前端性能优化一直是前端工作中必不可少的一部分,但是我们如何知道哪些部分的性能有优化的空间呢?此时,Chrome 性能监测就派上用场了. 正所谓:知己知彼,百战百胜,只有确定了性能瓶颈,才能有条不紊地进行前端性能优化工作. Performance Performance 是 Chrome 开发者工具中的一个功能,用于记录网页从初始化到运行时的所有性能指标. 使用 Performance 之前,我们需要先打开 Chrome 的无痕模式,因为,身为开发者,Chrome 上一般都有着大量的 Chrome

本文转自:http://www.webryan.net/2013/01/use-webpagetest-to-analyze-web-performance/ 无论是从Velocity 2012还是在web技术沙龙,亦或前端同学的学习月报里,相信大家对PageSpeed的概念和原理都有了一定的了解.那么下一步我们要做的就是,将PageSeed分析方法应用到我们日常的发布中去.包括两部分: 1.发布系统上,提测之后,性能报告自动输出(主要针对内网环境,未发布) 2.日常性能回归检查(主要针对外网环

Chrome开发者工具之JavaScript内存分析 前端性能优化 —— 前端性能分析 Chrome DevTools - 性能监控

  在本文中,我们将解释 Linux 系统中最关键的管理任务之一——关于系统 / CPU 的负载load和平均负载Load average的性能监控. 首先来看所有的类 UNIX 系统中两个重要的表述: 系统负载 / CPU 负载 – 衡量 Linux 系统的 CPU 过载或利用率低的指标,即处于运算状态或等待状态的 CPU 核心数. 平均负载 – 通过固定的时间周期如 1.5.15 分钟计算出的平均的系统负载. Linux 中,平均负载一般指在内核运行队列中被标记为运行或不可打断状态的进程的平

Performance是一个做前端性能监控离不开的API,最好在页面完全加载完成之后再使用,因为很多值必须在页面完全加载之后才能得到.最简单的办法是在window.onload事件中读取各种数据. 大概长这个样子,小程序也支持 属性 timing (PerformanceTiming) 从输入url到用户可以使用页面的全过程时间统计,会返回一个PerformanceTiming对象,单位均为毫秒 按触发顺序排列所有属性:(更详细标准的解释请参看:W3C Editor's Draft)naviga

你有没有考虑过,你的goroutines是如何被go的runtime系统调度的?是否尝试理解过为什么在程序中增加了并发,但并没有给它带来更好的性能?go执行跟踪程序可以帮助回答这些疑问,还有其他和其有关性能的问题,例如延迟.竞争和较低的并行效率. 该工具是Go 1.5版本加入的,通过度量go语言特定事件的运行时,例如: 创建,启动和终止goroutines 阻塞/非阻塞goroutines(syscalls, channels, locks) 网络 I/O Syscalls 垃圾回收 Go 开箱

Web 前端页面性能监控指标 性能监控 / 性能指标 / 性能优化 白屏时间计算 FCP 白屏时间:从浏览器输入地址并回车后到页面开始有内容的时间: 首屏时间计算 FMP 首屏时间:从浏览器输入地址并回车后到首屏内容渲染完毕的时间: 不需要交互 ? TTI Navigation Timing API Navigation Timing Level 2, W3C Working Draft 21 January 2020 https://www.w3.org/TR/navigation-timin

如果我们想要对一个网页进行性能监控,那么使用window.performance是一个比较好的选择. 我们通过window.performance可以获取到用户访问一个页面的每个阶段的精确时间,从而对性能进行分析. 一.页面性能监控 1.利用performance.timing来监控网页的性能 网页的整个生命周期 PerformanceTiming属性如下 PerformanceTiming.navigationStart 表示从同一个浏览器上下文的上一个文档卸载(unload)结束时的UNIX

市面上成熟的 Node.js 性能监控系统,监控的指标有很多. 以开源的 Easy-Monitor 为例,在系统监控一栏中,指标包括内存.CPU.GC.进程.磁盘等. 这些系统能全方位的监控着应用的一举一动,并且可以提供安全提醒.在线分析.导出真实状态等服务. 本专题分为上下两个篇章,会简单分析下在 Node.js 环境中的几个资源瓶颈,包括CPU .内存和进程奔溃,并且会给出相应的监控方法. 本系列所有的示例源码都已上传至Github,点击此处获取. 一.CPU 在 Linux 系统中,可以通

本节会重点分析内存和进程奔溃,并且会给出相应的监控方法. 本系列所有的示例源码都已上传至Github,点击此处获取. 一.内存 虽然在 Node.js 中并不需要手动的对内存进行分配和销毁,但是在开发中因为程序编写问题也会发生内存泄漏的情况. 所以还是有必要了解一些 Node.js 开放的内存操作和常见的内存泄漏场景. 1)内存指标 Node.js 项目在启动后(例如 node index.js),会创建一个服务进程.进程是具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程,它是系统进行资源分配和调度

上节学习回顾 从课本章节划分,<垃圾收集器>和<内存分配策略>这两篇随笔同属一章节,主要是从理论+实验的手段来讲解JVM的内存处理机制.好让我们对JVM运行机制有一个良好的概念,才能继续往下学习. 本节学习重点 本节主要是针对JVM内存管理机制的一些监控手段,例如堆情况使用的监控,线程栈情况的监控等.有几句废话还是有必要在这里强调的,工具是人类思维的工具,例如Java语言是人类满足需求的一种技术手段,而监控工具只是维护程序应用的一种手段.所以,思考的逻辑思维要清晰,是问题引导工具,

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加

package cn.ximi.erp.web.common.interceptors; import cn.ximi.core.common.utils.string.StringUtil; import cn.ximi.erp.web.constant.Constants; import cn.ximi.erp.web.base.UserContext; import cn.ximi.manage.entity.SysResource; import cn.ximi.manage.entit

Performance Monitor是Windows内置的一个可视化监控工具,能够在OS级别上实时记录系统资源的使用情况,通过收集和存储日志数据,在SQL Server发生异常时,能够还原系统当时的资源的使用情况,是对SQL Server进行Troubleshooting的首选工具.Performance Monitor使用Performance Counter来追踪系统的活动状态的测量值,取样间隔默认是15s,即,Performance Monitor每隔15s,记录Performance

1. 业界案例 目前前端性能监控系统大致为分两类:以GA为代表的代码监控和以webpagetest为代表的工具监控. 代码监控依托于js代码并部署到需监控的页面,手动计算时间差或者使用浏览器的的API进行数据统计. 影响代码监控数据的因素有以下几种: 浏览器渲染机制: 浏览器对API的实现程度,比如performance API: 工具监控不用将统计代码部署到页面中,一般依托于虚拟机.以webpageTest为例,输入需统计的url并且选择运行次url的浏览器版本,webpageTest后台虚拟

Apache服务器性能监控 1.使用自带mod_status模块监控 1)加载mod_status.so 模块 在httpd.conf中打开LoadModule status_module modules/mod_status.so 2)修改httpd.conf配置文件增加(删注释#)如下内容: <Location /server-status>    SetHandler server-status    Order deny,allow    Deny from all    Allow

jdk为我们提供了一系列的jvm性能监控和故障处理工具,在这里根据学习进度进行整理记录.便于之后查阅 1.jps 虚拟机进程工具  类似于Linux系统中的ps命令,用于查看虚拟机进程,常用的有以下功能 jps -l    显示虚拟机进程id以及进程主类 jps -q  只显示进程id,不显示主类名称 jps -m  显示进程id以及传递给main的参数 jps -v 输出虚拟机进程启动时的jvm参数 2.jstat 虚拟机统计信息监视工具 该工具是用于监视虚拟机各种运行状态信息的命令行工具  

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

目录 [TOC] 1.基本概念 ​ 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c

背景 NanoProfiler是一个EF Learning Labs出品的免费性能监控类库(即将开源).它的思想和使用方式类似于MiniProfiler的.但是,设计理念有较大差异. MiniProfiler更像是一个面向开发和测试环境的性能监控类库,它的关注点(我说的不一定对,仅代表一家之言),更多的是提供了对微软的ASP.NET MVC,EntityFramework,WCF等主流前后端类库的封装和整合,如果你的项目恰巧从前端到后端都用到这些类库,它可以将从前端到后端的性能监控数据合并到一个

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi