文章标签
吞吐量
-
流处理架构：平衡海量实时数据性能与开发运维便利性的“新解”
作为数据产品负责人，我们每天都在与数据的洪流搏斗。数据量的爆炸式增长，尤其是实时数据的处理需求，让许多现有系统架构捉襟见肘。如何在这种“永无止境”的数据增长中，既能追求系统的极致性能，又能确保开发和维护的便利性，同时避免引入过多的技术债务...
-
微服务海量日志实时分析：可扩展日志收集系统设计实践
在微服务架构日益普及的今天，系统规模的扩大带来了日志处理的巨大挑战。传统的日志收集与分析方案往往难以应对海量日志数据和实时分析的需求。一个设计良好、可扩展的日志收集系统，对于微服务的可观测性、故障排查和性能优化至关重要。本文将探讨如何构建... -
探讨Kafka与RabbitMQ的性能差异及适用场景是什么？
在现代软件架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，尤其是在分布式系统中。Kafka和RabbitMQ是两种流行的消息队列技术，各自有其独特的优势和适用场景。 Kafka的特点 Kafka是一个分布式流处理平台，专为高吞吐量和可扩展性...
-
分片锁与无锁并发：打造高性能并发系统的秘诀
分片锁与无锁并发：打造高性能并发系统的秘诀 并发编程一直是提升系统性能的关键手段。在高并发场景下，如何有效地管理共享资源，避免数据竞争，是每个开发者都需要面对的挑战。传统的锁机制虽然能够保证线程安全，但在高并发情况下，容易造成线程阻塞...
-
利用 Python 脚本进行负重分布学习的难点和解决方案
利用 Python 脚本进行负重分布学习的难点和解决方案 在大数据和云计算的背景下，学习负重分布的难点和解决方案非常重要。本文将探讨利用 Python 脚本进行负重分布学习的挑战和对策。 什么是负重分布 负重分布是一种计算...
-
告别性能瓶颈：APM工具驱动的持续优化之旅，让你的应用飞起来！
前言：性能优化，永无止境的追求 各位开发者，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天，咱们不聊BUG，来聊聊一个比BUG更让人头疼，却也更具挑战性的话题——性能优化。 在互联网的世界里，用户体验至上。一个响应缓慢、卡顿频繁的应...
-
物联网应用的数据库选择：应对海量数据和实时性需求
物联网应用的爆发式增长带来了海量数据的挑战，同时对数据的实时性要求也越来越高。如何选择和构建一个高效可靠的数据库系统，成为物联网应用成功的关键因素。本文将探讨物联网应用的数据库选择，重点关注如何应对海量数据和实时性需求。 传统关系型...
-
如何评估负载均衡的性能指标和标准
在现代网络架构中，负载均衡作为优化资源使用、提升可用性的重要手段，越来越受到重视。想象一下，一个高流量的网站，数以万计的用户同时访问，如果缺乏有效的负载均衡，服务器可能很快就会崩溃。在这里，我们不仅需要实施负载均衡，还需要评估其性能指标和...
-
Redis集群性能优化的关键：实时数据的精准采集与分析
Redis集群性能优化的关键：实时数据的精准采集与分析 Redis作为一种高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。然而，随着业务规模的扩大，单机Redis往往难以满足高并发、大吞吐量的需求，因此Redis...
-
实时特征存储新引擎：PMem与GPU加速存储深度解析
在人工智能和机器学习领域，实时特征存储（Real-time Feature Store）是连接离线训练和在线推理的关键环节。它要求极低的读写延迟和极高的吞吐量，以满足模型在毫秒级时间内获取最新特征的需求。传统的存储方案，如基于SSD的KV...
-
Kafka异步任务实践：如何让你的系统飞起来？（附可靠性保障）
Kafka异步任务实践：如何让你的系统飞起来？（附可靠性保障） 作为一名后端开发，你肯定遇到过这样的场景：用户注册、发送邮件、生成报表...这些操作耗时较长，如果同步执行，会阻塞主流程，导致用户体验极差。怎么办？异步任务！ 说到异...
-
告别玄学调参，用机器学习给你的 Dispatcher 线程池做个“智能SPA”！
嘿，各位身经百战的码农们，有没有遇到过这样的场景：线上服务时不时抖一下，CPU 像打了鸡血一样狂飙，排查半天发现是线程池配置不合理？ 是不是觉得手动调整线程池参数就像炼丹，全凭感觉？一会儿 corePoolSize 加 2，一会儿...
-
线上服务性能瓶颈的智能预警与定位：从被动响应到主动出击
线上服务偶尔出现的性能下降，却总要等到用户反馈才被发现，这无疑是每个运维或开发团队的痛点。当用户抱怨响应慢、卡顿，甚至无法访问时，我们才匆忙介入排查，这不仅严重损害用户体验，也给团队带来了巨大的被动压力。更棘手的是，在一个复杂的分布式系统...
-
微服务RPC通信性能瓶颈？这5个轻量级高效率方案让你系统“跑车一样快”！
最近看到有同行抱怨微服务架构中的RPC调用在面对高并发时响应迟缓，让人头疼。特别是团队人手有限，实在不想被那些庞大的分布式系统文档和复杂的依赖拖垮。这确实是很多团队在微服务落地后会遇到的瓶颈。别急，解决之道并非要“大动干戈”，我们可以从几...
-
高并发场景下软件负载均衡器的性能瓶颈分析与优化策略
高并发场景下软件负载均衡器的性能瓶颈分析与优化策略 在现代互联网应用中，高并发访问已经成为常态。为了保证系统的稳定性和高可用性，负载均衡器扮演着至关重要的角色。它能够将大量的客户端请求分发到多个后端服务器，有效地提高系统的吞吐量和响应...
-
如何评估边缘计算平台的性能：关键指标与实践经验
在当今快速发展的技术领域，评估一个边缘计算平台的性能显得尤为重要。这不仅关乎系统的稳定性和响应速度，更直接影响到企业在数据处理、存储和安全等方面的决策。想要有效地进行这种评估，我们需要关注几个关键指标。 1. 响应时间（Latency...
-
如何设计一个可靠的消费队列系统，保证消息不丢失？
如何设计一个可靠的消费队列系统，保证消息不丢失？ 在分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色，它可以解耦系统、提高并发能力、以及增强系统的容错性。然而，保证消息队列的可靠性，特别是防止消息丢失，是一个充满挑战的任务。本文将深入探讨如...
-
格基加密算法硬件加速的工程挑战：从理论到现实的跨越
格基加密（Lattice-based Cryptography）作为后量子密码学的重要分支，近年来受到了广泛关注。它基于数学难题——格问题，被认为是能够抵抗未来量子计算机攻击的有力候选者。然而，将格基加密算法从理论研究转化为实际应用，尤其...
-
Fluent Bit 性能调优实战：从 CPU、内存优化到高吞吐、低延迟场景配置
你好，我是你们的“赛博朋克”老铁。今天咱们聊聊 Fluent Bit 的性能调优。Fluent Bit 作为云原生日志收集的利器，性能调优是保证其在生产环境中稳定运行的关键。相信不少朋友都遇到过 Fluent Bit 占用资源过高、日志收...
-
SRE视角：构建有效告警，实现从基础设施到业务的全栈监控
SRE视角：构建有效告警，实现从基础设施到业务的全栈监控 作为一名SRE，我们常常会面临这样的困境：投入大量精力搭建了监控系统，却发现效果总是不尽如人意。基础设施层面的CPU、内存、磁盘、网络指标固然重要，但当真正的生产问题出现时，这...