移动APP性能监测实践（iOS篇） 杨凯 杨凯 杨凯@听云 iOS研发工程师 yangkai@tingyun.com 关于APM APM的终极使命 APM价值的直接体现 监测的根本在数据获取 监控 技术 NSURLProtocol Method swizzling Isa swizzling Isa swizzling+NSProxy Others NSURLProtocol

业务性能优化概览 By Xargin 《Go 语⾔⾼级编程》合著者 Go contributor ⽬ 录 优化的前置知识 01 ⽣产环境的优化 02 Continuous profiling 03 优化的前置知识 第⼀部分 Latency numbers every programmer should know https://colin-scott.github.io/p io/personal_website/research/interactive_latency.html 优化的前置知识 • 要能读得懂基本的调⽤栈 • 了解 Go 语⾔内部原理(runtime，常⽤标准库) • 了解常⻅的⽹络协议(http、pb) https://github.com/bagder/http2-explained https://github.com/bagder/http3-explained ⽤户声明的对象，被放在栈上还是堆上， 是由编译器的 escape analysis 来决定的 ⽅法论 内存使⽤优化 CPU 使⽤优化 阻塞优化 GC 优化 标准库优化 runtime 优化 应⽤层优化 底层优化 • 越靠近应⽤层，优化带来的效果越好 • 涉及到底层优化的，⼤多数情况下还是修改应⽤代码 逻辑优化 ⽣产环境的优化 第⼆部分 ⾸先，是发现问题 API 压测 全链路压测 ⽣产环境被 ⾼峰流量打爆了

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free Free Lunch • 定位热点 & 热点加速 • 对于项⽬目开发周期：
 1. 先做出效果
 2. 确定整体pipeline
 3. 再考虑优化 • 对于⼈人⼯工智能项⽬目：迭代周期更更⻓长，更更是如此 以BERT服务为例 • BERT：
 TODO： ⼀一句句话解释
 • 横扫多项NLP任务的SOTA榜 • 惊⼈人的3亿参数 以BERT服务为例 • Self Attention机制 's=Happy birthday to [MASK].' 
 
 [“you"] 以BERT服务为例 • 我们现在上线了了这样⼀一个服务，每秒钟只能处理理10个请求 • Q: ⼤大家⼀一开始如何着⼿手优化 • Profile before Optimizing • 建⽴立闭环 2 了解你的资源 cpu/内存/io/gpu GPU为什么“快”？ 计算⼒对⽐ • GFLOPS/s
 


IPC性能极致优化方案-RPAL落地实践 谢正尧 字节跳动 研发工程师 目 录 方案诞生的背景 01 全进程地址空间共享与保护 02 用户态进程切换 03 高效的Go Event Poller 04 RPC框架Kitex集成 05 性能收益与业务展望 06 方案诞生的背景 第一部分 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar 常见的本地通信方案：回环 IP、UDS、共享内存IPC 方案诞生的背景 以性能较优的 IPC 方案 share memory ipc 为例分析性能瓶颈： 注：方案 github 地址：https://github.com/cloudwego/shmipc-go 方案诞生的背景 方案诞生的背景 IPC 的性能瓶颈有哪些: 1. 系统特权级切换； 2. 异步线程唤醒/休眠（事件通知）； 异步线程唤醒/休眠（事件通知）； 3. 数据拷贝（序列化/反序列化）； 方案诞生的背景 能不能把库函数调用的高性能优势做到 IPC 里面，降低进程间的事件通知和数据拷贝开销？ 以go-go微服务 RPC 通信场景为例，该问题可以抽象为，如何高效地在两个 go runtime 间进行函数调用？ 方案诞生的背景 基于以上问题，我们最终引入了 RPAL（Run Process As Library） 方案，基于跨进程虚拟地址

郭峰 拓数派 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenPie”），以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命， 成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 PostgreSQL优化器简介 PieCloudDB优化器之分布式特性简介 PieCloudDB优化器之云原生特性简介 Q/A Contents 录 目 01 • 预处理阶段 • 通过逻辑上的等价变换，把查询树转换为更加简单高效的等式 • 分发约束条件，收集外连接信息等 • 扫描/连接优化阶段 • 主要处理扫描和连接操作 • 扫描/连接之外的优化阶段 • 主要处理除扫 02 • PieCloudDB优化器拓展了PostgreSQL优化器，使其适用于分布式架构 • 引入了Motion的概念，使得数据可以在不同的工作节点之间移动 • 利用Motion产生分布式的查询计划 • 这些分布式的查询计划会被分为更小的单元，并被分发到不同的工作节点中并行执行 • 对于聚集操作，利用分布式的优势，在工作节点之间通过多阶段聚集来提升性能 # explain (costs

TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 控制面和数据面算法复杂度都是O(1) • 经历了二十多年的运行，比较稳定成熟 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行？ • map • 由于eBPF中没有timer机制 IPVS 如何做SNAT？ 优化方法评价 • 优势 • 大大缩短了数据通路，完全绕过了conntrack/iptables • 不足 • 对内核模块做了一定的修改，部署更困难 03 和业界方法比较 V.S. 纯粹的eBPF service 和其他的优化方法对比 V.S. Taobao IPVS SNAT patch • 复用了IPVS

张广舟（明虚） 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer group city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime 本地存储 >5-30倍的性能优势 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务” 对比项目 ApsaraDB

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera Postgres Conference China 2016 中国用户大会 关于我… 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro 原Intel Hadoop发行版核心开发人员, 成功实施并运维多 个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调 试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT 语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品 化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 2 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的历史 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） – 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用 需求） – 无数据类型 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase的实现特性 • 非常高的数据读写速度，为写特别优化 – 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 • 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性

培训服务介绍 VMware vSphere：优化和扩展 培训方式  讲师指导培训  实时在线培训 课程用时  为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训  听课时间占 60%，动手实验时间占 40% 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 课程适用对象 ☒ 管理员 ☐ 专家 ☒ 工程师 ☒ 高级用户 ☐ 架构师 ☐ 专业人员 Server™ 5.0 讲授。 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作：  配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。  管理 vSphere 环境变更。  优化所有 vSphere 组件的性能。  排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。  使用 VMware vSphere® ESXi™ Shell 和 VMware vSphere® Management 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere：优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 USA Tel 877-486-9273 Fax 650-427-5001；