性能指标的信仰危机
我观察到对于大部分前端工程师又或者曾经的自己而言,做性能监控是一个被“喂”的过程,即会惯性的收集已有指标和利用已有工具。又因为性能优化工作过程前置结果后置的关系,等到我们有需求发生时才会发现当下收集的数据并非是我们想要的。
我观察到对于大部分前端工程师又或者曾经的自己而言,做性能监控是一个被“喂”的过程,即会惯性的收集已有指标和利用已有工具。又因为性能优化工作过程前置结果后置的关系,等到我们有需求发生时才会发现当下收集的数据并非是我们想要的。
本文列出了 IT 运维的 20 个关键指标,如响应时间、错误率、吞吐量、可用性等。这些指标涵盖系统性能和稳定性监测,帮助运维人员全面评估并优化系统表现。此外,还包括 CPU 使用率、内存利用、数据库响应时间和安全事件率等,提供了具体参考值和优化建议,是运维工作的重要参考。
在 Go 中,字符串和字节数组的互转性能是很多开发者关注的问题。本文详细对比了四种转换方式,包括新型 unsafe 方法和 Kubernetes 实现,并通过 Benchmark 测试揭示了它们的性能差异。想要优化你的 Go 项目性能?不妨看看这篇详细的实测分析!
本文总结了OpenTelemetry中指标的概念与使用。作者介绍了OpenTelemetry如何收集和处理应用程序的性能指标,包括计数器、仪表和直方图等核心概念。文章还讨论了如何在应用中实现这些指标的监控,并通过代码示例展示如何使用OpenTelemetry SDK进行集成。此外,作者分享了将指标数据导出到Prometheus和Grafana进行可视化的步骤。
这篇文章探讨了在Linux上使用Rust进行文件I/O操作的性能测试。作者通过多种方法对读取大文件进行基准测试,包括使用标准BufReader、Direct I/O、内存映射(Mmap)以及io_uring等技术。结果显示,使用AVX-512指令集的内存映射实现是最快的方法,其读取速度超过8.4 GB/s。文章强调不同技术的性能差异,并提供代码示例供开发者参考。
在当今数字时代,软件系统在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。我们需要确保这些系统能够在高负载、高并发的情况下稳定运行,为用户提供良好的体验。为了实现这一目标,我们需要关注系统性能监控指标,洞察系统运行的关键脉搏。本文将从指标分类、指标详细说明等方面介绍系统性能监控指标的相关知识,帮助你更好地理解和应用这些关键数据。
这两天遇到一个任务调度算法引起的性能问题,花了颇多精力排查和解决。问题出在我写的 ltask 这个 lua 多任务库上。ltask 最初是对 skynet 的一些反思中开始的,最初只是想换一种思路实现 skynet :做一个库而不是框架、更少的锁竞争、避免服务因为消息队列堆积而过载……
虽然网络协议栈提供了丰富的功能,让我们可以方便的实现网络的数据交流,但是有时候我们对协议栈的性能还是不是那么满意的,前几篇文章我也介绍了通过XDP等技术高效处理网络数据的方式,但是毕竟XDP还没有那么广泛的应用,使用起来也还不是那么简单,如果我们通过编程语言提供的标准库来实现数据的读写,还怎么能提高性能呢?今天就介绍一种方式,批量的读写数据包。