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【性能优化之道】每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战！
性能优化之道】每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战 2018年11月12日 08:30:29 石杉的架构笔记 阅读数：466 欢迎关注个人微信公众号：石杉的架构笔记（id：shishan100） 周一至周五早八点半！精品技术文章准时送上！！ 往期文章 1. 拜托！面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！ 2.【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系
QPS（每秒查询率、最大吞吐能力），TPS，吞吐量，响应时间
因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，其即为QPS。 对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 计算关系： QPS = 并发量 / 平均响应时间并发量 = QPS * 平均响应时间 通常QPS用来表达和衡量当前系统的负载，也可以用RPS来表示， 我们形容当前系统的运行状态时可以说当前QPS已经达到多少多少了， 在系统环境不变的情况下存在支持的
最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%！每秒处理2万推理请求，Transformer作者公开优化秘诀
卡奥斯智能交互引擎是卡奥斯基于海尔近40年工业生产经验积累和卡奥斯7年工业互联网平台建设的最佳实践，基于大语言模型和RAG技术，集合海量工业领域生态资源方优质产品和知识服务，旨在通过智能搜索、连续交互，实时生成个性化的内容和智能化产品推荐，为用户提供快速、可靠的交互式搜索服务，首创了聚焦工业领域的智能交互引擎。 详情戳：卡奥斯智能交互引擎https://datayi.cn/w/DPWgDgjP
参数量Params和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少
先看一下yolov8的表 模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)是衡量深度学习算法复杂度的两个重要指标，它们可以用来评估一个模型的性能和实用性。以下是对这两个指标的理解： 1、Params - 参数量 即模型中需要学习的参数数量，它是衡量模型复杂度的另一个重要指标。模型的参数量越多，表示模型的表达能力越强，但也意味着模型需要更多的计算资源和数据来训练和推断。比如，在训练模型
设计高并发电商系统：每秒10000次请求的挑战与投资
设计一个能支持每秒10000次请求的电商系统是一项复杂且挑战重重的任务。本文将从技术挑战、系统架构设计、必要的技术栈、运营和维护、以及投资估算五个方面深入探讨这个问题。 一、技术挑战 1. 高并发和高可用性 在设计高并发系统时，首先需要考虑的是系统的高可用性。系统必须能够在高并发的情况下保持稳定运行，避免因负载过高导致的宕机或性能下降。为此，我们需要： 负载均衡：通过负载均衡器（如Ngin
利用ffmpeg把视频分解成图片(每秒x张图)再图片合成视频
1. 视频分解成图片 ffmpeg -i rawVideo.mp4 -r 5 -f image2 img/%04d.png-i rawVideo.mp4 输入文件-r 5 每秒5帧(1秒5张图) 可不写，默认每秒24帧-f image2 表示输出的格式图像 可不写，默认图像img/ 图片放在img文件夹下%04d.png 图片的命名格式，例如0001.png 0001.p
模拟每秒10万并发的BI系统,观察频繁Young GC
代码: vm option -XX:NewSize=104857600 -XX:MaxNewSize=104857600 -XX:InitialHeapSize=209715200 -XX:MaxHeapSize=209715200 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:PretenureSizeThreshold=314572
LinkedBlockingQueue 实现每秒限制N次请求
时间紧迫直接上代码 public class TestA {public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 100; i++) {new Thread(() -> {while (true) {//执行逻辑TestB.executeTest();}}).start();}}} import java.util.Rando
模拟人类大脑每秒计算数量级及参数容量的估计
因为海马区两类中间神经元峰值放电频率为310±33.17Hz（类型Ⅰ）和410±47.61Hz（类型Ⅱ）[1]。可以推断出人类神经元的最大计算频率在450Hz左右。可以在最大值410+47.61Hz上保守估计为500Hz。 根据维基百科List of animals by number of neurons人类神经元数量为860亿，突触数量为10^14–10^15，也就是
【opencv GPU】测测你的opencv-GPU 版本每秒处理帧数 大概多少？
在使用OpenCV的cv2.dnn.Net类从ONNX模型文件创建网络时，如果你想要启用GPU加速，你需要确保OpenCV在安装时已经包含了GPU支持。这通常意味着你需要从源代码编译OpenCV，并确保在编译过程中启用了CUDA支持。 以下是如何在OpenCV中启用GPU加速的步骤： 1、确保OpenCV已正确安装并支持GPU： 如果你已经从源代码编译了OpenCV并启用了CUDA支持，那么你
每秒的收入---中国移动每秒收入￥13075.31元！(转)
Top Earning Websites列出了30家互联网公司每一秒钟的收入，前五名依次是：Google每秒收入$691.27，Amazon每秒收入$607.75，Yahoo每秒收入$228.31，eBay每秒收入$199.45，MSN/Live每秒收入$101.92。整个列表中有两家中国公司：搜狐第20名，每秒收入$13.60，阿里巴巴第23名，每秒收入$10.02。 中国的几个互联网上市公司
揭秘京东文件系统JFS的前世今生，支持双11每秒约10万个对象同时读写
背景 作为一家大规模的自营式电商企业，京东需要存储海量的非结构化数据：商品图片、订单文本、仓库流转记录、App客户端文件、日志文件、内部文档等。对于存储这些数据，之前并没有统一的解决方案，都是各个业务线自行解决——MySQL BLOB、HDFS、FastDFS。 2013年5月，京东开始组建存储组，自主研发JFS——京东文件系统，以实现非结构化数据存储统一服务为目标。 小文件存储
react Audio 倒计时5秒，每秒播放一次音频
文章目录 1. react 倒计时 每秒播放一次音频简单demo代码2. 问题及处理方式2.1 Audio 引入出现的报错2.2 解决方法 1. react 倒计时 每秒播放一次音频简单demo代码 import React, { useState,useRef } from 'react';import redBagMp3 from '@/branch/assets/mp3
我用纯C语言开发的中英文混合分词服务器3.0正式发布，词库190多万词,每秒切分5万+,同时提供 c、java、C#、delphi、js调用范例
我用纯C语言开发的中英文混合分词服务器3.0正式发布，词库190多万词,每秒切分5万+,同时提供 c、java、C#、delphi、js调用范例 百万商业圈中英文混合分词服务器3.0正式发布， 绝对稳定高效，分词库扩大到了190多万词汇， 开发语言：C语言 编译器：GCC 测试环境：xp、win2000、win2003、win7、win2008、win8 质量测试：用例共
每秒批量插入10000条数据到MySQL中，资源消耗（带宽、IOPS）有多少？
文章目录 🔊博主介绍🥤本文内容起因代码资源情况改造 📢文章总结📥博主目标 🔊博主介绍 🌟我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文专业写手、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。🌎跑过十五公里、🚀徒步爬过衡山、🔥有过三个月减肥20
支撑每秒 600 万订单，SpringBoot + Disruptor 太猛了！
# 背景 工作中遇到项目使用Disruptor做消息队列,对你没看错,不是Kafka,也不是rabbitmq;Disruptor有个最大的优点就是快,还有一点它是开源的哦,下面做个简单的记录. # Disruptor介绍 Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于
logstash 导入数据，查看每秒导入的数据量及已导入数量和已导入时间
logstash 导入数据，查看每秒导入的数据量及已导入数量和已导入时间 pv命令可以作为实时的标准输入、标准输出监控。 $ ./bin/logstash -f generator_dots.conf | pv -abt > /dev/null 2.2MiB 0:03:00 [12.5kiB/s] 刚开始的时候JVM没有启动起来，速度是 0 B/s，会慢慢增长到稳定状态。 在Ce
每秒新增8个用户，HarmonyOS 2.0用户达到9000万
整理 | 祝涛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 华为给HarmonyOS 2.0设定了一个雄心勃勃的目标——到今年年底覆盖3亿台设备。这是一个很大的数字，但也不是不可能，因为此操作系统的用户规模正在迅速扩张：6月初它的用户是1000万，8月底是7000万，几天后又激增了2000万用户，总数达到了9000万。 实际上，这只计算了运行HarmonyOS的设备数量，可能并不对应于单
kafka集群如何做到每秒几十万上百万的超高并发写入
这篇文章来聊一下 Kafka 的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。 Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。 那么 Kafka 到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来详细说一下。 页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先 Kafka 每次
用Python实现每秒处理120万次 HTTP 请求，你敢信？这已成为实现
很多公司都在为了提升程序的执行性能和降低服务器的运营成本，而放弃 Python 去选择其它编程语言，其实这样做并不是必须，因为 Python 完全可以胜任这些任务。 Python 社区最近做了大量关于性能的优化。CPython 3.6 重写了新的字典从而全面提升解析器的执行性能。由于引入更快的调用规则和字典查询缓存，CPython 3.7 甚至还要更快。 我们可以用 PyPy 的 Just-i
最新研究：区块链每秒可处理1500笔交易
日本经济新闻网报道，本周日本3大银行在区块链上进行了汇款交易的速度测试。实验成果显示该区块链的交易速度堪比现有银行的汇款速度。尽管官方没有透露哪三家银行，但是根据去年所测试的概念证明，参加的机构包括比特币交易所BitFlyer和德勤（Deloitte Tohmatsu）。 这次的测验成果证明了区块链在银行间的交易处理速度可达每秒1500笔，而目前银行业的电汇系统于业务高峰期最多只能每秒处理1
每秒最高1w+使用量，「AI绘画」成抖音年度爆款，背后技术秘籍现已公开
允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 「AI绘画」是2022年抖音上最火的一款特效玩法，用户只要输入一张图片，AI就会根据图片生成一张动漫风格的图片。 由于生成的图片效果带有一定的“盲盒”属性 ，画风精致唯美中又带着些许的蠢萌和无厘头，一经上线就激发了广大用户的参与热情，抖音单日投稿量最高达724w，还衍生了“如何驯服AI”、“谁来为我发声”等讨论分享。 据抖音「AI绘画」特效主
游戏服务器，每秒需要处理百来次数据库的读写操作，如何设计比较好？
游戏服务器，每秒需要处理百来次数据库的读写操作，如何设计比较好？ 1 条评论 分享 按投票排序 按时间排序 13 个回答 6赞同 反对，不会显示你的姓名 职业欠钱 ，一个过气的黑客爱好者，骗过稿费，做过编… 何剑、知乎用户、知乎用户 等人赞同 100+的QPS算不算高，专业的DBA都知道。 关键是：
MySQL 5.7 可以完成每秒 50 万查询
本文提供 MySql5.7实现每秒50W查询 一文的细节以及基准测试结果，解释了我早期在Mysql Connect 发表的谈话。 回顾 MySQL / InnoDB 的改善历史。你能很容易发现。在MySQL 5.6稳定版本中从来没有在read-only 这么快的提速，它很容易搞懂，以及在read-only（RO）有着良好的扩张性。也很期待它在read+write（RW）上达到一个较高水平。（