记一次线上商城系统 Tomcat、JVM 高并发的优化 (mp.weixin.qq.com)

【简介】

对于线上系统调优,它本身是个技术活,不仅需要很强的技术实战能力,很强的问题定位,问题识别,问题排查能力,还需要很丰富的调优能力。

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@code小生 2021-01-18 15:23分享 / 0个评论
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性能测试之并发模型对比(JMeter、Locust和Gatling) (insights.thoughtworks.cn)
现在常见的并发模型有多线程模型,事件循环模型,Actor模型和CSP模型。为了能测试服务器系统的并发能力,性能测试工具也需要支持与之相应的并发包能力。充分了解性能测试工具的并发模型,可以更好地帮助你选择适合自己的性能测试工具。
by @Thoughtworks 2021-07-06 15:01 分享 查看详情
如何优化您的日常决策(翻译) (forum.lovejade.cn)
当今的生活和工作都是快节奏的,人们每天都会遇到各种各样的事情,并需要做出做相应的决策:哪些事情先做,哪些事情后做,哪些事情应该做,哪些事情不应该做。前些天有读到一篇文章:How to Optimize Your Daily Decisions,作者所做的思考,以及给出的建议,不仅通俗易懂,而且也方便用于日常工作、生活。因此有翻译成中文,分享给有需要的朋友;以下是原文。
by @杨琼璞 2021-07-05 16:52 分享 查看详情
我把 Android 10 手势导航的侧滑返回效果优化了一波 (mp.weixin.qq.com)
Android 10 中引入了手势导航功能,向IOS看齐了一步,但是默认的这个侧滑返回效果实在是差强人意,效果如下:
by @code小生 2021-06-27 13:19 分享 查看详情
Docker镜像优化:从1.16GB到22.4MB (mp.weixin.qq.com)
Docker 是一个供软件开发人员和系统管理员使用容器构建、运行和与分享应用程序的平台。容器是在独立环境中运行的进程,它运行在自己的文件系统上,该文件系统是使用 docker 镜像构建的。镜像中包含运行应用程序所需的一切(编译后的代码、依赖项、库等等)。镜像使用 Dockerfile 文件定义。
by @code小生 2021-06-27 13:12 分享 查看详情
如何优化您的日常决策(翻译) (forum.lovejade.cn)
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by @杨琼璞 2021-06-22 21:22 分享 查看详情
iOS App 启动优化 (mp.weixin.qq.com)
App的启动一般是指从用户点击App开始到AppDelegate的didFinishLaunching方法执行完成为止,一般又将启动分为冷启动和热启动。
by @code小生 2021-06-14 13:31 分享 查看详情
JVM优化之逃逸分析及锁消除 (it.deepinmind.com)
逃逸分析——我们在上一篇文章中所介绍的由编译器完成的一项的分析技术——使得删除锁的优化成为了可能。如果它能确认某个加锁的对象不会逃逸出局部作用域,就可以进行锁删除。这意味着这个对象同时只可能被一个线程访问,因此也就没有必要防止其它线程对它进行访问了。这样的话这个锁就是可以删除的。这个便叫做锁消除,本文是JVM实现机制的系列文章,这也正是今天要讲的主题。

众所周知,java.lang.StringBuffer是一个使用同步方法的线程安全的类,它可以用来很好地诠释锁消除。StringBuffer是Java1.0的时候开始引入的,可以用来高效地拼接不可变的字符串对象。它对所有append方法都进行了同步操作,以确保当多个线程同时写入同一个StringBuffer对象的时候也能够保证构造中的字符串可以安全地创建出来。
by @技术头条 2021-06-13 23:06 分享 查看详情
JVM优化之逃逸分析与分配消除 (it.deepinmind.com)
在Java Magazine的前几期文章中,我们介绍了just-in- time (JIT) 编译技术的一些理论基础,以及如何使用Java Microbenching Harness(JMH)和开源工具JITWatch来进行可视化分析,以便搞清楚HotSpot VM的内部机制。在这期文章中,我们将要深入介绍一下逃逸分析(escape analysis)技术,这是JVM最有意思的优化手段之一。逃逸分析是JVM的一项自动分析变量作用域的技术,它可以用来实现某些特殊的优化,后续我们也会分析下这些优化。在开始之前,你只需要掌握一些HotSpot JVM的基本工作原理就可以了。
by @技术头条 2021-06-13 23:06 分享 查看详情
SIGIR 2021 | 广告系统位置偏差的CTR模型优化方案 (tech.meituan.com)
近些年来,由于人工智能技术的高速发展,所带来的公平性问题也愈发受到关注。同样的,广告技术也存在着许多公平性问题,由于公平性问题造成的偏差对广告系统的生态会产生较大的负面影响。广告系统通过累积的用户交互反馈数据基于一定的假设去训练模型,模型对广告进行预估排序展示给用户,用户基于可看到的广告进行交互进而累积到数据中。在该环路中,位置偏差、流行度偏差等各种不同类型的偏差会在各环节中不断累积,最终导致广告系统的生态不断恶化,形成“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应。

由于偏差对广告系统和推荐系统的生态有着极大的影响,针对消除偏差的研究工作也在不断增加。比如国际信息检索会议SIGIR在2018年和2020年组织了一些关注于消除偏差主题的专门会议,同时也给一些基于偏差和公平性的论文颁发了最佳论文奖(Best Paper)。KDD Cup 2020的其中一个赛道也基于电子商务推荐中的流行度偏差进行开展。
by @技术头条 2021-06-13 22:45 分享 查看详情
数据库内核的并发控制 (www.ideawu.net)
大部分程序员最先接触并发编程, 一般是从编程语言里的多线程和锁开始. 但是, 并发控制是一种广义的技术思想, 千万不可将眼光局限于编程语言所提供的锁. 将编程语言里的并发控制技术推广, 就能得到任何层面的并发控制技术.

以操作一个文件为例, 如果不做并发控制, 就会遇到数据完整性问题. 例如, 我们写入的一项数据, 对应着现实对象, 如果不做并发控制, 那么可能读到的时两项数据的混合体, 或者只读到一项数据的部分.
by @技术头条 2021-06-13 22:42 分享 查看详情