程序性能调优教程

现代应用程序通常由大量微服务组成，这些微服务在本地和云中分布的容器中运行。在这种情况下，服务网格是解决这些分布式微服务的安全性、连接性和可观察性挑战的基础设施层。但是，额外的组件层（来自 Mesh 基础设施）拦截所有流量对延迟的影响又如何呢？ 在本

从 JDK 18 开始，JDK 附带了四个垃圾收集器 (GC)；串行 GC、并行 GC、G1 GC 和 ZGC。在大多数情况下，默认的 GC G1 GC 将是最佳选择。但是，了解 GC 的设计目标可能会有所帮助，并且可能会帮助您实现应用程序的性能目标。本文将对每个 GC 以及何时应该使用它们

提醒你：如果你要对CPU瓶颈进行分析，不要依赖JVM FLIGHT RECORDER (JVM飞行记录仪)方法的分析。 一点 用也没有！ 应该： 使用async-profile

经过对 Generational（分代/世代） ZGC 的大量努力，第一个 Early Access 版本已在 jdk.java.net/genzgc 上发布并可供

SignNoz是一个开源应用性能监控（APM）和可观测性工具，它帮助开发人员监控他们的应用程序和解决问题，是DataDog、NewRelic等的开源替代品。监视你的应用，并可排查已部署应用中的问题，这是一个开源的可替代DataDog、NewRelic的方案SigNoz帮助开发

请注意，这些不是准确的数字。它们基于一些在线基准（Jeff Dean 的延迟数字 + 一些其他来源）。 L1 和 L2 高速缓存：1 ns、10 ns例如：它们通常内置在微处理器芯片上。除非您直接使用硬件，否则您可能不需要担心它们。 RAM 访问：100 ns例如：从内存中读

在本文中，我描述了每个系统架构师都应该知道的一些（非详尽的）性能指标。系统架构师的目标是设计和监督支持业务目标的 IT 基础架构的开发： 首先，我们需要了解系统架构师是做什么的：系统架构师负责设计、配置、操作和维护计算机和网络

c1, c2编译器线程是由Java虚拟机创建的，以优化你的应用程序的性能。偶尔，这些线程会倾向于消耗高CPU。在这篇文章中，让我们了解更多关于c1、c2编译器线程的情况，以及如何解决它们的高CPU消耗。 读完这篇文章后，像Hotspot JIT、c

Python 是一种流行但广受好评的解释性语言。它在性能方面取得了长足进步，最新版本显示我的系统显着加速。在 M1 Pro 上运行，我尝试了一些跨 Python 3.8、3.11、Bun 和 C++17 (-O2) 的 N 体模拟代码。 对

codeowners是一个 Go 程序，它根据GitHubCODEOWNERS文件中定义的一组规则打印出存储库中每个文件的所有者。

Python有两种类型的内存管理： 主要是引用计数。对象会跟踪指向它们的变量的数量。如果这个数字达到了0，它们就会被立即删除，而且是确定性的。在没有统计数据支持的情况下，我猜测99.9%以上的内存是这样处理的。 0.1%：这里失败的一个案例是如果你有一个循环（想想有配

Java在调用 Classloader.loadclass() 时线程会被阻塞，看它的源代码。下面是 ClassLoader.loadClass() 方法的源代码摘录。如果您想查看完整的源代码java.lang.ClassLoader，可以

JMX 公开了管理“bean”（MBean），这些是表示应用程序中控制点的对象。您的应用程序可以发布自己的 bean，这让您可以公开运行时监控和配置的功能。这非常酷，因为您可以导出管理员可以直接连接到仪表板（APM、Prometheus、Grafana 等）的信息并将其用于决策。JM

我声称下面这个简单的实验支持这个令人沮丧的说法：用你最喜欢的最先进的优化编译器运行你最喜欢的一组基准测试。在启用和未启用优化功能的情况下运行这些基准。这些数字的比率代表了编译器优化对加速这些基准测试的全部贡献。让我们假设，对于典型的真实世界的应用，这个比率大约是4倍，让我们进

在Java中，有许多技术可以确保线程安全。你可以使用synchronized和Lock等关键字来锁定代码块。但它们有一个共同的特点，那就是锁定会对代码的性能产生一定的损失。 其实，JDK中还提供了另一种思路，即：以空间换时间。没错，

当我们开启 AOF 持久化有三种模式： 1、Always - 每当内存中有数据更新时，同步写入数据到磁盘。 2、EverySec - 每秒写入磁盘。 3、No - Redis 不控制何时将数据写入磁盘。相反，操作系统决定何时将数据写入磁盘。 下面分析