Arthas的大名想必大家都听过，它是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等。
ANR问题，相信是日常应用测试中，各位小伙伴都会遇到的问题。本篇对ANR的类型、原因及出现场景、以及ANR定位与分析思路进行了总结！
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率，我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念，本文我们来做几个案例分析，以便于加深理解。
100并发用户下的负载测试，TPS最大升到570左右，然后跌到400，并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
前言： 朋友遇到了load average偏高的问题，关于load average的解释，网上也是五花八门，有的说法甚至都有些不负责任。在这里详细分析一下load average。 分析： 1，l
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎，所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要，而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
Serverless并不仅仅是一个概念，很多地方都已经有了它的影子和思想，本文将给大家介绍最近比较火的Serverless。
观察机器中top数据，发现内存使用率正常，但wa值很高，%wa指CPU等待磁盘写入完成的时间，怀疑磁盘性能负载过高导致
也叫 同步阻塞IO ， 请求数据的进程需要一直阻塞等待读取完成才能返回，同时整个读取的动作也是要同步等待I/O操作的完成才返回。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
环境：监控 ：zabbix 虚拟化 vmware /openstack 配置管理 saltstack 当zabbix 检测到集群中的tomcat cpu长时间偏高时候，自动调用vmware api 开
Cache在大家最开始接触开发的时候应该就听过许多了，比如浏览器缓存、OS中的缓存、什么缓存一致性等等，各式各样的Cache，看起来各种高大上的样子，看着群里或者某乎的大佬们在不断的讨论或者推缓存相关的blog。 近期对于缓存相关研究了不少，自己也在试着写一个Cache中间件来研究下。过程中整理了一下，准备做成一个系列文章发一下，也希望大家给我多多指正。 在正式开始开始写缓存之前，当然是先研究领域内现有的一些Cache 相关的内容，作为一个引言。 后续分别从OS 中的缓存、JVM中的缓存、Web 应用中常见缓存、现有常作为独立缓存的Redis／MemCache、InnoDB中的存储引擎、浏览器中的缓存、分布式缓存的实现案例 进行对应的浅析及相应Cache设计主题的引入。下面先大体的介绍一下各个场景及实现方式，后续会独立推送对应的浅析文章。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
检查腾讯云数据库 MySQL 实例的运行线程数，这个指标反应当前正在数据库中执行的查询数。如果运行线程数大量超过实例 CPU 核心数，代表当前配置的数据库负载偏高。容易出现请求阻塞，同步延迟增加的风险。
大家好, 我们前面的章节介绍了javaagent以及一些字节码修改框架ASM和Javassist, 以及他们的一些简单的应用场景. 今天重点给大家介绍一款github上开源的APM分布式链路监控产品 -- Pinpoint.
Java虚拟机创建了C1和C2编译器线程，用以优化应用程序的性能。但是有时这些线程会消耗大量CPU资源。在这篇文章中，我们将深入探讨C1和C2编译器线程，以及如何解决它们可能导致的高CPU消耗问题。
本文总结了一些常见的线上应急现象和对应排查步骤和工具。分享的主要目的是想让对线上问题接触少的同学有个预先认知，免得在遇到实际问题时手忙脚乱。
在大学校园上网的同学对锐捷应该都不陌生，而稍有研究的话就会知道8021x.exe是锐捷的一个部分。而部分锐捷在win7下会表现出8021x内存、CPU占用率偏高的情况，经过研究发现多为兼容模式所致。
平常的工作中，在衡量服务器的性能时，经常会涉及到几个指标，load、cpu、mem、qps、rt，其中load、cpu、mem来衡量机器性能，qps、rt来衡量应用性能。
最近有台服务器比较频繁的CPU报警，表现的特征有CPU sys占比偏高，大量慢查询，大量并发线程堆积。后面开发对insert的相关业务限流后，服务器性能恢复正常。
说到逆向APP，很多人首先想到的都是反编译，但是单看反编译出来的代码很难得知某个函数在被调用时所传入的参数和它返回的值，极大地增加了逆向时的复杂度，有没有什么办法可以方便地知道被传入的参数和返回值呢？
作者 | 卢万龙 策划 | 辛晓亮 当下，Web 3.0 大火，各种炒币、非同质化代币、元宇宙等应用模式纷纷粉墨登场。这些场景有一个共同的点就是——上”链”（这里所说都是指公链。我个人认为联盟链都是假的，巨头的跑马圈地，最多就是 Web 2.0 重来一遍。只有公链才是真的，所有场景都值得重塑一遍）。上”链”有一点难度的，一是因为应用场景可能受政治因素影响，另外一个是技术也是影响场景落地的一个关键要素。 我认为技术关键点可能有三个，计算、存储和网络。这其中，又以网络因素影响最大。为什么呢？无限计算和存储
监控系统状态 vmstat 命令，监控系统状态 用法 vmstat 1 关键的几列：r ，b，swpd，si，so，bi，us，wa vmstat命令 用 w 命令查看系统的负载，当系统的负载值偏高时， 比如：数值大于CPU核数，那说明CPU不够用了，就需要去思考是什么原因导致的？我的进程在干什么？有哪些任务在使用CPU呢？ vmstat 命令，可以查看到CPU、内存、虚拟磁盘交换分区、I/O（就是你的磁盘）、系统进程等 格式 ： vmstat 1 表示每一秒动态显示一次 数字1表示：每
JDK诞生 Serial追随 提高效率，诞生了PS，为了配合CMS，诞生了PN，CMS是1.4版本后期引入，CMS是里程碑式的GC，它开启了并发回收的过程，但是CMS毛病较多，因此目前任何一个JDK版本默认是CMS 并发垃圾回收是因为无法忍受STW
服务器是网站运作当中重要的空间支持，传统采用的多数都是物理服务主机，技术的不断提升而使得可以通过云服务器来代替传统的服务器，避免需要购买主机。物理服务器的成本随着网站运行内存的需求量变大，会需要更换新的配置，同时期间还需要有专门的技术团队负责维护，运行成本偏高，而云服务器在使用当中更具有灵活性的特征，那么如何配置云服务器呢，云服务器和传统的服务器又有哪些不同呢。
网站空间就是指用来存储网站的文字、文档、数据库、图片等的空间。在大连网站建设完成后，网站的持有者需要购买空间才能发布内容。网站是否能够让用户拥有良好的体验以及是否有利于搜索引擎的抓取，选择合适的网站空间是非常重要的。
近日，ARM发布了2020年客户端CPU IP性能路线图展望，这是ARM有史以来第一个公开发布前瞻性的CPU IP路线图，其中详细说明了2019年至2020年的下两代的CPU性能和功率预测。
之前组内一位大佬分享了一些关于系统性能优化方面的干货，这里我将它整理成文并且加入自己平时常用的一些工具和技巧。由于关于系统性能优化涉及的内容非常多，我会分几篇文章来分享。这次分享下定位系统层面问题的常用方法。
刚开始因为用的不多，整体还在可控范围内，后续随着业务的持续迭代，项目间出现需要通信的情况，就开始混乱难以维护，然后就是被迫开始重构，统一消息组件。
Java NIO是为了解决高并发请求提出的设计模型，是基于IO多路复用设计出来的。底层又依赖于操作系统的支持(select、poll、epoll)。
在上期《软硬件融合技术内幕 基础篇 (13) —— 温度墙是什么？》里面，我们了解到了，CPU及计算机中其他部件的频率，是由数字锁相环决定的，并且计算机系统可以基于温度来控制各产品的工作频率。在最坏的情况下，系统会强行切断所有部件的供电，直到系统温度恢复后，供电才能恢复正常。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
本文主要是记录自己在移动端开发中遇到的一些坑点或者总结（持续更新，有新的坑点会总结进来）
双十一即将来临，做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级，流量控制，扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了，不过这个时候，应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百？用流量打爆。。。Emmm，这很酷
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
NR,NR表示从awk开始执行后，按照记录分隔符读取的数据次数，默认的记录分隔符为换行符，因此默认的就是读取的数据行数，NR可以理解为Number of Record的缩写。
A：网上已经有很多的文章解释过这个问题，简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序，而在线评估的是广告与广告点击率的距，评估的角度就不一致，所以这种情况是有可能发生的。举一个极端的例子，假设人在 wifi 环境下更喜欢点广告，但无论是哪个广告更喜欢点的程度都是一样的，如果在离线环境下如果我们加入了是否在 wifi 环境下这个特征，我们就应该能得到更高的 AUC，而在线时，因为这个特征的影响对所有广告是一样的，其实无法提升我们的在线效果，因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x)，所以不会提升。
晚上10点，你拖着疲惫的身子准备打卡下班，突然钉钉群报警，你负责的项目线上出问题了，你心理一慌，什么鬼？
传统的经济理论认为股票市场是有效的，价格波动是对市场信息的反应，投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策。
应用程序向操作系统发出IO请求：应用程序发出IO请求给操作系统内核，操作系统内核需要等待数据就绪，这里的数据可能来自别的应用程序或者网络。一般来说，一个IO分为两个阶段：
最近遇到一个有点烧脑的需求，其实也不算烧脑，主要是判断条件过多，对于我这种记忆力差，内存小的人来说容易出现内存溢出导致大脑宕机。也可能是因为我还没有找到能减小大脑内存压力的写法。若读者有更好的解决方案，欢迎在本文文末进行留言噢！
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j （简称 DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。
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