而本次分享正是针对故障域这个话题展示一系列的分析，带你掌握问题排查的思路。 我们经常遇到的问题主要包括调用时延增高、异常返回码增多、数据库内存告警、基础依赖的连接数过高，更严重的是页面无法打开。...当毫无联系的功能集中触发告警的话，根据经验估算，很有可能是基础依赖的性能有所下降，比如某个数据库操作影响了数据库的性能，我们可以去数据库监控控制台验证我们的猜测，查看表锁、行锁、更新等调用量的突增情况，...或者从活动会话中寻找可能触发严重慢查询的语句。...如果是全局性的问题，可能还得结合听云类的软件进行拨测，爬虫似地探测各地区到接入点的链路质量问题，判断哪些省份的哪些运营商受到了影响，进一步排除是否光纤专线故障，或者CDN个别节点上是否保存着过期的静态资源...我之前处理一个线上大量报警的问题，第一反应是数据库性能问题，但是查看监控后发现并不是这样的，数据库基础监控如CPU使用率和内存使用率都是正常的，此时又有不依赖数据库操作的监控触发了告警，然后我又去检查了下服务实例的基础监控
系统性能是系统设计、实施中的重要目标。这里简单小结下影响系统性能的几个常见因素，以及优化方案。 硬件 CPU CPU通常负责计算机系统的主要计算工作。...避免频繁malloc） 磁盘 磁盘的IO速度远小于内存读写速度，如果系统运行需要等待磁盘IO的完成，则系统性能就会收到很大影响。 优化方向 减少等待。（非阻塞，IO复用） 使用性能更好的磁盘。...网络 与磁盘IO类似，网络IO的速度远小于内存，而且受到各种网络因素影响。网络I/O经常是系统性能的瓶颈。 优化方向 增加网络带宽，使用高速网卡等。 减少等待（非阻塞，IO复用） 提供有损服务。...（一些视频服务可以用UDP替代TCP） 软件 锁竞争 临界资源的使用需要用到锁，锁的竞争不仅需要上下文切换的开销，还经常会导致线程等待。甚至如果发生死锁，系统性能就会受到严重影响。...优化方向 减少临界资源、锁的使用 杜绝死锁 过载 系统过载可能导致系统性能雪崩式下降。（某个时间段突然超过系统承受能力的高并发） 优化方向 过载保护。 负载均衡。 欢迎指正和补充
伪随机比特流是一个应用数学算法来模拟随机性的程序。它生成一个二进制数序列，由时钟同步，具有近似随机数的属性。触发边缘可能是上升沿，也可能是下降沿。因此，当许多这样的信号翻转被叠加时，正负脉冲相互叠加。...为了获得信号完整性性能的定量视图，其他测量值可以应用于眼图模式，包括eye height, eye width, signal amplitude, comparative delay, slew rate...由于反射、符号间干扰、串扰、pvt变化和其他因素导致的数字信号偏差相当于抖动。一些抖动只是随机的。 termination的影响在生成的眼图中清晰可见。...termination不当，眼睛看起来受限；随着termination方案的改进，眼睛变得更加放松（睁开）。termination不良的信号线也会受到多重反射的影响。...波形峰值的变化（反射）表明ODT不当。 眼图分析与位错误率（BER）分析不同，但这两种技术经常结合使用。位错误率百分比以每单位时间的位错误数计算。位同步错误是一个因素，以及失真、干扰和噪声。
蚂蚁金服作为一家金融科技公司，其业务对系统的性能和稳定性有着极高的要求。在高并发、低延迟的场景下，如何优化垃圾回收过程，减少STW对应用性能的影响，成为了架构师们需要深入研究和解决的问题。...如果垃圾回收过程中触发了长时间的STW，将导致系统响应时间延长，吞吐量下降，甚至可能引发用户的不满和流失。因此，优化垃圾回收过程，减少STW对应用性能的影响，成为了蚂蚁金服架构师们需要重点关注的问题。...内存管理优化：通过优化垃圾回收策略、增加内存、减少对象创建等措施，可以降低垃圾回收的频率和持续时间，从而减少STW对应用性能的影响。STW机制对应用性能确实有影响。...在垃圾回收期间，用户可能会感受到应用程序的卡顿或延迟，特别是在需要快速响应用户输入的高交互应用中，这种延迟可能会更加明显。吞吐量下降：STW机制还会导致应用程序的吞吐量下降。...综上所述，STW机制对应用性能确实有影响，但通过优化垃圾回收策略、增加内存、减少对象创建以及监控和调优等措施，可以有效地降低这种影响，提高应用程序的整体性能。
MongoDB 是一种广泛应用的 NoSQL 数据库，以其高度可扩展性和灵活性而闻名。然而，在处理大量数据时，MongoDB 的性能可能会受到一些影响。...大量数据插入对 MongoDB 性能的影响 磁盘 I/O：大量数据插入会导致频繁的磁盘写入操作，可能会成为性能瓶颈。磁盘 I/O 的延迟和吞吐量直接影响数据插入的速度。...索引维护：MongoDB 的索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，会增加索引的维护成本。每次插入数据后，MongoDB 都需要更新相应的索引，这可能导致性能下降。...内存消耗：大量数据插入可能导致内存消耗过高，从而触发操作系统的页面置换机制，进一步影响性能。...在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能受到磁盘 I/O、索引维护、锁竞争和内存消耗等影响。
垃圾收集问题并不一定会表现为一个OOM条件，过度的垃圾收集可以理解成是JVM GC线程在短时间里进行轻微或超量收集集合数据而导致的JVM暂停时间很长和性能下降。...磁盘空间不足，日志文件不旋转等都会触发较大的性能问题和断电情况。 建议： 合理的容量规划，包括负载和性能测试都是必不可少的，优化数据环境和及时发现问题。...间歇或定期的延迟会触发一些重要的性能问题，以不同的方式影响Java EE应用程序。...Java EE容器复制过程（集群）也会受到影响，并且会让故障转移功能（如多播或单播数据包损失）处于风险中。 JDBC行数据“预取”、XML数据压缩和数据缓存可以减少网络延迟。...原文：影响Java EE性能的十大问题
在模型训练阶段之后，隐藏的触发器可能会被植入到受害者模型中，而对受害者模型的表现影响甚微。 在推理阶段，对手可以通过在干净输入中添加触发器来操纵受害者模型，产生特定的输出。...值得注意的是，在等式（2）中，后门CLIP的零样本性能预计不会受到影响，而对于带有触发器的图像，图像属于第个目标类的后验概率可能会以高概率很大： 针对后门CLIP的防御。...这一观察可以帮助作者从干净样本中区分出后门样本，因为干净样本的对齐会受到文本描述文本变化的影响。 基于上述动机，作者提出了BDetCLIP，一种基于对比提示的新型测试时后门检测方法。...例如，STRIP经常在AUROC小于0.55的11个19个案例中表现不合格。尽管SCALE-UP [20]比STRIP取得了相对较好的性能，但其实际应用中的表现也不令人满意。...因此，在BDetCLIP中利用更多样化的描述文本至关重要。类扰动提示的文本长度对性能的影响。 如表7所示，随着类扰动提示中单词数量的增加，性能急剧下降。
垃圾收集问题并不一定会表现为一个OOM条件，过度的垃圾收集可以理解成是JVM GC线程在短时间里进行轻微或超量收集集合数据而导致的JVM暂停时间很长和性能下降。...下面这3种情况是经常出现问题和性能降低的地方： 1、同步和相继调用太多的外部系统。...9.公共基础设施硬件饱和 这个问题经常在有太多的Java EE中间件环境随着JVM进程被部署到现有硬件上面时看到。太多的JVM进程对有限的物理CPU核心来说是一个真正的程序性能杀手。...间歇或定期的延迟会触发一些重要的性能问题，以不同的方式影响Java EE应用程序。...3、Java EE容器复制过程（集群）也会受到影响，并且会让故障转移功能（如多播或单播数据包损失）处于风险中。 JDBC行数据“预取”、XML数据压缩和数据缓存可以减少网络延迟。
位机器上 FD_SETSIZE 为 32*64），当然我们可以对进行修改， 然后重新编译内核，但是性能可能会受到影响。...，所以随着 FD 的 增加会造成遍历速度慢的“线性下降性能问题”。...没有前面两者的线性下降的性能 问题，但是所有 socket 都很活跃的情况下，可能会有性能问题。...1、表面上看 epoll 的性能最好，但是在连接数少并且连接都十分活跃的情况 下，select 和 poll 的性能可能比 epoll 好，毕竟 epoll 的通知机制需要很多函数回调。...select(),poll()模型都是水平触发模式，信号驱动 IO 是边缘触发模式，epoll() 模型即支持水平触发，也支持边缘触发，默认是水平触发。
如果很多region，它们中Memstore也过多，内存大小触发Region Server级别限制导致flush，就会对用户请求产生较大的影响，可能阻塞该Region Server上的更新操作。...建议分配合理的region数量，根据写请求量的情况，一般20-200个之间，可以提高集群稳定性，排除很多不确定的因素，提升读写性能。...当storefile数量超过触发因子时（可以配置），会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。对集群的性能有一定影响。...这样会降低系统的性能、稳定性，因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。 hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小，经过实战，生产高并发运行下，最佳大小5-10GB！...关闭某些重要场景的HBase表的major_compact！在非高峰期的时候再去调用major_compact，这样可以减少split的同时，显著提供集群的性能，吞吐量、非常有用。
有些模式和查询模式更容易受到写入负载减少的影响。...过度 flush 对性能的影响 当 InnoDB 页面正在被刷新到磁盘时，它的访问会受到限制，需要其内容的访问可能必须等到 IO 操作完成。过多的写入负载也会对存储和 CPU 资源造成压力。...如果您使用的是Percona XtraDB Cluster，这相当于在删除数据集后触发完整的 SST，如果文件系统未使用丢弃选项挂载，则可能运行fstrim 。...我们经常看到 innodb_io_capacity 和 innodb_io_capacity_max 的值都非常高，因为人们会查看他们的 SSD 的规格并设置一个非常高的数字。...数以万计的值很常见；我们甚至多次看到超过 100k。如此高的值会导致激进的 InnoDB 刷新——远远超过需要。缓冲池中的脏页很少，性能下降。
但是，PTI的性能问题在很大程度上取决于当前的任务，大幅度下降可能仅会出现在FSMark等综合benchmark中。因此，我们提出一个问题：在机器学习应用程序中，性能受到怎样的影响？...首先，所有的性能都出现了轻微的下降，但是卷积层模型的推断性能下降很大。特别是AlexNet，前向传播速度慢了大约5％，但反向传播速度几乎没变——训练性能受到的影响大约是推理的一半。...从上图中可以看到，与神经网络相比，经典ML算法的性能下降更大，PCA和线性回归/逻辑回归受到的影响最严重。...造成这么大的性能下降的原因可能是某些数学运算受到严重影响，我将在下文的NumPy benchmarks讨论这一点。...结论 最主要的结论是，PTI对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响，有些任务的性能下降了40％。总体而言，我认为这种影响比我预期的要小，因为只有少数应用程序受到严重影响。
拥塞原因与代价 在计算机网络中，拥塞是指网络中的流量过大，导致网络设备无法及时处理和转发数据包，从而造成网络性能下降甚至瘫痪的现象。...延迟增加：拥塞会导致数据包在网络中的传输延迟增加，从而影响实时性要求较高的应用，如视频会议、在线游戏等。 吞吐量下降：拥塞会导致网络的吞吐量下降，影响网络的整体性能。...这样可以更快地适应网络的拥塞情况，减少网络拥塞对性能的影响。 超时重传 如果发送方在一定时间内没有收到确认，就会触发超时重传机制，发送方会重传未确认的报文段。...TCP吞吐量受到多种因素的影响，包括网络带宽、往返时延、拥塞控制算法、丢包率、拥塞窗口大小等。...在这种情况下，TCP连接的性能和吞吐量受到多种因素的影响，需要针对高带宽路由进行相应的优化和调整。
更新驱动程序：我经常更新我的硬件驱动程序，以保持我的电脑的最佳性能和稳定性。 维护操作系统：我经常运行操作系统自带的维护工具，如磁盘清理、磁盘碎片整理等，以保持操作系统的稳定性和性能。...对SSD所依赖的NAND闪存的需求严重下降，根据TrendForce的数据，2023年第一季度的平均销售价格下降了15%，第二季度完成后将进一步下降8%到13%。...此外，我还会定期检查电脑的启动项和服务，以确保电脑的启动和工作速度。 保持良好的上网习惯和安全防护：我经常注意不浏览不安全的网站，不下载不安全的软件，以避免电脑感染病毒或受到其他安全威胁。...此外，我还会定期检查电脑的启动项和服务，以确保电脑的启动和工作速度。 保持良好的上网习惯和安全防护：我经常注意不浏览不安全的网站，不下载不安全的软件，以避免电脑感染病毒或受到其他安全威胁。...总之，过度使用电脑、运行不安全的软件和链接、使用盗版软件都会对电脑造成不良影响，因此我们应该尽量避免这些行为，以保护我们的电脑。
流控制默认配置开启，默认配置，队列超过默认值会触发流控制，使整体集群性能受到影响。 ?...； 2．MGR集群环境部署对网络的依赖性较强，网络延时会导致整个集群性能的下降，集群内服务器尽量保持配置一致，集群内其中一服务器性能不好也会影响整个集群的整体性能； 3．DDL操作时，如操作的table...参数限制，如写一直持续innodb_online_alter_log_max_size参数大小不好人为控制，会导致ddl执行失败； 4．Mysqldump会直接影响集群性能，xtrbackup因对磁盘io...占用也会间接影响集群性能，建议备份节点考虑在mgr集群下挂载slave节点上执行备份； 5．版本升级，5.6在开启gtid后可直接升级至5.7.17并开启组复制模式；5.5版本则需要升级到5.6版本过渡一下才可升级为组复制模式...flow_crontrol_ applier_threshold值时会触发流控制，触发流控制后写入会降低，这是为了避免更大的复制延迟，但是触发流控制后前端应用就会感觉可用率的下降，所以这个参数是个双刃剑
特别是在AlexNet中，正向传递速度下降了大约5%，但是反向传播速度几乎是相同的——这就是为什么训练受到的性能影响大约是推理的一半。...我在这里使用Scikit-learn来衡量“经典”机器学习和数据科学算法的性能。在这里,我们看到神经网络性能降低更大,用主成分分析和线性/ 逻辑回归受到的影响可能最大。...在这里，这些基准测试可能是合成的，测试单一的scipy操作的速度。这些结果告诉我们，PTI的性能影响是非常依赖于任务的。在这里，我们可以看到，大多数操作仅受到轻微的影响，点积和FFT的性能影响很小。...当PTI启用时，SVD、LU分解和QR分解的性能都受到了巨大的影响，QR分解从190GFLOPS降到110GFLOPS，下降了37%。...结论 可以看出，PTI的性能影响是非常依赖于任务的——有些任务是不受影响的，有些任务的性能下降了40%。总的来说，我认为影响比我预期的要小，因为只有少数应用程序受到严重影响。
MySQL 的Performance Schema由来已久，但由于内存消耗，性能影响等原因，导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置，对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。...一般而言，Performance Schema会对性能造成影响，比如row mutex的位置。...实际上，MySQL经常出现问题的地方，很多时候是在Server层，在这一层，很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降（或者明显下降）。...name like '%variables%' # Slave 主从结构下，Slave依赖的IO以及SQL，以及Master信息之间，有一套精密的锁结构保障安全，如果受到干扰，就会容易出现严重的复制故障...，放大招 update performance_schema.setup_instruments set enable='yes' ，直接打开所有Performance Schema的可用选项，对性能有较大影响
让清除的影响减到最小：不要太经常的执行清除，他将会浪费CPU、I/O、内存资源并且降低性能。 需要找到一个正确的平衡，因为执行过多或者执行过少都会有坏的影响。...典型的问题是清理工作并不经常发生或者当清理工作发生时并且它必须要处理大量垃圾时，它会严重影响性能。如果这些情况下，你应该遵循这个简单的规则: 如果它对性能的影响很大，说明清理工作次数不足。...请不要这样做，除非你真的(真的真的)知道你在做什么，并且有定期的到位的清理脚本。否则，您将陷入困境，您将不得不处理严重的性能下降，甚至可能出现停机。...6.阈值与比例因子 首先要调整的是清理工作何时被触发，这受到两个参数的影响，以下是默认值: autovacuum_vacuum_threshold = 50 autovacuum_vacuum_scale_factor...这是一个积累大量dead tuples的例子，并且一次处理所有的元组，这会很影响性能。
机器学习领域近来受到大模型的冲击，很多小公司表示难以承担大模型的训练费用。但行业中机器学习工程的发展具体是怎样的？...我从来不希望自己在科学上不严谨，但我经常发现自己的实验代码中包含模型开发期间就评估不成立的训练假设，更不用说部署了。 有时，我又太科学了，以至于公司赔钱。...最终所有的问题都导致一个结果：数据不一致，模型表现不佳，业务指标受到影响。 第二种 MLE 是 Platform MLE，他们负责帮助 Task MLE 自动化其繁琐的工作部分。...负责模型训练框架，Task MLE 负责编写模型架构的配置文件和重新训练； Platform MLE 负责触发 ML 性能下降警报，Task MLE 对警报采取行动。...这称为数据验证，当这些变化超出某个阈值（例如，覆盖率下降 25%）时，Platform MLE 会触发警报。 数据验证实现得到了很好的召回率。
值得注意的是，AMD的处理器没有启用PTI补丁，因为它们不受Meltdown攻击的影响——所以如果你使用的是AMD处理器，性能将不会受到任何影响。...我在这里使用了Scikit-learn工具包来衡量“传统”机器学习和数据科学算法的性能。 我们看到，与神经网络相比，操作系统带来的性能下降更大，且PCA和线性/逻辑回归受到的影响最严重。...造成这种下降的原因可能是由于某些数学受到了非常严重的影响——正如下面针对NumPy的基准结果所讨论的那样。 有趣的是，K最近邻算法完全没有受到PTI的影响，而且目测在新的内核上表现的还稍好一些。...在这里我们可以看到，大多数的操作受到的影响都很小，包括点积和FFT（快速傅里叶变换）操作，其对性能的影响也很小。...结论 最重要的结论是，PTI带来的性能影响其实是非常依赖于任务的——一些任务不受影响，而有些任务的性能却下降了40％。
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