标签： per

发布于

深入 ‘Latency Profiling per Node’：利用装饰器模式在每个图形节点上实现毫秒级的性能打点

引言：性能洞察的边界拓展 在现代软件系统中，尤其是那些构建于微服务架构、数据管道或复杂计算图之上的应用，性能瓶颈的定位往往是一项艰巨的任务。传统的全局性性能分析工具，如CPU利用率、内存使用量或网络吞吐量监控，虽然能提供宏观视图，但它们在面对局部、瞬时、特定操作的性能问题时，常常显得力不从心。一个请求可能穿越多个服务、经过一系列处理阶段，任何一个环节的微小延迟都可能累积成用户体验上的巨大鸿沟。 想象一个复杂的数据处理流程，它由数十甚至上百个离散的计算单元构成，这些单元以有向无环图（DAG）的形式相互连接，形成一个“计算图”。图中的每一个节点都代表一个特定的操作：数据清洗、特征提取、模型推理、结果存储等。当整个流程出现延迟时，我们迫切需要知道是哪个节点、哪个操作成为了瓶颈。是数据库查询慢？是某个复杂的算法计算耗时过长？还是网络传输成为了瓶颈？ 此时，我们需要的不仅仅是宏观的监控，更是深入到每个“图形节点”内部的、毫秒级的性能打点（Latency Profiling per Node）。这种精细化的性能度量，能够帮助我们精确识别问题源头，从而进行有针对性的优化。它将性能分析从模糊的猜想转变 …

继续阅读“深入 ‘Latency Profiling per Node’：利用装饰器模式在每个图形节点上实现毫秒级的性能打点”

发布于

深入 ‘Latency Profiling per Node’：利用装饰器模式在每个图形节点上实现毫秒级的性能打点

深入剖析图计算中的节点级延迟：基于装饰器模式的毫秒级性能打点实践 在现代复杂系统中，尤其是涉及数据流、任务编排或人工智能推理的计算图（Computational Graph）中，性能瓶颈往往隐藏在众多执行节点之间。一个看似微小的延迟累积，可能导致整个系统响应时间的显著增加。理解并量化每个节点的执行耗时，是进行性能优化、系统诊断和资源规划的关键。今天，我们将深入探讨如何利用Python中强大的装饰器模式，在每个图计算节点上实现毫秒级的性能打点，构建一个非侵入式、高效且可扩展的延迟剖析系统。 引言：为什么需要节点级延迟剖析？ 想象一下一个复杂的机器学习推理管道，它可能由数据预处理、特征提取、模型推理、后处理等多个步骤组成，每个步骤都是计算图中的一个“节点”。或者一个数据ETL流程，包含数据清洗、转换、聚合等阶段。当用户反馈系统响应缓慢时，我们不能仅仅知道“整个流程耗时X秒”，更需要精确到“哪个节点耗时过长？”、“是数据预处理慢了，还是模型推理慢了？”。 节点级延迟剖析提供了这种细粒度的洞察力。它帮助我们： 识别性能瓶颈： 快速定位导致整体延迟增加的关键节点。 优化资源分配： 根据节点的实际 …

继续阅读“深入 ‘Latency Profiling per Node’：利用装饰器模式在每个图形节点上实现毫秒级的性能打点”

发布于

什么是 ‘Cycles per Instruction’ (CPI)？利用硬件计数器诊断 C++ 程序在内核中的执行效率

引言：性能优化的核心度量 各位技术同仁，下午好！ 在现代软件开发中，性能始终是衡量一个系统质量的重要指标。无论是响应速度、吞吐量还是资源利用率，我们都在追求极致。然而，程序的“快”与“慢”并非总是直观可见，它往往隐藏在复杂的硬件与软件交互深处。仅仅依靠计时器（如std::chrono或gettimeofday）来衡量程序的执行时间，虽然能给出宏观结果，却无法揭示性能瓶颈的深层原因。当你的C++程序，尤其是那些运行在操作系统内核关键路径上的代码，表现不佳时，我们需要的不仅仅是“它慢了”这个结论，而是“它为什么慢？”以及“如何才能让它更快？”。 今天，我们将深入探讨一个核心的CPU性能指标——Cycles per Instruction (CPI)，以及如何利用现代CPU内置的硬件性能计数器（Hardware Performance Counters, HPCs）来精确诊断C++程序在内核中的执行效率。理解并优化CPI，意味着我们能更有效地利用CPU的微架构特性，从而编写出更高性能、更低延迟的代码。这对于开发高性能驱动、网络协议栈、文件系统或任何需要极致效率的内核模块来说，都是至关重要的技 …

继续阅读“什么是 ‘Cycles per Instruction’ (CPI)？利用硬件计数器诊断 C++ 程序在内核中的执行效率”

发布于

MyBatis的二级缓存机制：Per Namespace与缓存淘汰策略的配置与优化

MyBatis 二级缓存深度解析：Per Namespace 与缓存淘汰策略 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨 MyBatis 的二级缓存机制，重点关注 Per Namespace 缓存范围以及各种缓存淘汰策略的配置和优化。 MyBatis 一级缓存（也称为本地缓存）是基于 SqlSession 的，这意味着在一个 SqlSession 内，相同的查询语句只会执行一次，结果会被缓存起来，下次直接从缓存中获取。然而，一级缓存的生命周期很短，随着 SqlSession 的关闭而失效。 为了提高缓存命中率，减少数据库访问压力，MyBatis 提供了二级缓存。二级缓存是基于 SqlSessionFactory 的，这意味着它可以跨多个 SqlSession 共享缓存数据。理解并正确配置二级缓存，对于提升应用性能至关重要。 一、二级缓存的启用与基本配置 首先，我们需要在 MyBatis 的配置文件 mybatis-config.xml 中启用二级缓存。默认情况下，二级缓存是禁用的。 <configuration> <settings> <setting name …

继续阅读“MyBatis的二级缓存机制：Per Namespace与缓存淘汰策略的配置与优化”

发布于

C++ `Thread-per-Core` 架构：极致性能的并发模型

哈喽，各位好！今天咱们聊点硬核的，关于C++中的“Thread-per-Core”架构，也就是“每个核心一个线程”的并发模型。这玩意儿，说白了，就是为了榨干CPU的最后一滴性能，让你的程序跑得飞起。 啥是Thread-per-Core？ 简单来说，就是你的程序里有多少个CPU核心，你就创建多少个线程。每个线程绑定到一个特定的核心上，然后让它们各司其职，并行运算。 想象一下，你家厨房有四个炉灶（核心），你请了四个厨师（线程），每个厨师负责一道菜。这样是不是比一个厨师跑来跑去，效率高多了？这就是Thread-per-Core的精髓。 为啥要用Thread-per-Core？ 减少上下文切换： 线程切换是很费时间的。CPU需要在不同的线程之间保存和恢复状态，这被称为上下文切换。Thread-per-Core架构可以减少线程切换，因为线程基本一直在自己的核心上跑，不用频繁换地方。 更好地利用缓存： CPU有L1、L2、L3等多级缓存。如果一个线程一直在一个核心上跑，它可以充分利用该核心上的缓存，减少对内存的访问，提高效率。 避免伪共享（False Sharing）： 多个线程访问同一缓存行上的 …

继续阅读“C++ `Thread-per-Core` 架构：极致性能的并发模型”