## Greenplum 编译安装和调试 本文先介绍如何从源代码编译安装Greenplum、初始化Greenplum集群。然后介绍SQL在Greenplum中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。 源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支： https://github.com/greenplum-db/gpdb，内核代码基于PostgreSQL 9. gp_segment_id | count 有关如何安装多节点集群，请参考Greenplum官方安装文档。 ### 2.2 集群初始化问题调试 有时候 gpinitsystem 会失败，但是不清楚失败原因是什么。下面提供一些思路来 RCA： #### 2.2.1 使用 g근류 system 调试模式 gpinitsystem 有一个 -D 选项，使用这个选项可以看到更多的输出信息，根据这些额外的输出信息可以发现并解决大部分问题。 脚本初始化集群和管理集群。可以通过在合适的地方设置日志或者调试信息可以帮助分析某些难以解决的问题。 - 集群初始化工具 gpinitsystem 是Bash脚本工具，有些时候它的报错信息很不清楚。这个时候可以 ☐ 使用 -D 选项 gp_bash_functions.sh 是内部一个被频繁调用执行系统命令的函数，可以通过 set -x 可以打印出所有执行的命令的详细信息。对调试 hang 问题很有效。 在合适的代码处启用

oracle.com/en/operating-systems/oracle-linux/dtrace-guide/ http://www.brendangregg.com/dtrace.html 性能之巅 满意系统、企业与云计算 DTrace Dtrace Dtrace Vacuum in Dior's Suit, Mac 25K, one Vacuum ![Image]

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## GCN ## 业务性能优化概览  By Xargin 《Go 语言高级编程》合著者 Go contributor ; m > maxPayload { _, c.outBuf = sliceForAppend(c.outBuf[:0], recordHeaderLen) 怎么样说服官方接受性能优化的 PR ## 内存占用过高-goroutine 数量太多导致内存占用高 这些内存的构成部分： 1. Goroutine 栈占用的内存(难优化，一条 tcp 连接至少对应一个 goroutine)

# APISEVEN 和 Kong EE 的性能评测 -- GigaOm 高性能API管理测试 产品评估：API7和Kong企业版  1 - 摘要3 API76 图1. API7技术架构7 Kong 企业版7 3-GigaOm API负载测试设置9 开发，且能降低计算成本的开销。 更重要的是，许多组织也依赖API和微服务来实现高性能和可用性。在本文中，我们将“高性能”定义为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最大延迟小于30毫秒。对公司而言，对性能的需求和对管理的需求一样，因为公司依靠API交易速率来跟上业务发展速度。 API管理解决方案不能成为性能瓶颈。许多公司都在寻找跨多个API端点的负载均衡和高交易量吞吐的解决方案。如果业务 每秒有1000个交易，一个月内就会有30亿次API调用。拥有大流量的公司通常每月API调用次数超过100亿次。因此，在选择API管理解决方案时，性能是一个关键因素。 在本文中，我们展示了使用2个全生命周期API管理平台完成的性能测试结果：API7 和 Kong 企业版 (Kong EE)。 在我们的单节点设置中，API7所有的压力测试结果都优于Kong EE。在每秒10,000个请求的情况下，99

656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p1_2.jpg) PYTHON 30th ## Python机器学习性能优化 以BERT服务为例，从1到1000 刘欣 ## 目录 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  PYTHON 30th ## 3 定位性能瓶颈 Profile before Optimizing ## Python Profilers • time.time() • cProfile • line profiler • pyflame [Image](/uploads/documents/7/1/6/5/71656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p23_2.jpg) ## wrk · 制造压力 · 挖掘整体性能瓶颈 - 实现非常精妙的压力工具，强烈安利（要不要写个py binding） ![Image](/uploads/documents/7/1/6/5/71656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p24_2

 # 性能优化之无分支编程  Branchless Programming by uppercase，对于排序过的数据明显比乱序时高效。 - 无分支的方法对于乱序和有序的数据一样高效，性能吊打了传统的分支方法。 - 对于传统分支的做法，为什么排序了的更高效？既然无分支更高效，我要怎样优化才能让我的程序变成无分支的呢？那就来看本期性能优化专题课吧！ ## 分支预测成败对性能的影响 ||Nanoseconds (ns)|Microseconds (μs)|Milliseconds 50% 到 60%、90%、99% 直到有一次，突然出现了一次分支 B 成功的案例，CPU 瞬间被打脸！不得不浪费 99% 已经填满 A 数据的流水线清空，重启整个流水线，这就是分支预测失败，他是导致分支性能低下的罪魁祸首。不过被打了一次脸的 CPU 还不敢相信，觉得这可能只是碰巧，下一次还是会执行分支 A 的吧，所以他只是把分支 A 的比例下调到 80%，直到第二次又被打脸，下调到最初的起点 50%……

开发者用户 Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求，提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 API 开发与协作效率，节省研发团队的每一分钟，助力企业研发效能升级。 |项目名称|负责人|项目范围|预算分配（万 Mock 智能 Mock 本地/云端 Mock 自定义规则 兼容 Mock.js Webhook Git 代码仓库 同 本地导入 可视化调试 单接口多用例 环境/全局变量 SSO/LDAP Fox 脚本引擎 自动校验 API 调试 远端导入 套 数 据 IDE 插件同步 生成代码 JSON Path Cookie 全局共享 前/后置脚本 数据库操作 可视化编排 可视化报告 兼容 JMeter 定时任务 兼容 Postman 团队协同 公开文档站点 API 分发 自定义域名 自定义样式 密码保护 API Hub 多人实时编辑 实时更新 实时调试 Markdown 历史修改记录 成员/权限管理 多协议支持 HTTP(REST) TCP ![Image](/uploads/documents/d/f/d/6/dfd6dce8

## 对 Go 程序进行可靠的性能测试 Changkun Ou https://changkun.de/s/gobench/ Go 夜读系列 | talkgo.org | Talk Go | 第 83 期 March 26, 2020  对代码块进行性能调优 ☐ 例2: Benchmark 的正确性分析 ☐ 例3: 其他的影响因素 • 假设检验的原理 • 局限与应对措施 • 总结 ## 教科书式的性能测试方法论 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论： 1. 搜集需求 2. 编写测试用例 3. 自动化性能测试用例 4. 执行性能测试用例 5. 分析性能测试结果 6. 性能调优 7. 性能基准测试(Performance Benchmarking) 8. 向客户推荐合适的配置 ## 可靠的测试环境 ## 什么是可靠的性能基准测试环境 ## 影响测试环境的软硬件因素 • 硬件: CPU 型号、温度、IO 等 软件：操作系统版本、当前系统调度的负载等 ## 指导思想 ● 单次测量结果毫无意义，统计意义下可对比的结果是关键

## Golang与高性能DSP竞价系统  By @QLeelulu  舜飞科技 http包的HelloWorld性能测试  Via: http://www.cnblogs.com/QLeelulu/archive/2012/08/12/2635261.html ## 为什么选择Golang • 高性能、天生并发支持 • 性能敏感的模块可以直接使用C编写（当时是这么认为的） 性能敏感的模块可以直接使用C编写（当时是这么认为的） • 编译为本地机器码，部署方便 - 快速上手，学习成本低 • 标准库基本够用 • 带GC（当时不了解GC的性能问题） - 自带单元测试、性能测试、性能分析工具 • 开发效率不低 ## 备选 • C++ • NodeJS • Golang ✓ ## 竞价接口 ## HTTP竞价接口 • 直接用golang的http包 - 只使用gorilla/mux做简单的请求路由