一、写在开头 今天和一个之前研二的学妹聊天，聊及她上周面试字节的情况，着实感受到了Java后端现在找工作的压力啊，记得在18，19年的时候，研究生计算机专业的学生，背背八股文找个Java开发工作毫无问题，但现在即便你是应届生，问的考题也非常的深入和细节了，只会背八股，没有一定的代码量和项目积累，根本
作者引言 很高兴啊，我们来到了IceRPC之深入理解调度管道->快乐的RPC，为上篇的续篇，深入理解常见的调度类型, 基础引导，有点小压力，打好基础，才能让自已不在迷茫，快乐的畅游世界。 传入请求 了解如何处理传入的请求 接收传入的请求 调度器的调度方法接受传入的请求。该传入请求是由连接,在收到来自
作者引言 很高兴啊，我们来到了IceRPC之调度管道->快乐的RPC, 基础引导，有点小压力，打好基础，才能让自已不在迷茫，快乐的畅游世界。 调度管道 Dispatch pipeline 了解如何接受请求并返回响应。 定义 接受/完成请求，并返回响应的过程称为调度。 调度通常由服务器连接创建: 服务
一、选择GO的原因 作为一个后端开发，日常工作中接触最多的两门语言就是PHP和GO了。无可否认，PHP确实是最好的语言（手动狗头哈哈），写起来真的很舒爽，没有任何心智负担，字符串和整型压根就不用区分，开发速度真的是比GO快很多。现在工作中也还是有一些老项目在使用PHP，但21年之后的新项目基本上就都
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书提到：通常情况下，在视频流解析之后，从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此，如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频，会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.
JAVA下唯一一款搞定OLTP+OLAP的强类型查询这就是最好用的ORM相见恨晚 介绍 首先非常感谢 FreeSQL 提供的部分源码,让我借鉴了不少功能点,整体设计并没有参考FreeSQL(因为java压根没有expression所以没办法参考)只是在数据库方言上FreeSQL提供的SQL让我少走了
- 开题引入斐波那契 - 代码演示： 递归、循环 - 递归 vs 循环 - 时间复杂复高，指数型O(2^n)； 推导过程 - 占用线程堆栈， 可能导致栈满异常 - 压测演示 - 20230816补充尾递归 ## 斐波那契数列 打入门软件开发，斐波那契数列便是绕不过去的简单编程算法。 一个老生常谈的思
https://www.cnblogs.com/yunlongn/p/16630257.html 转载~ 在应用系统中，我们为加速数据访问，会把高频的数据放在「缓存」(Redis、MongoDB)里，减轻数据库的压力。 在操作系统中，为了减少磁盘IO，引入了「缓冲池」(buffer pool)机制。
https://www.modb.pro/db/555820 引 TL;DR 这“引”部分写得有点多了，不喜直接跳到下一节。 性能测试、压力测试、业务系统性能容量评估。这 3 件事，可以认为是大部分程序员/软件开发从业者都需要面对的事。但，奇怪的是，很多人花了很多时间去做完成这些工作任务，却很少有人
https://benjr.tw/532 雖然自己是從事 QA(Quality Assurance) 相關測試工作,但對於這些工具的使用還是有很多問號,下面列出 Linux 下我常用的 壓力(Stress) 與 的效能 (Performance) 測試軟體. 壓力測試 (Stress) 要如何在 L
https://xiaorui.cc/archives/3495 rfyiamcool2016年6月26日 0 Comments 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
https://juejin.cn/post/6844903943688945677 前言 常用的SQL数据库的数据都是存在磁盘中的，虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的IO压力，但由于数据库的缓存一般是针对查询的内容，而且粒度也比较小，一般只有表中的数据没有发生变动的时候，数据库的缓存才
https://aijishu.com/a/1060000000216862 这两天我手头正好有一台配置较高的工作站，2颗Xeon Gold 6258R 28核CPU、1TB（1024GB）内存，跑了下功耗压测。 在Windows下我习惯用AIDA64、Hwinfo这些监控软件。Linux下能看CP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/597779642 你好，我是高楼。这一篇，我们来看看怎样设计全链路压测的全局监控。 对于全链路压测来说，因为涉及到的服务比较多，所以分析逻辑难度加大，对监控的要求当然也更加复杂。 如果我们总是在性能瓶颈出现之后再去做分析，很可能会发现缺少各
https://developer.aliyun.com/article/790151?utm_content=m_1000295370 简介： 编者按：近几年国产数据库市场风生水起，涌现了多款优秀的国产数据库产品，本文选取了三款典型的国产分布式数据库进行全方位对比压测，呈现了国产分布式数据库的发展
zabbix--监控 TCP 连接状态 https://www.cnblogs.com/yanjieli/p/13294551.html 命令测试# Tcp的连接状态对于我们web服务器来说是至关重要的，从TCP的连接状态中可以看出网络的连接情况，服务器的压力情况，对服务器的并发有很好的直观反映
http://www.piaoyi.org/linux/Apache-ab-test.html 正 文： ab命令原理 Apache的ab命令模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低，既不会
大页内存（hugepages） 为优化内存管理引入了hugepages 可以自定义设置、将原来标准内存也4k设置为更大。 hugepages 优点： 使得Oracle SGA 不可交换； 减轻 TLB 的压力； 减少页表的开销； 减少页表查询的开销； 提升内存访问的整体性能； oracle建议设置h
https://www.modb.pro/db/251381 01 现象 社区小伙伴最近在为 Kylin 4 开发 Soft Affinity + Local Cache 的性能测试过程中，遇到了压测场景下查询响应时间不稳定问题， RT 随着时间变化较大，现象如下： 同样的 SQL （只是参数不同）
一、如何衡量高并发的系统性能 1.吞吐量Throughput： 2.响应延迟Response Delay： 二、性能优化目标 1.缩短响应时间 2.提高系统并发数（提升吞吐量） 3.系统处理合理状态（机器利用率） 随着系统压力增加（X坐标：在线业务人数）， Y坐标：绿色机器利用率，紫色并发数，蓝色：
