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作者：张铁蕾链接：https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/117107570来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 首先，从大的方面说，这篇文档的名字，虽然叫“Backpressure”（背压），但却是在讲述一个更大的话题，“Flo
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关于JVM指针压缩性能的研究 摘要 JVM的内存对消最小是 8bytes 所以32G内存的情况下可以使用 32位的指针就可以了. 32位就是4G 在乘以最小的内存extent 8 bytes 的出来可以指向 32G的内存区域. 如果大于32G, 那么必须使用64位的指针. 理论上会导致非堆区的内存膨
设置虚拟机不同的带宽来进行模拟压测 kafka数据压测 1、公司生产kafka集群硬盘：单台500G、共3台、日志保留7天。 1.1 版本：1.1.0 2、压测kafka。 2.1 使用kafka自带压测工具：bin/kafka-producer-perf-test.sh 命令参数解释： --num
测试串行、并发、读、写 4类操作，每类操作又可以指定各种bs及count值，循环压测。每种场景一般执行3次，取平均值。 一、 串行写 #!/bin/sh bs_list=(256k 1024k 10M 20M 50M 100M 1G)cnt_list=(40000 10000 1000 500 20
1.命令 pgbench --help pgbench is a benchmarking tool for PostgreSQL. Usage: pgbench [OPTION]... [DBNAME] Initialization options: -i, --initialize invoke
https://www.cnblogs.com/yjlch1016/p/14052402.html 一、Redis Data Set插件： https://jmeter-plugins.org/wiki/RedisDataSet/ 该插件只能用于查询List和Set类型的数据，不能做增删改 下载的压
本文章 主要介绍证书的获取、处理、配置到jmeter中。 1. 获取证书 首先：谷歌浏览器 打开网站，点击 地址栏的锁（表示https），选择 “证书” “隐私、搜索和服务” “管理证书” 点击 上图中的“管理证书”后，打开如下窗口： 在中间的证书列表中找到需要导出的证书，点击“导出”按钮。 在新打
简介：TiDB的tikv节点实用的RocksDB，RocksDB的默认压缩算法为：[no:no:lz4:lz4:lz4:zstd:zstd] RocksDB 每一层数据的压缩方式，可选的值为：no,snappy,zlib,bzip2,lz4,lz4hc,zstd。 RocksDB6层的压缩为：[no
前言 这段时间在做 MQ（Pulsar）相关的治理工作，其中一个部分内容关于消息队列的升级，比如： 一键创建一个测试集群。 运行一批测试用例，覆盖我们线上使用到的功能，并输出测试报告。 模拟压测，输出测试结果。 本质目的就是想直到新版本升级过程中和升级后对现有业务是否存在影响。 一键创建集群和执行测
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
Java SpringBoot 7z 压缩、解压
一：背景 1. 讲故事 在给各位朋友免费分析 .NET程序 各种故障的同时，往往也会收到各种其他类型的dump，比如：Windows 崩溃，C++ 崩溃，Mono 崩溃，真的是啥都有，由于基础知识的相对缺乏，分析起来并不是那么的顺利，今天就聊一个 Windows 崩溃的内核dump 吧，这个 dum
摘要：用华为云函数工作流FunctionGraph搭建图片压缩应用。 本文分享自华为云社区《真正的按需计费丨函数工作流 FunctionGraph实战，5分钟搭建图片压缩应用》，作者：华为云PaaS服务小智。 1.背景介绍 互联网时代，各类app，小程序为人们的生活，办公，学习，休闲，娱乐提供着便利
摘要：模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。 本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》，作者：嵌入式视觉 。 一，模型压缩技术概述 因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入
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有次全链路压测中，有位同事负责的服务做Serverless扩容（负载达到50%之后自动扩容并上线接入流量）中，发现新扩容的机器被击穿，理论分析之后我们重新进行现象回放，模拟问题重现
