文章标签
CPU
-
技术负责人给产品经理的系统问题沟通指南
系统问题沟通：给产品经理的快速参考 作为技术负责人，我经常需要向产品经理解释系统报错。他们可能不熟悉技术细节，但需要理解这些问题对业务的影响。以下是一套简洁的指标和解释，希望能帮助你快速同步系统状态。 核心原则： 避免技术术语...
-
性能工程师的eBPF实战指南：如何用eBPF定位应用瓶颈？
作为一名性能工程师，我深知应用性能优化是场没有硝烟的战争。面对日益复杂的应用架构，传统的性能分析工具往往显得力不从心。这时，eBPF（extended Berkeley Packet Filter）就像一把瑞士军刀，为我们提供了前所未有的...
-
ELK, Splunk, Graylog 性能大比拼：大规模日志监控场景下的选型与优化
你好，我是老码农。今天我们来聊聊大规模日志监控这个话题。在如今这个动辄几十上百台服务器、甚至云原生架构盛行的时代，日志就像是系统的“黑匣子”，记录着一切运行的蛛丝马迹。而如何有效地收集、存储、分析和展示这些海量的日志数据，就成为了一个至关...
-
后端服务告警“套餐”：告别手动配置，提升运维效率！
作为后端开发，每次新功能上线后，最头疼的可能不是代码实现，而是运维同学催着去配告警。每次都从头梳理指标、拍脑袋定阈值，这不仅费时费力，还容易遗漏关键问题。你是不是也想问：有没有那种能直接拿来用的告警“套餐”？如果能自动生成就更好了，省得每...
-
云原生微服务监控利器：为什么 Kubernetes 开发者需要了解 eBPF？
作为一名云原生应用开发者，你是否正面临以下挑战？ 微服务架构日益复杂，服务间的依赖关系错综复杂，难以追踪和定位性能瓶颈。 传统的监控方案侵入性强，对应用性能有一定影响，且配置和维护成本高昂。 面对突发的性能问题，缺乏有效的...
-
微服务API“定时变慢”之谜：无日志异常下的诊断与复现
线上微服务接口在固定时段出现周期性响应变慢，但日志却“风平浪静”，开发环境又难以复现，这无疑是开发者最头疼的问题之一。这类问题往往隐藏得深，涉及的层面广，需要一套系统性的排查思路。 一、 分析问题特征，缩小排查范围 首先，我们要仔...
-
Node.js Worker Threads 进阶：解锁复杂同步协作的终极秘籍
大家好，我是老码农！ 今天，我们来聊聊 Node.js 中一个非常强大的特性——Worker Threads。尤其对于那些已经熟悉 Node.js 异步编程，并希望进一步优化多核 CPU 利用率，构建高性能应用的开发者来说，Worke...
-
CUDA 异步操作性能测量：避坑指南与实战技巧
CUDA 异步操作性能测量：避坑指南与实战技巧 大家好，我是你们的“CUDA老司机”阿猿。今天咱们来聊聊 CUDA 异步操作性能测量这个话题。对于需要进行精确异步操作性能分析的 CUDA 开发者来说，这可是个绕不开的坎。测量不准，优化...
-
微服务集群资源优化：从基线到闭环的标准化实践
在微服务架构日益普及的今天，如何高效、科学地管理集群资源，成为了每个技术负责人面临的关键挑战。资源过度分配导致成本浪费，而分配不足则可能引发服务不稳定，二者皆非我们所愿。本文将探讨一套从性能基线测试到持续监控的闭环式标准化流程，旨在帮助您...
-
Canvas 性能优化秘籍：让你的图形渲染飞起来
你好，我是老码农，一个在前端摸爬滚打了多年的老兵。今天，咱们来聊聊 Canvas 这个“老伙计”的性能优化。Canvas 在前端开发中应用广泛，从简单的图形绘制到复杂的数据可视化、游戏开发，都离不开它。但是，Canvas 的性能问题也一直...
-
用 eBPF 洞察 Kubernetes 容器运行时，揪出性能瓶颈和资源浪费！
eBPF：Kubernetes 容器运行时洞察的新利器 作为一名 DevOps 工程师，你是否经常为 Kubernetes 集群的性能问题头疼？容器运行时行为难以捉摸，性能瓶颈隐藏在各个角落，资源利用率也难以优化。传统的监控工具往往只...
-
Nginx 调优秘籍：worker_connections 指令深度解析与实战指南
你好，老伙计！作为一名混迹互联网多年的老司机，相信你对 Nginx 肯定不陌生。它就像一个老朋友，默默地守护着我们的网站，处理着海量的并发请求。今天，咱们就来聊聊 Nginx 里一个非常关键的配置，它直接影响着你的网站性能—— worke...
-
Kubernetes应用数据库连接池与HPA的弹性优化策略
在容器化和微服务盛行的今天，将应用程序部署到Kubernetes集群已是常态。然而，当应用程序需要与数据库交互时，如何确保在面对高并发和动态伸缩的场景下，数据库连接既高效又稳定，是许多开发者和运维人员面临的挑战。简单地扩大Pod数量或数据...
-
多线程与异步编程：你真的懂它们的区别吗？
多线程和异步编程，这两个概念在并发编程领域经常被提及，很多开发者甚至混淆了它们。虽然它们的目标都是提高程序的效率，但实现方式和适用场景却大相径庭。本文将深入探讨多线程和异步编程的区别，帮助你更好地理解它们。 一、多线程：多个线程同时...
-
Nsight Systems深度剖析：顶点、光栅化和像素处理的性能瓶颈及优化实践
作为程序员，你肯定遇到过这样的情况：游戏卡顿、渲染缓慢， অথচ CPU 和 GPU 利用率却不高。这时，NVIDIA Nsight Systems 就能派上用场，帮你找出性能瓶颈。今天咱们就来聊聊 Nsight Systems 在图形渲...
-
Kubernetes集群Etcd性能瓶颈分析及优化实战：硬件、存储与参数调优
Kubernetes集群Etcd性能瓶颈分析及优化实战：硬件、存储与参数调优 作为Kubernetes集群的大脑，etcd负责存储集群的所有关键数据，例如Pod的配置信息、Service的路由规则、以及各种Controller的状态等...
-
告别“大海捞针”：系统偶发卡顿，如何用深度指标揪出真凶？
系统偶尔卡顿，日志一片“岁月静好”，但用户反馈体验糟糕……是不是感觉每次遇到这种问题都像在大海捞针？只盯着接口响应时间，往往只能看到表面现象，治标不治本。今天咱们就来聊聊，当传统监控失效时，如何更深层次地挖掘性能瓶颈。 首先，要明确一...
-
容器性能瓶颈深解：CPU、内存、I/O之外的“隐形杀手”与优化实践
在容器技术日益普及的今天，我们常常将容器的性能问题归结为CPU、内存和I/O这“三大件”的资源不足。然而，经验丰富的开发者和运维工程师会发现，即使这些核心资源看似充裕，容器化应用依然可能表现不佳，甚至出现意想不到的延迟和故障。这背后，往往...
-
性能瓶颈定位：从宏观指标到微观代码的下钻分析实践
你是不是也遇到过这样的情况：系统突然发出告警，SRE 团队提供的监控图表显示某个服务的 CPU 或内存利用率飙升，但当你追问具体原因时，却一头雾水？这些宏观指标，就像天气预报告诉你今天有雨，却没告诉你雨会下在哪里、下多久。你迫切想知道到底...
-
深度学习训练：GPU 为什么比 CPU 更强？
深度学习训练：GPU 为什么比 CPU 更强？ 深度学习，尤其是训练大型神经网络，需要大量的计算资源。近年来，GPU（图形处理器）在深度学习训练中逐渐取代了 CPU（中央处理器），成为首选的计算设备。这是因为 GPU 在并行计算方面具...