在当今数字化的世界中，网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性，还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验，理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中，我们经常涉及到一系列关键概念，包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
“性能”这个词过于含糊，更准确的说应该是：延迟（latency）和吞吐量（throughput）。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下，不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。
了解为什么在数据库前放置缓存通常效果有限，以及一些关于缓存实际上是一件好事的情况的指南。
吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。
在设计使用文本生成模型的系统时，许多人首先会转向专有服务，例如 OpenAI 的 GPT-4 或 Google 的 Gemini。毕竟，这些是目前最大、最好的模型，那么为什么还要使用其他模型呢？最终，应用程序会达到这些 API 不支持的规模，或者它们变得成本高昂，或者响应时间太慢。开源模型可以解决所有这些问题，但如果你尝试以使用专有 LLM 的方式使用它们，你将无法获得足够的性能。
本文将介绍一种提升 S3 读取吞吐量的新方法，我们使用这种方法提高了生产作业的效率。结果非常令人鼓舞。单独的基准测试显示，S3 读取吞吐量提高了 12 倍（从 21MB/s 提高到 269MB/s）。吞吐量提高可以缩短生产作业的运行时间。这样一来，我们的 vcore-hours 减少了 22%，memory-hours 减少了 23%，典型生产作业的运行时间也有类似的下降。
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
这篇文章包含了Slurm管理员的信息，专门针对高吞吐量计算，即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
Kafka引入了消费者事务（Consumer Transactions）来确保在消息处理期间维护端到端的数据一致性。这使得消费者能够以事务的方式处理消息，包括从Kafka中读取消息、处理消息和提交消息的offset。以下是有关Kafka消费者事务的详细信息：
机器之心报道 编辑：泽南 1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏？ 计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。 据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。 除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT
在2016年国家广域网报告调查中，有要求受访者表明对其WAN影响最大的因素。考虑到与局域网不同，广域网有一些性能限制特征，如包丢失和延迟程度高，因此受访者表示的前五个因素中有两个与性能相关并不奇怪。由于我们正在经历从传统WAN到SD-WAN的根本转变，因此现在是了解SD-WAN解决方案如何提高网络性能的重要时刻。
现在有一个task，它的执行时间分为2部分，第一部分做数学运算，第二部分等待IO。这两部分就是所谓的计算操作与等待操作。
在无线网络世界中，有802.11b、802.11g、802.11n、802.11ac等技术，最近，Wi-Fi 6开始慢慢热了起来，新一代无线网络网络仍然是与以太网兼容的 IEEE 802.11 协议的一部分，被称为 802.11ax，现在越来越多的无线路由器、笔记本开始支持Wi-Fi 6，那么Wi-Fi 6到底有多快呢？今天来测试一下。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
1、蓝牙版本与PHY： 蓝牙设备的版本和物理层（PHY）对于吞吐量有很大影响。例如，R128设备支持蓝牙5.0，而蓝牙5.0版本后支持2M PHY，使用2M PHY会获得更高的数据吞吐量。
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
以上这些技术设计使 Kafka 既可以作为高吞吐的消息队列,也可以作为低延迟的发布-订阅系统,性能非常优异。
关于 JAVA 在开发几年之后，该学的技术都已经学到了之后，势必就要开始学习一些优化方面的工作，比方说 SQL 的优化，毕竟能写的好 SQL 的人，在公司中那是非常受欢迎的，毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢？但是我们要学的也不光是 SQL 的优化，有时候还有对 JAVA 的一些性能，做出优化操作，让我们的代码更健壮，今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
网络协议在计算机通信中扮演着重要的角色，它们定义了数据在网络中的传输方式和规则。而对于网络协议的性能优化，尤为重要，因为它直接关系到网络通信的延迟、吞吐量、带宽利用率等方面。本文将探讨一些常见的网络协议性能优化技术，以提高网络通信的效率和速度。
在B2B业务领域，系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言，提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下，能够处理更多的业务请求，保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案，帮助提升Java项目的系统吞吐量。
有位工作5年的小伙伴问我说，为什么Netty线程池默认大小为CPU核数的2倍，今天，我花2分钟时间给大家专门分享一下我对这个问题的理解。
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值，那可读性才是第一，性能在需要的地方是no.1，但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去，没有这种及时响应诉求的地方，削峰下慢慢跑就是了。（但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步，并发编程，逻辑缓存，算法真的会加剧系统的复杂度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道）。
高可用性指系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度。是进行系统设计时的准则之一。高可用性系统与构成该系统的各个组件相比可以更长时间运行。也就是说高可用性是确保系统达到高水平正常运行时间的关键指标。
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。
在基于transformer的自回归语言模型（LMs）中，生成令牌的成本很高，这是因为自注意力机制需要关注所有之前的令牌，通常通过在自回归解码过程中缓存所有令牌的键值（KV）状态来解决这个问题。但是，加载所有先前令牌的KV状态以计算自注意力分数则占据了LMs的推理的大部分成本。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块
尽管低轨道卫星通信还有漫长的路要走，但是也让我们看到未来6G的现实投影。任何时间，任何地点和任何方式的通信连接，是现代移动通信系统终极的目标。
机器之心报道 机器之心编辑部 有时候，好的训练「技巧」比蛮力堆参更有效。 现阶段，视觉 transformer（ViT）模型已经在图像分类、目标检测与分割等各样各样的计算机视觉任务中得到了广泛应用，并可以在视觉表征与识别中实现 SOTA 结果。由于计算机视觉模型的性能往往与参数量和训练时长呈正相关，AI 社区已经实验了越来越大规模的 ViT 模型。 但应看到，随着模型开始超出万亿次浮点运算的规模，该领域已经遇到了一些主要的瓶颈。训练单个模型可能耗费数月，需要数以千块的 GPU，进而增加了加速器需求并导致大规
摘要：键值（KV）缓存已成为加快大语言模型（LLM）推理生成速度的事实。然而，随着序列长度的增加，缓存需求也在不断增长，这使得 LLM 推理变成了一个内存约束问题，极大地限制了系统的吞吐量。现有的方法依赖于放弃不重要的标记或均匀量化所有条目。然而，这些方法在表示压缩矩阵时往往会产生较高的近似误差。自回归解码过程进一步加剧了每一步的误差，导致模型生成出现严重偏差，性能下降。为了应对这一挑战，我们提出了一种高效的 KV 缓存压缩框架--GEAR，它能实现近乎无损的高比率压缩。GEAR 首先对大部分大小相似的条目进行超低精度量化。然后，它采用低秩矩阵来近似量化误差，并采用稀疏矩阵来弥补离群条目的个别误差。通过巧妙地整合三种技术，GEAR 能够充分发挥它们的协同潜力。我们的实验证明，与其他技术相比，GEAR 实现了近乎无损的 4 位 KV 高速缓存压缩，吞吐量提高了 2.38 倍，同时内存峰值大小减少了 2.29 倍。
过去半年，由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术，以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界，普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。
如上图所示，可能存在某一个系统产生关键数据，所有系统都需要其进行提供数据，导致A系统与要提供数据系统产生耦合，系统拓展，其他系统的需求修改都会导致A系统产生修改。
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称，但是，它现在能有多快，以及与其他系统相比又如何呢？我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较，我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点，1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标，特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件（特别是磁盘和CPU）方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度，包括高达p99.9%的尾部延迟，这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量，同时提供了最低的端到端延迟，最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下，RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
通过以上的数据缓存机制和针对高并发场景的优化策略，Ceph能够提供高性能的分布式存储和计算服务。
综合考虑以上评价标准，选择适合应用场景的垃圾回收算法是非常重要的。不同的应用场景可能对垃圾回收算法的要求有所不同，因此需要根据具体情况选择最合适的算法。
TCP连接上的吞吐量可以通过发送和接收应用程序、TCP的发送和接收实现以及TCP对等体之间的传输路径来限制。在本文我将介绍TCP接收窗口及其对TCP吞吐量的影响、TCP窗口扩展的使用以及Windows Vista和Windows Server 2008中新的接收窗口自动调整功能，这些功能可优化接收数据的TCP吞吐量。
本文最初发布于 Confluent 官方博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
SM依赖线程级并行, 以最大化功能单元的利用率, 因此利用率与常驻线程束的数量直接相关. 在指令发出和完成之间对时钟周期被定义为指令延迟. 每当一个时钟周期中所有的线程调度器都有一个符合条件的线程束时, 可以达到计算资源的完全利用. 这就可以保证, 通过在其他常驻线程束中发布其他指令, 可以隐藏每个指令的延迟.
用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈==（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。 == 使用下面两个kafka自带的脚本
昨晚翻看收藏的一些技术文章，看到了这篇：Thinking Clearly About Performance。
对于统一的网关层，如何用少量的机器接入更多的服务，这就需要用异步来实现，用来提高更多的吞吐量。对于异步化，一般有以下两种策略：
深入RPC，更好使用RPC，须从RPC框架整体性能考虑问题。得知道如何提升RPC框架的性能、稳定性、安全性、吞吐量及如何在分布式下快速定位问题。RPC框架如何压榨单机吞吐量？
近期，谷歌宣布将向Linux贡献BBRv3 TCP拥塞控制算法，这一举动引发了业内的广泛关注。TCP拥塞控制算法是计算机网络领域的关键技术，对于提高网络性能具有重要意义。
kafka的配置属性多达几百个，在生产环境中对kafka进行调优时，该如何设置这些属性值呢？
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