2019 年开始写 Systrace 系列,陆陆续续写了 20 多篇,从基本使用到各个模块在 Systrace 上的呈现,再到启动速度、流畅性等实战,基本上可以满足初级系统开发者和 App 开发者对于 Systrace 工具的需求。通过博客也加了不少志同道合的小伙伴,光交流群就建了有 6 个。这里非常感谢大家的支持。
当网站上线后,流量增加或短暂功能故障,都会造成使用者体验相当不好,而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢?通常 CPU 达到 100% 时,有时候也很难复制及找出关键问题点。
在Go语言开发中,性能分析是一个至关重要的环节,而pprof工具是进行性能分析的利器之一。本文将详细介绍如何使用go tool pprof进行性能分析,并帮助大家理解分析结果。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天,Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始,我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能。 随着分布式系统的大量应用,对于性能问题的分析、调优,面临着很多前所未有的挑战。 很多团队经常面对下面这类技术困境: 如何使用开源软件构建机群? 如何选择云服务? 如何设计高效的分布式 Web 服务? 如何开发高效的分布式机器学习系统? 为什么我的 App 打开比较慢? 为什么我的网站访问不了? 怎么才能看到我的业务中哪个逻辑比较慢 …… “
最近采用Instruments 来分析整个应用程序的性能.发现很多有意思的点,以及性能优化和一些分析性能消耗的技巧,小结如下。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
发布于 2018-11-12 16:14 更新于 2018-11-28 08:25
性能分析是分析应用程序性能以改善代码段性能的行为。可视化配置文件并快速识别性能问题的最流行方法之一是生成 “火焰图”。例如下图
在数据驱动的今天,SQL(结构化查询语言)已成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具。然而,随着数据量的增长和查询复杂性的提高,仅仅依赖传统的SQL工具可能无法满足高效、准确的数据分析需求。
经过调研,我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务(Docker, Kubernetes, Mesos)框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
邢孟棒,曾供职于阿里、网易,目前在腾讯云专职做性能优化方向。Linux 业余爱好者,偏好钻研各类工具源码与底层技术原理。在日常的性能工程实践中,比较注重方法论的探索、优化案例的沉淀。热衷于 eBPF 技术,擅长传统工具与 BPF 工具的结合应用。
性能优化不是一个简单的事情,但在 95% 以上的 React 项目中,是不需要考虑的,按自己的想法奔放的使用就可以了。
专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志,通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
相信很多人都听过“雷神 3”关于性能优化的故事。在一个 3D 游戏引擎的源码里,John Carmack 将 1/sqrt(x) 这个函数的执行效率优化到了极致。
一般来说, 学习一门新的技术, 最应该做的就是阅读其官方文档, 那是最权威的。Android本身给我们提供了很多App性能测试和分析工具, 而且大部分都集成到Android Studio或DDMS中, 非常方便使用。
性能分析拦截器,用于输出每条 SQL 语句及其执行时间,可以设置最大执行时间,超过时间会抛出异常。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象,优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中,每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询,执行这些查询会增加等待时间,特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能,最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢?一起来看看下面的例子吧! 当用户位于报告的单个页面上时,Power BI仅计算报表
忽然想起来还没怎么用过 profiling tools,这可是性能分析“杀器”啊,小水一波,兴许以后就用上了🙃。
随着人们对数码产品更大显示占比需求的高涨,手机全面屏时代已经不可阻挡地到来,面对各式各样的异形屏,应用开发者们似乎多了不少 “额外任务”。
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
陈志兴,Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目,听听音乐,偶尔也会打打竞技类游戏。 开场 今天,一年一度的Google I/O开发者大会在山景城海岸线圆形剧场举行。为了抢到有限的停车位,我们和小伙伴们一大早就驾车来到会场。会场上Google为来自全球各地的开发者准备了丰富的早餐,我们吃完早餐后很快就排队入场了。 会议10点才正式开始,开始之前,Google
因业务需要,过去一年从熟悉的Android开发开始涉及嵌入式Linux开发,编程语言也从Java/Kotlin变成难上手的C++,这里面其实有很多差异点,特此整理本文来详细对比这两者开发的异同,便于对嵌入式Linux开发感兴趣的同学一些参考。
Tech 导读 本文主要针对常用跨端技术Flutter、ReactNative、Weex、H5,从技术特点、基本架构、编译原理、基本渲染流程等进行梳理分析;以及一些常见性能问题如何优化解决,然后如何进行技术选型或在进行业务开发时选择不同技术栈的逻辑是什么。 01 背景 在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了! 随着技术的发展,产生了越来越多的端,如Android、iOS、M
IDE是“集成开发环境”的缩写,是一种软件应用程序,旨在为程序员提供一个集成的工作环境,使他们可以编写、测试和调试代码,同时提供各种辅助工具,以提高开发效率和质量。
你也可以为这个项目出一份力,如果发现有价值的信息、文章、工具等可以到 Issues 里提给我们,我们会尽快处理。记得写上推荐的理由哦。有建议和意见也欢迎到 Issues 提出。
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips 文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系、单元测试、UI 测试、接口测
在项目开发维护时,经常会对处理耗时较长的代码进行重构,那么该如何知道方法处理用了多长时间呢?到底该怎么实现呢?
创意,是程序员的一个身份代名词,一样的软件有不一样的玩法。比如,你可以像用 git 一样操作一个 SQL 数据库,dolt 就是这样的数据库。又比如,你可以只写文本,flowchart-fun 帮你将文本变成流程图。再如 ytfzf,一个让你在终端看上油管视频的小家伙。最后,上周的 GitHub 热榜的图像处理集大成者 PaddleGAN 让你变脸、图片修复、漫画头像…只要是和图像相关的功能,你都可以用 PaddleGAN 玩个遍。
在计算机性能调试领域里 profiling 是指对应用程序的画像,画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。
从字面上看,研发效能追求的是“效率”,但是脱离目标谈效率是没有意义的。从研发的角度看,软件的意义就是交付用户和客户的所需,从而产生价值。因此,研发效能就是更快地为软件的用户或客户交付价值。这里的价值包括以下几个方面。 有效性:让业务交付的服务与客户的需求及市场更加匹配,即对不对的问题。 质量:提升业务的安全性和可靠性、用户体验等,即好不好的问题。 效率:提升研发运维和变更的效率,即快不快的问题。 2021 年,腾讯 CSIG 技术委员会成立了研发效能提升组,基于腾讯云的技术标准化,以CODING 为底座,建
iOS 开发的官方 IDE 是 Xcode,它也是 Apple 平台最主流的开发工具。目前 Xcode 已经更新到第 9 个版本,功能也是涵盖开发、测试、性能分析、文档查询、源代码管理等多个方面,可谓是 App 开发一站式的平台。
代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile, cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。
当谈到Web开发时,Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架,可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而,在开发过程中,可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
大家肯定也都或多或少的写过一些Groovy代码,但由于不支持代码提示及编译时检查,使用Groovy开发的体验并不太好,Android Gradle插件4.0之后支持在Gradle构建配置中使用Kotlin 脚本 (KTS),用于替代 Groovy(过去在 Gradle 配置文件中使用的编程语言)。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
人工智能致力于创建“像人类一样工作和作出反应的智能机器。”数字营销领域正在不断引入新的更好的创新,并将其应用于我们的日常生活中。例如,使用语义提示和语音搜索来协助我们日常的搜索。
今天继续分享使用Go官方库pprof做性能分析相关的内容,上一篇文章:Golang程序性能分析(一)pprof和go-torch中我花了很大的篇幅介绍了如何使用pprof采集Go应用程序的性能指标,如何找到运行缓慢的函数,以及函数中每一部的性能消耗细节。这一节的重点会放在如何在Echo和Gin这两个框架中增加对pprof HTTP请求的支持,因为pprof只是提供了对net/http包的ServerMux的路由支持,这些路由想放到Echo和Gin里使用时,还是需要有点额外的集成工作。
Electron是一个跨平台的桌面客户端框架,使用 JavaScript,HTML 和 CSS 构建跨平台的桌面应用程序,文档:https://www.electronjs.org/zh/docs/latest,当前使用最新稳定版本:20.1.4 特性 我们可以从中了解到他实现的方式以及他的应用场景 我认为他们最大特点就是: 主进程和渲染进程就行隔离(沙箱模式) 当时用户操作和渲染的事情都是交给渲染进程 当需要操作系统API,例如:创建新窗体,获取电脑的相关信息等就交给主进程 也就是说当主进程和渲染进程需
框架集成MiniProfiler+Swagger来做接口的简单性能分析,和每次请求中相关的Sql执行情况报告;
屏幕1秒60帧,平均每帧16.6毫秒,如果代码实现不佳,或者过于复杂,导致一帧绘制时间大于16.6毫秒,则无法完成绘制,造成丢帧,连续出现掉帧,在现象上表现为卡顿。
Seven ways to Profile Go Applications by Dave Cheney at Golang UK Conf. 2016
上周六是我们TestOps性能进阶课程第六天——性能瓶颈与分析的学习。这一天的课程依旧是干货满满,云层老师从构建性能测试分析思路、性能瓶颈定位、常见性能分析模型、性能调优方案、性能测试报告等几个方面进行讲解。这里芒果一如既往的抽出其中一部分内容跟大家介绍~
我们尽最大的努力来争取使UI组件的性能如丝般顺滑,但有的时候这根本不可能做到。要知道,Android有超过一万种不同型号的手机,而在框架底层进行软件渲染的时候是统一处理的,这意味着你没办法像iOS那样自由。不过有些时候,你还是可以想办法提升应用的性能(有的时候问题根本不是出在原生代码上!) 要想解决应用的性能问题,第一步就是搞明白在每个16毫秒的帧中,时间都去哪儿了。为此,我们会使用一个标准的Android性能分析工具systrace,不过在此之前…… 请先确定JS的开发者模式已经关闭! 你应该在应用的日志
该插件使用 React 的实验性 Profiler API 来收集每个组件渲染的耗时,以识别 React 应用程序中的性能瓶颈。
今天博文菌要给大家介绍一项不得了的新技术! 这项技术是近年来Linux 系统技术领域的一大创新,热度攀升迅速。在Linux 内核开发者圈中,甚至有人戏称: “它会替代Linux” 这项技术就是伯克利数据包过滤器,江湖人称—— BPF 技术 什么是BPF? BPF ,全称Berkeley Packet Filter(伯克利数据包过滤器)是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。 BPF 于1992 年诞生在美国劳伦斯伯克利国家实验室(B 代表伯克利),论文 The BSD Packet Filter
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