文章标签
内存
-
探讨云环境中Java内存管理的最佳实践
在传统的服务器架构下，开发人员可以通过硬件资源升级或调整JVM参数等方式来解决内存问题。但是，在现代云环境中，这种方法已经不再适用。因为云服务提供商通常会限制虚拟机实例所能使用的最大内存量。 那么，在这样的背景下，我们该怎么办呢？本文...
-
用 Grafana 打造赏心悦目且易于理解的 InfluxDB 数据可视化仪表盘
用 Grafana 打造赏心悦目且易于理解的 InfluxDB 数据可视化仪表盘 Grafana 作为一款强大的开源数据可视化工具，与 InfluxDB 时间序列数据库的结合，可以轻松创建出美观且易于理解的数据仪表盘。但是，如何才能真...
-
动静态分析在程序开发中的应用与方法详解
在软件开发过程中，程序分析是确保代码质量和系统稳定性的重要步骤。动静态分析作为两种主要的程序分析方法，各自有其独特的优势和应用场景。本文将详细介绍动静态分析的概念、方法及其在实际开发中的应用。 什么是动静态分析？ 动静态分析是程序...
-
如何使用缓存技术加速数据加载：实用指南与技巧
在现代的软件开发中，缓存技术是一种重要的优化手段，可以显著提升数据加载的速度和应用的性能。本文将详细介绍如何利用缓存技术加速数据加载，并提供一些实用的技巧。 什么是缓存技术？ 缓存技术是通过将频繁访问的数据存储在一个快速的存储介质...
-
Java虚拟机中的即时编译器是如何工作的？
Java虚拟机中的即时编译器是如何工作的？ Java虚拟机（JVM）作为Java程序运行的核心，其高效性和跨平台性离不开即时编译器（JIT Compiler）的贡献。即时编译器是一种动态编译技术，在程序运行期间将字节码翻译成机器码，以...
-
消息队列性能瓶颈剖析与调优：如何提升吞吐量和降低延迟？
消息队列性能瓶颈剖析与调优：如何提升吞吐量和降低延迟？ 消息队列（Message Queue，简称MQ）作为分布式系统中的核心组件，承担着解耦、异步、削峰填谷等重要职责。然而，随着业务规模的扩张和数据量的增长，消息队列的性能瓶颈往往成...
-
如何在高峰时期快速定位内存使用问题？
在现代软件开发及运维过程中，高峰期的系统稳定性至关重要。而当应用面临突发流量时，迅速定位并解决内存使用问题，可谓是每位开发者和运维人员必须掌握的重要技能。 1. 确定监控指标 我们需要明确哪些指标能够帮助我们判断内存使用是否正常。...
-
解决Redis集群并发问题的实用技巧
解决Redis集群并发问题的实用技巧 Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列和实时数据分析等场景。在使用Redis集群时，高并发带来的问题常常困扰开发者。本文将介绍一些实用技巧，帮助你有效解决Redis集...
-
快速了解Redis的关键特性
Redis是一个开源的内存数据库，被广泛应用于高速缓存、消息队列等场景。本文将深入探讨Redis的一些关键特性，帮助读者更好地理解和使用Redis。 内存存储 Redis将数据存储在内存中，使得读写速度非常快。与传统的基于磁盘的数...
-
Pod 噪音重击时刻：用 cAdvisor 揪出 CPU/内存瓶颈
凌晨三点，刺耳的报警声把我从睡梦中惊醒。Kubernetes 集群里某个 Pod CPU 使用率飙升到 99%，内存也快爆了，整个集群都跟着卡顿起来。这熟悉的场景，让我不禁感慨：又是哪个调皮的 Pod 惹的祸？ 还好，我有 cAdvi...
-
深入探讨Redis的配置化系统监测
在现代互联网架构中，缓存技术已经成为提高应用性能的重要手段，而作为一种流行的内存数据结构存储，Redis以其高效、灵活和丰富的数据类型受到广泛青睐。然而，仅仅依赖于Redis本身并不足以确保其稳定运行，配置化系统监测则是保障其健康运作的重...
-
Redis常见性能力问题及解决方案是什么？
在现代应用程序中，数据存储和访问速度至关重要，而Redis作为一个高效的内存数据库，因其卓越的性能而广受欢迎。然而，在使用过程中，我们可能会遭遇一些常见的能力问题，比如高延迟、数据一致性以及持久化等难题。这篇文章将深入探讨这些问题，并提供...
-
Windows Server 容器网络性能优化实战指南
哎呀，说到 Windows Server 容器网络性能，真是让人又爱又恨！容器技术确实给咱们带来了不少便利，但网络性能这块儿，有时候真让人头疼。别担心，今天咱就来好好聊聊 Windows Server 容器网络性能优化那些事儿，保证让你茅...
-
让你的Redis集群告别“裸奔”：高效监控方案实战指南
监控 Redis 集群的状态至关重要，这就像给你的数据上了个“保险”，确保它安全、高效地运行。不然，万一出了问题，你可能就得面对数据丢失、服务中断等让人头大的情况。那么，怎样才能有效地监控 Redis 集群的状态呢？别急，咱们一步一步来。...
-
深入探讨Full GC与Young GC的区别及其对Java性能的影响
在Java编程中，内存管理是一个不可忽视的话题，而垃圾回收（Garbage Collection, GC）则是其中最为关键的一部分。在这篇文章里，我们将深入探讨Full GC与Young GC之间的主要区别，并讨论它们对Java应用性能可...
-
NestJS 高并发日志优化秘籍：异步、缓冲与格式定制，告别性能瓶颈
你好，我是老码农，很高兴能和你聊聊 NestJS 在高并发场景下的日志优化问题。作为一名后端开发者，日志对我们来说就像是侦探手中的放大镜，能帮助我们追踪问题、分析性能瓶颈。然而，在高并发环境下，不加优化的日志记录反而可能成为系统性能的“绊...
-
TensorFlow高效利用GPU：从入门到进阶的性能优化技巧
TensorFlow高效利用GPU：从入门到进阶的性能优化技巧 深度学习模型训练往往需要耗费大量时间，而GPU的强大并行计算能力能够显著缩短训练时间。TensorFlow作为流行的深度学习框架，如何高效利用GPU资源成为提升模型训练效...
-
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...
-
代码分析工具对不同编程语言的支持程度：Python、Java、C++ 谁更胜一筹？
代码分析工具对不同编程语言的支持程度：Python、Java、C++ 谁更胜一筹？ 在软件开发过程中，代码分析工具扮演着越来越重要的角色。它们可以帮助我们发现代码中的潜在问题，提升代码质量，降低开发成本。然而，不同的代码分析工具对不同...
-
TensorFlow和PyTorch在GPU环境下的性能调优策略：深度学习实战经验分享
深度学习模型训练耗时往往令人望而却步，尤其是在处理大型数据集时。充分利用GPU的计算能力至关重要。本文将分享一些在GPU环境下，针对TensorFlow和PyTorch框架进行性能调优的实用策略，结合实际经验，希望能帮助你提升模型训练速度...