f7196cc12c191/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE # 移动APP性能监测实践（iOS篇） 杨凯 # 国 

## GCN ## 业务性能优化概览  By Xargin 《Go 语言高级编程》合著者 Go contributor  e(typ); 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)

the Apache HTTP Server. See also • Upgrading to 2.0 from 1.3 (p. 2) ## Core Enhancements Unix Threading On Unix systems with POSIX threads support, Apache can now run in a hybrid multiprocess, multithreaded protocols. MOD_ECHO has been written as an example. Better support for non-Unix platforms Apache 2.0 is faster and more stable on non-Unix platforms such as BeOS, OS/2, and Windows. With the introduction of platform-specific 2.1 Compiling and Installing This document covers compilation and installation of Apache on Unix and Unix-like systems only. For compiling and installation on Windows, see Using Apache with Microsoft

NODE_MODULE_VERSION和node版本对应关系 1.7.5.2 附录 1.8 文档和教程 1.8.1 参考资料 1.8.2 ## 跨平台桌面应用框架：Electron 最新版本：v1.0 • 更新时间：20200808 ## 简介 介绍跨平台桌面应用框架Electron的基本概念、基本原理、核心优势以及额外特性；介绍了用Electron开发出的常见应用有哪些；解释了如何安装Elec ork_electron: 跨平台桌面应用框架：Electron 如何使用此Gitbook源码去生成发布为电子书 详见：crifan/gitbook template: demo how to use crifan gitbook template and demo ## 在线浏览 跨平台桌面应用框架：Electron book.crifan.com 跨平台桌面应用框架：Electron 跨平台桌面应用框架：Electron crifan.github.io ## 离线下载阅读 跨平台桌面应用框架：Electron PDF • 跨平台桌面应用框架：Electron ePub 跨平台桌面应用框架：Electron Mobi ## 版权说明 此电子书教程的全部内容，如无特别说明，均为本人原创和整理。其中部分内容参考自网络，均已备注了出处。如有发现侵犯您版权，请通过邮箱联系我 admin 艾特 crifan.com，我会尽快删除。谢谢合作。

# 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 本报告重点介绍了部署在云上的API管理平台。云让企业通过微服务快速地构建差异和创新，在几分钟内就能完成API节点的克隆和扩展。与本地部署相比，云有良好的扩展性，能更快地进行服务器部署和应用程序开发，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 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

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%……

云原生 DevOps 平台 ZADIG 产品介绍 ## 基本信息 ## 01 公司介绍 KodeRover 是国内云原生 DevOps 领域的领军企业，帮助企业提升产研工程化水平，加速产业数字化进程，快速响应市场需求。核心团队由国内外云计算、DevOps、工程运筹学领域专家组成，已连续完成由盈动和经纬领投的天使轮/PreA 轮融资。公司旗舰产品云原生 DevOps 平台 Zadig 正成为软 GitHub 上核心开源，用平台工程支撑软件研发全生命周期，让产研高效协同，稳定迭代。Zadig 内置了 K8s YAML、Helm Chart、主机等复杂场景最佳实践，适用云原生转型/上容器云、研发效能提升、大规模微服务环境治理、研发数字化转型等应用场景，在企业服务、数字化转型、新能源汽车领域广泛落地，在包括字节飞书、小鹏、理想、极氪、路特斯、长城汽车、仙豆智能、TT 语音、易快报、七牛、非码、锅圈、药师帮 [Image](/uploads/documents/8/5/1/7/851750993b5bfd7d4ea618897aa14c91/p2_1.jpg) ## Zadig 理念 & 应用 ## 一 体化平台帮助企业实现产研全域过程数据互通、软件质量透明、角色价值可评估 开发 数字孤岛 ![Image](/uploads/documents/8/5/1/7/851750993b5bfd7d4ea618897aa14c91/p3_1

## caicloud 才云 ## 基于 KUBERNETES 的 容器 + AI 平台 如何助力企业数字化和智能化转型 xiaoqin@caicloud.io VP of R&D ## 提纲 构建集群与管理资源 - 73s 视频演示 - 多集群和镜像仓库 - 多租户和旧系统的集成 运行和构建应用 Rudder - 应用编排技术框架 • Cyclone - 持续集成与交付引擎 360edb976d1be6fac73/p13_2.jpg) 典型 CI/CD 流程 ## CAICLOUD/CYCLONE 云原生 CI/CD 引擎 设计 - 云原生，k8s 亲和性 性能 - 为企业场景优化 扩展性 - 支持 AI 工作流 ## 开源 https://github.com/caicloud/cyclone  - 跟踪 TensorFlow 任务运行状态 - 支持分布式 TensorFlow 任务 Kubeflow KubeFlow ## KUBEFLOW 之上 - 借力容器平台提供生产级的集群资源管理 工作区隔离与共享 数据、模型、环境、应用等 - 全面支持 AI 工作流 • 探索开发 ![Image](/uploads/documents/a/3/f/7/a3

## 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