引言 本文主要介绍火焰图及使用技巧，学习如何使用火焰图快速定位软件的性能卡点。结合最佳实践实战案例，帮助读者加深刻的理解火焰图构造及原理，理解 CPU 耗时，定位性能瓶颈。 背景 当前现状 假设没有火焰图，你是怎么调优程序代码的呢？让我们来捋一下。 1. 功能开关法 想当年我刚工作，还是一个技术小白
https://www.cnblogs.com/hama1993/p/10580581.html 一、前言 开始之前，你需要准备的环境： Linux系统机器或者虚拟机一台，里面需要安装的软件：git、jdk、perl。 二、简单介绍 java性能分析火焰图的所做的事情就是能够分析出java程序运行期
场景 一般情况下，我们会对现有系统进行压测等方式，来了解系统最大的吞吐量等等，通过这种方式得知系统在生产环境下可扛住的压力，如果我们想了解在压测的链路过程中，是哪些地方执行时间过长，影响了系统的吞吐量，可以使用火焰图的方式来观察。 工具 生成火焰图需要两个工具： 1. async-profiler：
http://t.zoukankan.com/lemon-le-p-13820204.html 原由 最近因为kafka、zookeeper、ES和相关的Java应用的内存问题搞的头大，做运维将近4年，对Java调优、性能方面的知识了解的少之又少，是时候下定决心来对他多一个学习了。不能一口吃成一个胖
https://www.cnblogs.com/hixiaowei/p/15580662.html 0. 火焰图生成框架 1. Capture stacks 2. Fold stacks 3. flamegraph.pl 1. perf (13条消息) 性能分析之profiling及火焰图_巷中人的
http://www.wjhsh.net/xingzifei-p-7446264.html 上周一个偶然的机会听同事提到了Java FlameGraph，刚实验了一下，效果非常好。 一、什么是FlameGraph 直接看图说话。FlameGraph 是 SVG格式，矢量图，可以随意扩大缩小，看不清的
https://www.dazhuanlan.com/smallnight/topics/1040103 在做性能调优的时候，我们通常会借助一些性能分析工具（比如 perf，DTrace）分析系统资源的使用情况，比如 CPU、内存等，但这些工具分析的结果通常是文本形式，不够直观，不便于快速定位系统瓶
整体的学习思维导图如下，后续持续更新完善文章目录安装简介执行流程执行方式stap脚本语法探针语法API函数探针举例变量使用基本应用1. 定位函数位置2. 查看文件能够添加探针的位置3. 打印函数参数（
https://www.modb.pro/db/31086 图 1 鲲鹏NUMA架构优化图 openGauss根据鲲鹏处理器的多核NUMA架构特点，进行针对性一系列NUMA架构相关优化，一方面尽量减少跨核内存访问的时延问题，另一方面重分发挥鲲鹏多核算力优势，所提供的关键技术包括重做日志批插，热点数据
这里包含Linux 性能资料的工具图。这些使用大字体可以用作海报幻灯片。也可以将它们打印出来贴在办公室墙上。它们展示了：Linux 可观察性工具、 Linux 静态性能分析工具、 Linux 基准测试工具、 Linux 调优工具和Linux sar。 性能观察工具： 静态性能工具 性能压测工具： 性
https://www.modb.pro/db/610990 对于开发及运维人员来讲，火焰图是一个经典的定位性能问题的方法。利用火焰图可以可视化系统资源（cpu占用、内存占用、调度、IO等）的占用情况，从而帮助技术人员快速定位资源异常使用的代码级根因，或者观察潜在性能劣化趋势，进而优化系统和应用的性
https://zhuanlan.zhihu.com/p/572905835 陈巍谈芯：让你一图看懂某国芯片禁令的目的、范围和影响。 感觉这回是“芯片战争”，影响全球半导体产业链。但也是有方法减少影响的。
概述 这是 Gartner 的一个图，提供了全球的基于容器的 PaaS 公有云、混合云服务的梳理展示： 这里提供一个其他的视角： 中国市场，基于容器的 PaaS 混合云（公有云 + 私有云）的相关厂商及产品。 ❗️ 注意： 文章目前还是初版，只是厂商和产品的一个简单罗列，后面会进一步细化。 另外由于
大家好，我是沙漠尽头的狼，今天介绍一个WPF开源项目-NodeNetwork，它可以帮助我们快速构建和定制网络拓扑图。 一、前言 在现代软件开发中，数据可视化和可交互性越来越受到关注。为了实现这一点，通常需要使用各种图表、表格、网络拓扑图等控件。然而，对于某些特殊的场景，这些控件可能无法满足需求，此
接触过TensorFlow v1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天让我们一
本文作者：李杰 TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些
Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。
设计意图的传达是架构可视化关注的重要维度，在技术方案评审过程中不可避免的会出现各种各样的架构图或设计图，这些图形化表述在设计意图传达效果层面表现不一，本文从图形化的视角为软件架构图的评审关注点提供了参考。
