《性能测试》专题

我有一个用例，需要以Json格式将调查结果从web应用程序上传到azure blob存储。根据调查问题判断，这些json对象将很小，甚至不会接近1MB。我一直在阅读C#中的azure blob客户端并进行实验。我实现了一个工作单元和存储库设计模式，这意味着每个CRUD操作都会导致与azure存储的连接。我是否应该考虑并行操作或批量调用以降低成本，提高性能和吞吐量？有很多关于并行操作的文章，但他们试

我有以下代码行： log4net。后勤经理。GetLogger（“m”）。调试（DateTime.Now.ToString（“hh:mm:ss.fff”）“Check-1”）； 设置=会话。CreateQuery（“来自设置s”）。UniqueResult Log4net. LogManager. GetLogger（"m"）. Debug（DateTime. Now. ToString（"hh：

JavaScript代码优化 1、慎用全局变量 为什么要慎用全局变量原因如下 1、全局变量定义在全局执行上下文，是所有作用域链的顶端 2、全局执行上下文一直存在于上下文执行站，直到程序退出 3、如果某个局部作用域出现了同名变量则会遮蔽或污染全局 2、缓存全局变量 其实就是在程序执行过程中，将使用中无法避免的全局变量缓存到局部 代码演示如下 1、普通写法： function getBt

介绍 这本栏文章中主要介绍的是JavaScript的性能优化 我们都知道，随着软件开发行业的不断发展，性能优化呢已经是一个不可避免的话题。 那么什么样的行为才能算得上是性能优化呢？本质上来说，任何一种可以提高运行效率， 降低运行开销的行为，我们都可以看作是一种优化操作， 这也就意味着在软件开发过程中必然存在着很多值得优化的地方。 特别是在前端应用开发过程中性能优化我们可以认为是无处不在的

前言 HTTPS 在保护用户隐私，防止流量劫持方面发挥着非常关键的作用，但与此同时，HTTPS 也会降低用户访问速度，增加网站服务器的计算资源消耗。 本文主要介绍 https 对用户体验的影响。 HTTPS 对访问速度的影响 在介绍速度优化策略之前，先来看下 HTTPS 对速度有什么影响。影响主要来自两方面： 协议交互所增加的网络 RTT(round trip time)。 加解密相关的计算耗时。

在jdk1.8中主要做了2方面的改进 改进一：取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry[] table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。 改进二：将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于hash表来说，最核心的能力在于将key has

第七章 - 性能与工具 最后一章，我们将介绍一些性能相关的话题，以及MongoDB开发者可以使用的工具。我们不会过深地涉及这些话题，但当中重要的部分都会有所介绍。 索引 最开始的时候我们介绍了特殊的system.indexes集合，它含有数据库中所有索引的信息。MongoDB中的索引和关系数据库很像：都有助于改进查询和排序的性能。索引是通过ensureIndex创建的： // "name"是域的名

显示或隐藏左上角的 性能监控 组件。在使用这个API之前，需要先在HTML页面的 <header> 部分引入stats.min.js <header>         <script src="stats.min.js"></script> </header> controller.enableStats(); controller.disableStats();

背景 APM 是应用性能监控的缩写。目前 APM 的主要功能着眼于分布式系统的性能诊断，其主要功能包括调用链展示，应用拓扑分析等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是将 SQL 解析与 SQL 执行这两块数据分片的最核心的相关信息发送至应用性能监控系统，并交由其处理。 换句话说，Apache ShardingSphere 仅负责产

大部分软件都可以通过付出相对较小的努力，让他们比刚发布时快上10到100倍。在市场的压力下，选择一个简单而快速的解决问题的方法是比选择其它方法更为明智而有效率的选择。然而，性能是可用性的一部分，而且通常它也需要被更仔细地考虑。 提高一个非常复杂的系统的性能的关键是，充分分析它，来发现其“瓶颈”，或者其资源耗费的地方。优化一个只占用1%执行时间的函数是没有多大意义的。一个简要的原则是，你在做任何事情

学习理解运行的程序的性能问题与学习 debug 是一样不可避免的。即使你完美、精确地理解了你的代码运行时所产生的开销，你的代码也会调用其他你几乎不能控制的或者几乎不可看透的软件系统。然而，实际上，通常性能问题和调试有点不一样，而且往往要更简单些。 假如你或你的客户认为你的一个系统或子系统运行太慢了。在你把它变快之前，你必须构建一个它为什么慢的思维模型。为了做到这个，你可以使用一个图表工具或者一个好

SkyWalking 是 Seata 组件中重要的APM（应用性能监控）实现. 预备工作 当您将 SkyWalking 整合到您的 Seata 工程前，请确保后台已经启动 SkyWalking 服务，如果您尚且不熟悉 SkyWalking 的基本使用的话，可先行参考 SkyWalking 快速入门。建议使用 SkyWalking 8.4.0 及以上的版本。 快速上手 Seata 融合 SkyWal

运行在操作系统内核态的网卡驱动程序基本都是基于异步中断处理模式，而DPDK采用了轮询或者轮询混杂中断的模式来进行收包和发包。DPDK起初的纯轮询模式是指收发包完全不使用任何中断，集中所有运算资源用于报文处理。但这不是意味着DPDK不可以支持任何中断。根据应用场景需要，中断可以被支持，最典型的就是链路层状态发生变化的中断触发与处理。 任何包进入到网卡，网卡硬件会进行必要的检查、计算、解析和过滤等，最

asm.js “asm.js”（http://asmjs.org/ ）是可以被高度优化的JavaScript语言子集的标志。通过小心地回避那些特定的很难优化的（垃圾回收，强制转换，等等）机制和模式，asm.js风格的代码可以被JS引擎识别，而且用主动地底层优化进行特殊的处理。 与本章中讨论的其他性能优化机制不同的是，asm.js没必须要是必须被JS语言规范所采纳的东西。确实有一个asm.js规范（

SIMD 一个指令，多个数据（SIMD）是一种“数据并行机制”形式，与Web Worker的“任务并行机制”相对应，因为他强调的不是程序逻辑的块儿被并行化，而是多个字节的数据被并行地处理。 使用SIMD，线程不提供并行机制。相反，现代CPU用数字的“向量”提供SIMD能力——想想：指定类型的数组——还有可以在所有这些数字上并行操作的指令；这些是利用底层操作的指令级别的并行机制。 使SIMD能力包含