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C++多线程锁粒度选择-粗or细？性能差异与最佳实践
多线程编程是C++中构建高性能应用的关键技术之一。然而，多线程环境下的资源竞争可能导致数据不一致和程序错误。锁机制是解决这些问题的常用手段，但锁的使用方式直接影响程序的性能。一个关键的决策点在于锁的粒度选择：粗粒度锁（Coarse-gra...
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CPU调度延迟排查：揪出幕后黑手，优化性能瓶颈
CPU调度延迟排查：揪出幕后黑手，优化性能瓶颈 作为一名性能工程师，你是否经常遇到这样的困扰：明明CPU利用率不高，但应用程序的响应却慢如蜗牛？这很可能就是CPU调度延迟在作祟。CPU调度延迟是指进程在准备好运行后，到真正获得CPU执...
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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...
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Kubernetes服务网格性能优化？巧用eBPF实时监控与动态调优！
作为一名Kubernetes平台的深度用户，我深知服务网格在微服务架构中的重要性。但随之而来的性能开销，也常常让我头疼不已。今天，我想和你聊聊如何利用eBPF技术，为你的Kubernetes服务网格性能插上翅膀！ 1. 服务网格的甜蜜...
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用eBPF优化Kubernetes网络性能，告别Service性能瓶颈？
Kubernetes遇上eBPF：网络性能的救星？ 作为一名Kubernetes运维，你是不是经常被Service的性能问题搞得焦头烂额？流量一大，各种网络延迟、丢包问题就冒出来了。眼看着CPU蹭蹭往上涨，心里那个慌啊… 今天咱就...
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Go在WebRTC UDP高并发下的GC性能：挑战与优化策略
在WebRTC服务端处理UDP高并发场景，尤其是涉及到频繁的媒体数据包解析和构建时，Go语言的垃圾回收（GC）性能确实是开发者必须关注的核心问题之一。您的担忧完全合理，实时媒体流对延迟极为敏感，任何可察觉的GC停顿都可能严重影响用户体验。...
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Python Prophet 模型 Changepoint 自定义高级技巧
Python Prophet 模型 Changepoint 自定义高级技巧 大家好！今天咱们来聊聊 Prophet 时间序列预测模型里一个很重要的概念——Changepoint（突变点）。相信各位高级 Python 开发者在使用 Pr...
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MLOps实践：构建智能模型CI/CD流水线与自动化质量保障
在当今快速发展的AI时代，机器学习模型已成为许多产品和服务的核心。然而，将训练好的模型从实验室环境部署到生产环境，并持续维护其性能和稳定性，是一个复杂且充满挑战的过程。这正是 MLOps (Machine Learning Operati...
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eBPF实战：如何用eBPF揪出CPU占用率飙升的“罪魁祸首”？（附代码示例）
线上服务器CPU占用率突然飙升，报警信息铺天盖地，作为一名身经百战的运维工程师，你是否也曾经历过这样的“至暗时刻”？ 面对这种情况，传统的排查手段往往显得笨重而低效，犹如大海捞针。而eBPF，作为近年来备受瞩目的内核观测技术，为我们提供了...
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告别盲盒：用 eBPF 解锁容器内部系统调用追踪术，让 Bug 无处遁形
容器内部，黑盒重重？eBPF 来破局！ 作为一名老码农，我深知容器技术带来的便利，但也常常被其“黑盒”特性所困扰。应用跑在容器里，一旦出现问题，就像隔着一层毛玻璃，难以看清内部的真实情况。特别是对于那些隐藏得很深的 Bug，更是让人头...
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别再瞎猜了！用eBPF揪出CPU性能瓶颈，代码优化事半功倍
CPU性能分析，你还在用老掉牙的方法？ 作为一名资深程序员，我深知CPU性能分析是日常工作中不可或缺的一环。面对线上服务动不动就CPU飙高，响应慢如蜗牛的情况，你是不是也经常挠头，不知从何下手？ 传统的性能分析工具，比如 top ...
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如何使用 eBPF 诊断 Kubernetes 容器性能瓶颈？性能工程师的实践指南
作为一名性能工程师，你是否经常遇到这样的困扰：Kubernetes 集群中的容器应用响应缓慢，CPU 占用率异常飙升，但却难以快速定位问题根源？传统的监控工具往往只能提供宏观的指标，无法深入到内核层面进行细粒度的性能分析。这时，eBPF ...
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用户聚类实战：如何从海量行为数据中炼出业务黄金
在海量用户行为数据面前，数据分析师如何高效地进行特征提取和用户聚类，从而构建出真正具有业务意义的细分群体？这确实是许多同行面临的共同挑战。我们不仅要理解各种算法的原理，更要学会如何将其落地，避免在复杂的实验结果中迷失方向。本文将分享一些实...
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AI模型部署框架选型指南-性能、易用性、可扩展性全方位对比
在人工智能项目落地的过程中，模型部署是一个至关重要的环节。选择合适的模型服务框架，直接关系到AI应用的性能、稳定性、以及长期维护成本。本文将深入对比几款主流的AI模型服务框架，包括TensorFlow Serving、TorchServe...
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用eBPF揪出HTTP慢请求? 这几招让响应时间分析快准狠!
前言：你的HTTP请求还好吗？ 作为一名苦逼的开发者/运维，你是否经常被以下问题困扰？ 用户投诉网站慢，但你却找不到原因？ 监控报警一堆，但不知道从何下手？ 想分析HTTP请求的性能，却苦于工具复杂，配置繁琐？ ...
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告别盲人摸象，用 eBPF 打造 Linux 性能监控神器
前言：系统性能监控，为何如此重要？ 各位 Linux 运维老司机，你是否经常遇到以下场景？ CPU 突然飙升，但 top 命令看半天也找不到真凶？ 磁盘 I/O 延迟告警，但 iostat 输出的信息让人一头雾水？ 网...
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Serverless图片处理应用架构设计：如何实现自动化压缩、水印与人脸识别？
作为一名云原生架构师，我经常被问到如何利用 Serverless 技术构建高效、可扩展的图片处理应用。今天，我就结合实际项目经验，深入探讨如何设计一个基于 Serverless 的图片处理应用，涵盖图片压缩、水印添加、人脸识别等核心功能，...
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无感知实时风控：ML与大数据在海量用户行为评估中的实践
在数字化浪潮的推动下，互联网平台的登录和交易行为呈现爆发式增长。与此同时，伴随而来的是各类欺诈、盗号、恶意刷单等风险行为的激增。如何在用户无感知的前提下，对海量的用户行为进行实时、精准的风险评估和拦截，成为了当前技术领域的一大挑战。这不仅... -
性能工程师如何用 eBPF 揪出应用瓶颈？这几个方向要盯紧了！
作为一名性能工程师，优化应用性能是我的日常。应用跑得慢、CPU 占用高、I/O 延迟大，这些问题就像家常便饭，时不时就得处理一下。以前排查这些问题，我可能会用 top 、 iostat 这些工具，但说实话，它们给的信息太粗略了，很难定...
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HTTP/1.1 vs HTTP/2 vs HTTP/3性能实测对比：工程师必备的测试方法与优化技巧
当你在Chrome开发者工具里看到水桶状请求队列时——这就是HTTP/1.1的队头阻塞(HOLB)在作祟。2009年谷歌提出的SPDY协议直接催生了HTTP/2，而QUIC协议则孕育了HTTP/3。 测试环境搭建方法论 基准测试...