一.golang 程序性能调优 在 golang 程序中,有哪些内容需要调试优化? 一般常规内容: cpu:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比等 内存:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比,内存泄露等.如果在往里分,程序堆.栈使用情况 I/O:IO的使用情况 - 哪个程序IO占用时间比较长 golang 程序中: goroutine:go的协程使用情况,调用链的情况 goroutine leak:goroutine泄露检查 go dead lock:死锁的检测分析 data rac

Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java 应用性能的瓶颈点非常多,比

Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘.内存.网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等.笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层,如图 1 所示. 图 1.Java 性能优化分层模型 每层优化难度逐级增加,涉及的知识和解决的问题也会不同.比如应用层需要理解代码逻辑,通过 Java 线程栈定位有问题代码行等:数据库层面需要分析 SQL.定位死锁等:框架层需要懂源代码,理解框架机制:JVM 层需要对 GC 的

阅读本文大概需要 10 分钟. 作者:张俊城, 郭理勇, 刘建来源:http://t.cn/AiCTERJz Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等. 尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来. Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘.内存.网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等. 笔者根据个人经验,将

Java 应用性能调优实践 Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

当时候需要去计算一段代码或一个程序所消耗时间的时候,就需要进行统计时间,用程序去计算某一段代码的执行所需要的时间远比用眼睛直接去看程序运行时间高很多. go语言中的time包中提供了函数来提供计算消耗时间,具体的使用方式如下案例所示: bT := time.Now()            // 开始时间 eT := time.Since(bT)      // 从开始到当前所消耗的时间 fmt.Println("Run time: ", eT) 1.朴素方法 在函数起始位置计算当前时

pprof是个神马玩意儿? pprof - manual page for pprof (part of gperftools) 是gperftools工具的一部分 gperftools又是啥? These tools are for use by developers so that they can create more robust applications. Especially of use to those developing multi-threaded application

// 写超时警告日志 通用方法   func TimeoutWarning(tag, detailed string, start time.Time, timeLimit float64) {   dis := time.Now().Sub(start).Seconds()   if dis > timeLimit {     log.Warning(log.CENTER_COMMON_WARNING, tag, " detailed:", detailed, "Ti

先写一个公共函数, 比如在 common 包下有这么一个方法: // 写超时警告日志 通用方法 func TimeoutWarning(tag, detailed string, start time.Time, timeLimit float64) {     dis := time.Now().Sub(start).Seconds()     if dis > timeLimit {         log.Warning(log.CENTER_COMMON_WARNING, tag, &quo

原文地址 开发环境搭建 golang 的开发环境搭建比较简单,由于是编译型语言,写好 golang 源码后,只需要执行 go build 就能将源码编译成对应平台(本文中默认为 linux)上的可执行程序.本文不再赘述如何搭建 golang 开发环境,只说明下需要注意的地方. 从官网下载对应平台的 golang 安装包中包括 golang 的编译器.一些工具程序和标准库源码.早期的 golang 版本中,需要设置 GOROOT 和 GOPATH 两个环境变量. 从 1.8 版开始,GOPATH

小结: 1. 性能查看工具 pprof,trace 及压测工具 wrk 或其他压测工具的使用要比较了解. 代码逻辑层面的走读非常重要,要尽量避免无效逻辑. 对于 golang 自身库存在缺陷的,可以寻找第三方库或自己改造. golang 版本尽量更新,这次的测试是在 golang1.12 下进行的.而 go1.13 甚至 go1.14 在很多地方进行了改进.比如 fmt.Sprintf,sync.Pool 等.替换成新版本应该能进一步提升性能. 本地 benchmark 结果不等于线上运行结果.

PHP与Golang如何通信? 最近遇到的一个场景:php项目中需要使用一个第三方的功能(结巴分词),而github上面恰好有一个用Golang写好的类库.那么问题就来了,要如何实现不同语言之间的通信呢? 常规的方案: 用Golang写一个http/TCP服务,php通过http/TCP与Golang通信 将Golang经过较多封装,做为php扩展. PHP通过系统命令,调取Golang的可执行文件 存在的问题: http请求,网络I/O将会消耗大量时间 需要封装大量代码 PHP每调取一次Gol

目录 [TOC] 1.RabbitMQ介绍 1.1.什么是RabbitMQ?   RabbitMQ 是由 LShift 提供的一个 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现,由以高性能.健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 写成,因此也是继承了这些优点. 1.2.什么是AMQP?   AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计.它从生产者接

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How

主流开发语言,为了达到项目间的低耦合,都会借助IoC框架来实现.即抽象和实现分离,使用抽象层,不用关心这些抽象层的具体实现:抽象层的实现,可以独立实现.现在比较流行的领域驱动设计(ddd),为了达到将领域层作为最核心,也需要依赖于IOC. 回过头来,我们看看golang实现的ioc框架,有golang风格的框架,也有从其他主流语言搬过来的比较重的框架.我觉得目前实现最轻量级的,当属martini框架的ioc依赖库 github.com/codegangsta/inject  .代码行数很少,提供

1.管道chan吞吐极限10,000,000,单次Put,Get耗时大约100ns/op,无论是采用单Go程,还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000),耗时均没有变化,Go内核这对chan进行优化. 解决之道:在系统设计时,避免使用管道chan传递主业务数据,避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行,这样做减少chan传输耗时,和Go程调度耗时,性能会有很大的提升. 案例分析:nsq和nats都是实时消息队列,nsq在客户端端和服务端大量使用chan转发消息,导致性能

需求 浮点数取2位精度输出 实现 代码 package main import ( "time" "log" "strconv" "fmt" ) func main() { threadCount := 100000 fa := 3.233667 time1 := TestFn(threadCount,fa,func(fa float64) string{ return strconv.FormatFloat(fa,'f',2

h1 { margin-top: 0.6cm; margin-bottom: 0.58cm; direction: ltr; color: #000000; line-height: 200%; text-align: justify; page-break-inside: avoid; orphans: 0; widows: 0 } h1.western { font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 22pt } h1.cjk