问题复现 近期部门内部有一个应用由于数据量过于庞大，或者说sql优化性能问题，导致查询全量数据时老报错nginx404，后来查看浏览器timing信息，发现其竟然时常达到可怕的2分钟十秒，抛去解决sql优化问题，这里从Nginx端的配置来说如何解决这类问题！ 存在的问题 服务器处理请求时间过长，导致
https://zhuanlan.zhihu.com/p/217826075超线程技术并不能提升物理能力，通过优化CPU处理流程提升总体处理能力，大概15-20%。一般而言单线程处理能力下降大概在5-15%之间。 这遍文章是针对游戏发烧友的，如果是普通玩家或者是普通办公者，直接建议购买支持超线程CP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/537590504 默认配置文件名称: application 常用后缀：propertiesymlyaml 优先级: properties > yml > yaml 1. Spring Boot 读取配置文件 假设配置文件 applicat
运行实时内核并评估其对应用程序的潜力和性能优势是值得的。 https://www.redhat.com/sysadmin/real-time-kernel 目录 什么是实时内核？ 实时安装RHEL Wrap up 实时内核功能在开源生态系统中已经存在了十多年。同样，红帽企业Linux（RHEL）对实
前言 春节假期时学习了下内核参数与nginx的调优 最近因为同事遇到问题一直没有解,自己利用晚上时间再次进行验证. 这里将几个参数的理解和验证结果简单总结一下. 希望能够在学习的过程中将问题解决掉. 其实很后悔没有好好学习代码.现在很多问题都已经到了瓶颈期 无法深入的研究下去. 参数一 net.ip
https://xiaorui.cc/archives/3495 这边有个性能要求极高的api要上线，这个服务端是golang http模块实现的。在上线之前我们理所当然的要做压力测试。起初是 “小白同学” 起头进行压力测试，但当我看到那压力测试的结果时，我也是逗乐了。 现象是，直接访问Golang
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0227103792775240073-1-1.html 应用性能调优 发表于 2022-11-14 15:19:36143查看 上篇文章 Native Memory Tracking 详解（2）:追踪区域分析(一)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/341374302 -XX:+AggressiveOpts 启用积极的性能优化功能, 这些功能有望在以后的版本中成为默认功能. 默认情况下, 此选项处于禁用状态, 并且不使用实验性能功能 Java’s -XX:+AggressiveOpts:
在前面多篇文章中多次提到方法内联，作为编译器最重要的优化技术，该技术不仅可以消除调用本身带来的性能开销，还能够触发更多的优化。本文将带领大家对该技术一探究竟。 方法内联 方法内联指的是：在编译过程中遇到方法调用时，将目标方法的方法体纳入编译范围之中，并取代原方法调用的优化手段。 以 getter/s
目录 一、VLAN概述与优势二、Trunk的作用三、IEEE 802.1q四、VLAN转发五、Trunk的配置六、单臂路由概述七、三层交换机实现VLAN之间通信的原理八、实验一九、实验二十、实验三 一、VLAN概述与优势 在使用交换机互联的以太网中，同一区域内的主机在相互通信时可能会产生广播报文，此
https://www.jianshu.com/p/945168b47487 How to Disable CPU Power Saving States on a Redhat or Suse Linux System For RedHat Linux (release 7 and later)
https://www.cnblogs.com/wwcom123/p/11181680.html 生产环境中使用Kafka，参数调优非常重要，而Kafka参数众多，我们的java的Configuration代码中，经常设置的参数如下： Properties props = new Propertie
作者：朱一帆 目录 SIMD 介绍 SIMD 函数派发方案 面向编译器的优化 SIMD 介绍 SIMD 是重要的重要的程序加速手段。CMU DB 组在 Advanced Database Systems 中有专门的两个章节（vectorization-1, vectorization-2）介绍
学习文章：英特尔×同态科技 | 基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破 文章 人工智能的安全隐患 ChatGPT的成功大部分来源于海量的数据支撑和丰富的数据维度，基于13亿参数量的庞大模型，随着用户的不断涌入，ChatGPT不断迭代进化新的“知识”，而在模型表达能力的增强之
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