之前我介绍过msyql查询优化explain检查命令的使用，explain主要是检查sql语句的基本性能，sql是否优秀，但不能查看具体的涉及硬件资源的开销，今天要介绍的这个profiling工具可以更细节的查看资源的开销...首先这款性能检查工具是针对每个session生效的，session结束了就要重要发起查询检测。...warning (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE T1 (id INT); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 检查所有抓取到的分析语句性能指标...TABLE t1 (id INT) | +----------+----------+--------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) 显示单个分析语句性能指标...--------------+----------+----------+------------+ 7 rows in set (0.00 sec) 其他使用方式 也可以通过查表的方式查看分析语句的性能
性能影响 Shuffle是一项昂贵的操作，因为它涉及磁盘I / O、数据序列化和网络 I/O。...broadcast_categories.category_id) 避免使用groupByKey()：首选reduceByKey()或aggregateByKey()，而不是groupByKey()，因为前者在打乱数据之前在本地执行部分聚合，从而获得更好的性能...监控和分析：使用Spark的监控工具，如Spark UI和Spark History Server来分析作业的性能，并确定可以优化shuffle的区域。...通过遵循这些最佳实践并优化 Spark 作业，可以显着减少 shuffle 的需要，从而提高性能和资源利用率。
如此计算开销超过了10%，那么这个开销随容量如何变化呢，是固定为10%吗还是有其他规律？ 理论计算 简单查了下资料，没找到明确的计算方式。
6-2 最小开销 (10 分) 从起点到终点分布有N个驿站（驿站提供食宿，加满油，停车，检修等全套服务，按车收费，不提供分项服务）。...请编写函数，计算对于给定的驿站及收费（N个驿站中，第i个驿站的收费标准是w[i]）计算加满油从起点出发，到达终点的最小开销。...4 1 2 4 8 输出样例1： 计算最小的开销，本例中，经：第1，第3驿站，直达终点。最小开销是5。...10 10 80 10 10 90 10 10 10 100 10 输出样例2： 计算最小的开销，本例中，经：第1，第3，第4，第6，第8，第10驿站，直达终点。...最小开销是10+10+10+10+10+10=60。
前言 Android Performance Patterns Season 5 主要介绍了 Android 多线程环境下的性能问题。...通过介绍 Android 提供的多种多线程工具类 (AsyncTask, HandlerThread, IntentService, ThreadPool)，让我们熟悉各个组件的适用场景，从而在特定场景下选择性能最好的一个...本文为观看视频 1 ~ 3 节，参考 胡凯的 Android 性能优化典范第 5 季 总结所得，感谢他们。 Android 开发中多线程的必要性 ?...总结 本文大概介绍了 Android 中多线程的必要性以及一些基础概念。...接下来我们将跟随官方视频逐渐了解这几个工具类的特点，从而能够在合适的场景下选择对的人，尽可能地优化应用的性能。 感谢关注。 Thanks https://www.youtube.com/watch?
加减法是一类非常基础的运算，本文分析最简单的行波进位加/减法器（Ripple CarryAdder/Subtractor）的硬件开销和性能问题。 ?...虽然设计简单，但是由于这种进位传播方式，会造成随着加法器比特数增加，硬件开销和延时也会线性增加。 ? ? 1~5比特行波进位加法器硬件开销 ? 1~5比特行波进位加法器关键路径延时 ?
一般大家在跑tf时，单个程序往往会占满整块GPU的所有显存。 但是实际上，程序很可能并不需要那么大的显存空间。
在很多问题上，处理器的速度比硬件交流要快得多。这种代价通常是小的 I/O，可能包括网络消耗，磁盘 I/O，数据库查询，文件 I/O，还有其他与处理器不太接近的硬...
动机 关于 SDK 影响的问题无法回答 不知道我们造成了多少开销以及多少开销是可以接受的 这里聚焦的是 Web 服务器的性能监控（跟踪）。...platform 对于 "baseline" 目录中的每个原始应用程序， 在相应的 "instrumented" 目录中都有一个稍作修改的应用程序， 该目录是原始应用程序的副本，添加 Sentry 检测（错误和性能监控
前言 在前面文章《Cobar SQL审计的设计与实现》中提了一句关于时间戳获取性能的问题 获取操作系统时间，在Java中直接调用 System.currentTimeMillis(); 就可以，但在Cobar...中如果这么获取时间，就会导致性能损耗非常严重（怎么解决？...我们测试一下System.currentTimeMillis()在不同线程下的性能，这里使用中间件常用的JHM来测试，测试1到128线程下获取1000万次时间戳需要的时间分别是多少，这里给出在我的电脑上的测试数据...这样获取就只是从内存中取一下，开销非常小，但缺点也很明显，更新的频率决定了时间戳的精度。...最后 虽然缓存时间戳性能能提升很多，但这也仅限于非常高的并发系统中，一般比较适用于高并发的中间件，如果一般的系统来做这个优化，效果并不明显。性能优化还是要抓住主要矛盾，解决瓶颈，切忌不可过度优化。
Guide: eBCC性能分析最佳实践（0） - 开启性能分析新篇章 eBCC性能分析最佳实践（1） - 线上lstat, vfs_fstatat 开销高情景分析 eBCC性能分析最佳实践（2） - 一个简单的...1. eBCC 分析 "A业务线" 线上机器cpu sys - lstat开销大 对于kernel团队的同学来说，排查问题，和性能数据分析的时候，通常情况下会先从宏观的脚本去分析整机各个子系统：SCHED...，MEM，IO，NET的性能是否存在bottleneck。...下面让我们开始寻找一个线上机器， 看是否存在性能瓶颈吧…....因为次数多，不一定代表开销大。开销大，不一定代表次数多。
这种类型检查也会增加一些开销，特别是在频繁调用虚函数的情况下。 三、虚函数调用开销的实际测量 为了了解虚函数调用开销的实际大小，我们可以进行一些简单的性能测试。...因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况进行性能测试，以确定虚函数的调用开销是否可以接受。 四、如何减少虚函数调用开销 1. 避免不必要的虚函数调用 在性能关键的代码路径中，尽量避免使用虚函数。...考虑其他多态实现方式 如果虚函数的调用开销对性能影响很大，可以考虑使用其他多态实现方式，如模板元编程或者访问者模式。这些技术可以在编译时实现多态性，避免了虚函数的调用开销。...虽然虚函数的调用开销在大多数情况下是可以接受的，但是在性能关键的代码路径中，我们需要考虑虚函数的调用开销，并采取一些措施来减少开销。 在选择是否使用虚函数时，我们需要权衡性能和灵活性。...总之，了解 C++虚函数的调用开销对于编写高效的 C++程序非常重要。我们需要根据具体情况进行性能测试，并采取适当的措施来优化性能。
一、 什么是多线程性能问题 多线程性能问题指的是在使用多线程进行程序设计时，可能会遇到的性能下降、资源争用、上下文切换开销等问题。...这是因为单线程程序是独立工作的，不需要与其他线程进行交互，但多线程之间则需要调度以及合作，调度与合作就会带来性能开销从而产生性能问题。 二、 多线程编程会有哪些性能问题 1....内存同步操作可能会导致缓存失效，增加额外的性能开销。...3.资源争用和锁竞争（同步开销） 多个线程同时访问共享资源时，可能会发生资源争用和锁竞争，导致线程阻塞和性能下降。...4.线程创建和销毁开销 线程的创建和销毁需要消耗一定的时间和资源，当线程数过多时，会导致性能下降。为了减少线程创建和销毁的开销，可以使用线程池来管理线程的生命周期，实现线程的复用。
本文涉及的内容有：多线程并发的性能问题，介绍了 AsyncTask，HandlerThread，IntentService 与 ThreadPool 分别适合的使用场景以及各自的使用注意事项，这是一篇了解...Threading Performance 在程序开发的实践当中，为了让程序表现得更加流畅，我们肯定会需要使用到多线程来提升程序的并发执行性能。...但是编写多线程并发的代码一直以来都是一个相对棘手的问题，所以想要获得更佳的程序性能，我们非常有必要掌握多线程并发编程的基础技能。...虽然使用多线程可以提高程序的并发量，但是我们需要特别注意因为引入多线程而可能伴随而来的内存问题。...所以说，多线程是提升程序性能的有效手段之一，但是使用多线程却需要十分谨慎小心，如果不了解背后的执行机制以及使用的注意事项，很可能引起严重的问题。 2.
如果程序没做什么操作，多线程的性能比单线程差 运行结果： starting tests non_threaded (1 iters) 0.000001 seconds threaded (1 threads...show_results("threaded (%s threads)" % i, best_result) print('Iterations complete') ---- 程序做大量计算的时候，多线程的性能和单线程差不多...0.014513 seconds threaded (8 threads) 0.016649 seconds Iterations complete ---- 在进行大量IO操作的时候，多线程的性能比单线程好
C++异常是C++有别于C的一大特性 ，异常处理机制给开发人员处理程序中可能出现的意外错误带来了极大的方便，但为了实现异常，编译器会引入额外的数据结构与处理机制，增加了系统的开销。...天下没有免费的午餐，使用异常时我们必须了解其带来的开销和问题。...异常处理除了上面涉及的时间与空间的开销，使用时也会带来如下问题： （1）项目中使用异常，需要考虑与未使用异常的第三方和旧项目代码的整合问题，避免出现一异常安全问题； （2）异常使用不当，容易造成内存泄漏和程序崩溃...但使用异常时，我们要充分意识到异常带来和开销和需要注意的问题，综合考虑之下，再谨慎使用异常。...---- 参考文献 [1]改善C++程序的150个建议.李健.建议69：熟悉异常处理的代价 [2]C++异常机制的实现方式和开销分析
Python中的多线程经常用于IO密集型任务，如网络请求，其中DNS查询是常见的一种场景。...由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不适合计算密集型任务，但对于IO密集型任务，如DNS查询，多线程可以显著提高性能。那么如果遇到下面的问题，可以通过这样的解决方法解决。...1、问题背景原有 Python DNS 搜索代码在扫描大范围 IP 地址时速度较慢，需要进行优化以提高性能。同时，使用多线程会导致写入文件时出现问题，需要找到一种方法来解决这个问题。...优化多线程处理：使用线程池来管理线程，提高线程利用率。使用锁来控制对文件写入的访问，避免多线程写入冲突。使用异步 I/O：将文件写入操作改为异步 I/O，以提高 I/O 性能。...实现这些优化策略后，你应该能够显著提高Python程序中DNS查询的性能。如果有更好的建议欢迎评论区留言讨论。
文章目录 参考文献 C++ 异常是 C++ 有别于 C 的一大特性 ，异常处理机制给开发人员处理程序中可能出现的意外错误带来了极大的方便，但为了实现异常，编译器会引入额外的数据结构与处理机制，增加了系统的开销...天下没有免费的午餐，使用异常时我们必须了解其带来的开销和问题。...（3）异常的跳转会彻底扰乱程序的执行流程并难以判断，给代码调试和维护增加难度； （4）为保证写出异常安全的代码，往往需要借用C++其它特性，如智能指针，这又进一步加剧了代码可读性的恶化与程序的时空开销...但使用异常时，我们要充分意识到异常带来和开销和需要注意的问题，综合考虑之下，再谨慎使用异常。...参考文献 改善C++程序的150个建议[M].李健.建议69：熟悉异常处理的代价 C++异常机制的实现方式和开销分析
下面我们来看一种不同的内存开销，即稀疏地址空间的页表开销，这种开销相比单纯的数据页面而言，显得更加严重。...在多核多线程场景下，如果线程频繁操作地址空间，fork调用则必然会与之产生竞争，徒增时间开销。 还是那句话，折腾。...在多线程，多核SMP，分布式时代，fork不合时宜了。 讽刺的是，内存很小的年代，fork尚能被接受，如今内存如此廉价，fork咋就不合时宜了呢？...在fork的性能问题上，子进程如果确定会exec，那么写时复制就是不必要的，之所以写时复制，完全是因为 fork不理解业务 导致的，虽然按照常规理解，底层机制就要和业务策略分离，但是更时髦的说法是，脱离业务场景谈优化都是扯淡...事实上，Linux内核提供了父子进程共享内存的SHARED mmap，很明显，当程序员在写代码时，他自己知道自己要干什么，如此性能损耗巨大的写时复制技术去保证操作系统概念上的进程的地址空间隔离的语义，我觉得没有必要
背景 之前有介绍过写保护，这里就不赘述了，可参考：https://www.cnblogs.com/zqb-all/p/12182920.html 但没有谈到开销，今天有同事问起，便记录一下 性能 不考虑写保护的...nor性能评估及实测，可参考：https://www.cnblogs.com/gmpy/p/12011436.html bp保护的开销 bp保护，一般都需要写Status Register，这种寄存器是一般是...放两家flash的规格书截图供参考，请看其中的tw值： [5kuo3knds8.png] [pr0xd9ij08.png] ms级别的开销意味着，如果在每次写入之前解保护，写入之后恢复保护，会对写性能造成很大的影响...独立块保护的开销 独立块保护，启用功能时需要写Status Register，启用后就不再需要操作Status Register了。...ns级别的开销意味着我们可以放心地在每次写入的前后，进行解保护和恢复保护，而不用担心性能问题。
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