有位工作5年的小伙伴问我说，为什么Netty线程池默认大小为CPU核数的2倍，今天，我花2分钟时间给大家专门分享一下我对这个问题的理解。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
新生代，多线程，使用复制算法，是多线程的并行的收集器。 目标：达到一个可控的吞吐量(Throughput)。 吞吐量：CPU用于运行代码时间 与 CPU总消耗时间的 比 公式： 吞吐量 = 运行代码时间 / ( 运行代码时间 + GC时间） 虚拟机运行 100 分钟，GC用掉1分钟，则吞吐量为99%。 100 /(100 + 1) = 0.99
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
作者介绍：chaningwang，2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻FPGA高性能计算、FPGA图像处理等方向。 先后在华为、怡化公司从事FPGA开发、智能传感器数据处理等相关工作，工作期间设计开发了多款传感器以及传感器数据处理平台，成功应用于银行ATM机器纸币鉴伪。 2013年加入腾讯TEG\平台开发中心\基础研发组，一直致力于图像处理算法的FPGA加速工作，先后参与了基于硬件FPGA的JPEG编解码、WEBP编码、自适应量化、HEVC编码等项目。目前在基础研发组负责图片HEVC编码项目的
现在有一个task，它的执行时间分为2部分，第一部分做数学运算，第二部分等待IO。这两部分就是所谓的计算操作与等待操作。
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
“性能”这个词过于含糊，更准确的说应该是：延迟（latency）和吞吐量（throughput）。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下，不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。
TCP连接上的吞吐量可以通过发送和接收应用程序、TCP的发送和接收实现以及TCP对等体之间的传输路径来限制。在本文我将介绍TCP接收窗口及其对TCP吞吐量的影响、TCP窗口扩展的使用以及Windows Vista和Windows Server 2008中新的接收窗口自动调整功能，这些功能可优化接收数据的TCP吞吐量。
一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
长久以来，如何有效衡量软件研发效能是所有研发管理者心心念念的事，但也一直是个未解的难题。从早期的人均代码行到人均功能点公式计算，再到基于故事点的迭代速率或人均吞吐量，业界一直在探索。
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考（一）今天我们来看下，性能测试的术语介绍。
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值，那可读性才是第一，性能在需要的地方是no.1，但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去，没有这种及时响应诉求的地方，削峰下慢慢跑就是了。（但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步，并发编程，逻辑缓存，算法真的会加剧系统的复杂度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道）。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
近日，CSDN联合创新工场执行董事王嘉平博士于北京成功举办个人见面会之后，业内外技术人士和广大开发者对此极为关注。纷纷表示希望能有机会再深入理解本次演讲内容，能够公开分享演讲资料。在区块链大本营获得创新工场和王嘉平博士本人授权之后，终于为大家献上了本次演讲精华+公开讲义（文末）。
1、是一个单线程的收集器，“Stop The World” 2、对于运行在Client模式下的虚拟机来说是一个很好的选择 4、简单而高效
在2016年国家广域网报告调查中，有要求受访者表明对其WAN影响最大的因素。考虑到与局域网不同，广域网有一些性能限制特征，如包丢失和延迟程度高，因此受访者表示的前五个因素中有两个与性能相关并不奇怪。由于我们正在经历从传统WAN到SD-WAN的根本转变，因此现在是了解SD-WAN解决方案如何提高网络性能的重要时刻。
面试中经常有人被问到线程池的数据设置多少合适呢，今天我们就看一下这个问题，首先我们需要知道两个问题
根据优先级，进程分为实时进程和非实时进程（普通进程），Linux的进程优先级范围为[0, 139]，其中实时进程优先级的范围为[0, 99]，非实时进程的优先级为[100, 139)，优先级的数值越低，说明优先级越高。
测试脚本采用High_Performance_Throughput，Pair数量为100，Pair数量被设定在100是因为我们在测试中发现一个现象，比如，我们在测试1514B大小的数据包吞吐量时，一个Pair可能只有20Mbps左右，但随着Pair数量的增加，吞吐量也会随之上升，并最终达到吞吐最大值，Pair继续增加，吞吐量也不会出现大的变化。使用100Pairs还有另外一个效果，多Pair在Netstat中看到的效果就是多TCP连接数，在多连接数下，高强度的吞吐测试对设备性能和稳定性都是一个考验。
调度算法的评价指标 CPU利用率 指CPU忙碌时间占总时间的比例 利用率=\frac{忙碌的时间}{总时间} Eg:某计算机只支持单道程序，某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒，再用打印机打印输出5秒
如果有人问，这个系统的性能到底好不好？有什么指标，能够说明系统的性能？且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好？》。
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
-XX:GCRatio 设置吞吐量的大小 -XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间
在 Java 开发中，开发人员是无需过度关注对象的回收与释放的，JVM 的垃圾回收机制可以减轻不少工作量。但完全交由 JVM 回收对象，也会增加回收性能的不确定性。在一些特殊的业务场景下，不合适的垃圾回收算法以及策略，都有可能导致系统性能下降。
『不管项目大小，一旦上线，或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的，比如系统一开始数据量很小的时候，没有什么问题，等到数据积累到一定程度，问题就暴露出来了；有些问题是由于访问量的过大造成的，比如系统平时没问题，一到搞活动时就挂；也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改，导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹，只要数据量访问量一上来，或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识，早晚会炸。既然迟早会
维金 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前，深度增强学习（DeepRL）技术在多种任务中都大获成功，无论是机器人的持续控制问题，还是掌握围棋和雅达利的电子游戏。不过，这些方面的进展仅限于孤立任务。完成每一项任务都要单独调试、训练agent。 在最近的工作中，我们研究了如何训练单一agent去执行多种任务。 今天，我们发布了DMLab-30。这是一组新任务，包含了在统一视觉环境、通用动作空间（action space）中的多种类型挑战。训练agent去胜任多种任务意
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
技术中心的年度研发效能报告已于前不久发布，在吞吐的分析中，我们新增了一个指标「标准差」（计算公式见图1）。
从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次，数值越大，库存的利用率越高。
LLM 的成功，某种程度上要归功于 Transformer 架构在自然语言处理任务上的突破。该架构最初是为了克服循环模型的 sequential training 问题而提出的。这些年来，Transformer 已经成为 LLM 普遍采用的架构。
无论是对外提供 IaaS PaaS SaaS 的云公司，还是提供信息技术服务的乙方公司，亦或是金融 制造等各行各业的数据中心、运维部门，我们的一个非常重要的合同承诺或考核评估指标就是：SLA（即：Service-Level Agreement 服务等级协议）。
3.1 常数吞吐量定时器 此计时器引入可变暂停，计算时使总吞吐量（以每分钟样本数为单位）尽可能接近给定的数字。当然，如果服务器无法处理吞吐量，或者如果其他计时器或耗时的测试元素阻止吞吐量，则吞吐量将降低。 注意：尽管计时器被称为常数吞吐量计时器，但吞吐量值不需要为常数。它可以通过变量或函数调用来定义，并且可以在测试期间更改值。可以通过以下方式更改该值。
总有不少读者私下与我讨论，面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以，今天干脆来一个全面的科普详解。
在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统每秒钟能承受的最大用户访问量。
用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈==（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。 == 使用下面两个kafka自带的脚本
论文: FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention
处理机调度基本概念 在处理机调度上可以分为三个层次，级别从低到高 哪些资源分给CPU（低） 选择哪些进程到外存中（中） 哪些作业放入内存（高） 处理机的调度实际上就是用不同的算法来将我们的作业合理分配，提高CPU的利用率。达到公平性、平衡性。 先来先服务算法FCFS 按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序,分派CPU； 当前作业或进程占用CPU，直到执行完或阻塞，才出让CPU(非抢占方式)。 在作业或进程唤醒后(如I/O完成)，并不立即恢复执行，通常等到当前作业或进程出让CPU。是最简单的算法。 谁先来，
背板带宽也称交换容量，是交换机接口处理器或接口卡和数据总线间所能吞吐的最大数据量，就像是立交桥所拥有的车道的总和。由于所有端口间的通信都需要通过背板完成，所以背板所能提供的带宽，就成为端口间并发通信时的瓶颈。
TOMCAT 可以稳定支持的最大并发用户数 https://www.jianshu.com/p/d306826aef7a
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
