图等。 ......
【kubernetes入门到精通】Kubernetes的健康监测机制以及常见ExitCode问题分析「探索篇」
无论是在微服务体系还是云原生体系的开发迭代过程中，通常都会以 Kubernetes 进行容器化部署，但是这也往往带来了很多意外的场景和情况。例如，虽然我们已经将 JVM 堆内存设置为小于 Docker 容器中内存及 K8S 的 Pod 的内存，但是还是会被 K8s 给无情的杀掉（Kill -9 / ... ......
Java基础类String学习分析
1 String不可变性 String类被声明为 final，因此它不可被继承。 内部使用char数组存储数据，该数组被声明为final，这意味着value数组初始化之后就不能再指向其它数组。 String内部没有改变value数组的方法 String类中所有修改String值的方法，如果内容没有改 ......
【Java技术专题】「原理专题」深入分析Java中finalize方法的作用和底层原理
finalize方法是什么 finalize方法是Object的protected方法，Object的子类们可以覆盖该方法以实现资源清理工作，GC在首次回收对象之前调用该方法。 finalize方法与C++的析构函数的区别 finalize方法与C++中的析构函数不是对应的，C++中的析构函数调用的 ......
有序存储对于高性能的意义
摘要：有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能算法，利用数据有序的特征来降低计算复杂度，从而大幅提高计算性能。 本文分享自华为云社区《有序存储对于高性能的意义》，作者： 陈橘又青 。 有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能 ......
基于K-means聚类算法进行客户人群分析
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析； 掌 ......
工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB？
摘要：MRS IoTDB，它是华为FusionInsight MRS大数据套件中的时序数据库产品，在深度参与Apache IoTDB社区开源版的基础上推出的高性能企业级时序数据库产品。 本文分享自华为云社区《工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB？》，作者：高深广 。 ......
（四）elasticsearch 源码之索引流程分析
1.概览 前面我们讨论了es是如何启动，本文研究下es是如何索引文档的。 下面是启动流程图，我们按照流程图的顺序依次描述。 其中主要类的关系如下: 2. 索引流程 (primary) 我们用postman发送请求，创建一个文档 我们发送的是http请求，es也有一套http请求处理逻辑，和sprin ......
Kubernetes的垂直和水平扩缩容的性能评估
Kubernetes的垂直和水平扩缩容的性能评估 译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes 可扩展的应用可能会采用水平或垂直扩缩容来动态调整云端资源 ......
5个接口性能提升的通用技巧
前言 作为后端开发人员，我们总是在编写各种API，无论是为前端web提供数据支持的HTTP REST API ，还是提供内部使用的RPC API。这些API在服务初期可能表现不错，但随着用户数量的增长，一开始响应很快的API越来越慢，直到用户抱怨：“你的系统太糟糕了。” 我只是浏览网页。为什么这么慢 ......
图计算引擎分析——Gemini
前言 Gemini 是目前 state-of-art 的分布式内存图计算引擎，由清华陈文光团队的朱晓伟博士于 2016 年发表的分布式静态数据分析引擎。Gemini 使用以计算为中心的共享内存图分布式 HPC 引擎。通过自适应选择双模式更新（pull/push），实现通信与计算负载均衡 [1]。图 ......
.NET性能优化-使用RecyclableMemoryStream替代MemoryStream
提到MemoryStream大家可能都不陌生，在编写代码中或多或少有使用过；比如Json序列化反序列化、导出PDF/Excel/Word、进行图片或者文字处理等场景。但是如果使用它高频、大数据量处理这些数据，就存在一些性能陷阱。 今天给大家带来的这个优化技巧其实就是池化MemoryStream的版本 ......
SpringBoot 自动装配的原理分析
关于 SpringBoot 的自动装配功能，相信是每一个 Java 程序员天天都会用到的一个功能，但是它究竟是如何实现的呢？今天阿粉来带大家看一下。 自动装配案例 首先我们通过一个案例来看一下自动装配的效果，创建一个 SpringBoot 的项目，在 pom 文件中加入下面的依赖。 <depende ......
使用Google OR-Tools分析过去20年中国金融资产最佳配置组合
前两天，在朋友圈里看到一张截至2022年Q2的金融资产历年收益图如下，图中列举了国内从2005年到2022年近20年主要的金融资产历年收益率，随产生想法分析和验证下面几个问题： 过去20年，基于怎样的资产配置才能让收益最大化？ 如果完全拒绝风险，是否可以理财，收益率会是多少？ 是否有风险小，收益高的 ......
通过 CancellationToken 提高 Web 性能
在 Web 开发中，经常会遇到这样的场景：用户发起一个请求，Web 服务器执行一些计算密集型的操作，等待结果返回给用户。这种情况下，如果用户在等待结果的过程中取消了请求，那么服务器端依然会继续执行计算，这样就会造成资源浪费。 为了解决这个问题，我们可以使用 CancellationToken 来提高 ......
使用 BenchmarkDotNet 比较指定容量的 List 的性能
我们之前提到 List 是 .NET 中常用的数据结构，其在存储大量数据时，如果能够指定它的初始化容量，就会有性能提升。这个优化的方法并不是很明显，因此本文将使用 BenchmarkDotNet 库，通过定量对比的方式来证明这一点。 实验过程 引入 BenchmarkDotNet 首先，我们需要在项 ......
Chaos 测试下的若干 NebulaGraph Raft 问题分析
作为分布式系统的基石 Raft 有非常明显的优势，但这也伴随着不小的挑战 —— Raft 算法的实现及其容易出错，同时算法的测试和调试也是一项巨大的挑战。NebulaGraph 目前使用的是自研的 Raft，鉴于 Raft 本身的复杂性我们构造了诸多 Chaos 测试来保障 NebulaGraph ... ......