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DC电源模块负载情况不佳的原因

BOSHIDA DC电源模块负载情况不佳的原因DC电源模块是电子设备中不可或缺的部件之一。在实际应用中，往往会遇到DC电源模块负载情况不佳的情况，例如电压下降、电流不稳等。...这些问题的出现，往往会导致电子设备无法正常工作、降低设备的可靠性和寿命。那么，DC电源模块负载情况不佳的原因有哪些呢？图片1. 负载功率过大DC电源模块在设计时，都会有其工作范围和额定功率。...如果负载的功率超出了DC电源模块的额定功率，就会导致电压下降、电流不稳等问题。这时需要重新设计电源模块或更换更高功率的电源模块。2....电源噪声DC电源模块在工作时会产生一定的电磁干扰，这些噪声会传输到负载端，影响负载电器件的正常工作，导致电路不稳定。通过电源的滤波设计可以降低电源的噪声。...以上列举了一些导致DC电源模块负载情况不佳的常见原因，应在设计和使用中加以注意，以确保电源模块和负载之间的匹配和稳定性。

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理解InnoDB并发高的原因

当对同一个资源进行并发操作时 , 非常需要保证并发安全 , 常见的并发控制手段演进如下锁 : 操作数据前锁定 , 操作后释放 , 但是这样就相当于串行化了 , 并发度不高读写锁 : 读数据的时候加读锁..., 不妨碍其他读 , 只有修改的时候加写锁 , 这时会妨碍其他的读和写操作数据多版本 : 操作数据的时候拷贝一份 , 操作新的数据 , 其他并发读旧版本数据 , 这样就不会阻塞别的读了 InnoDB...就是采用了数据多版本 , 也就是MVCC 当事务开始修改数据的时候 , 会把数据放到undo日志里 , 事务回滚的时候利用undo日志恢复数据当事务修改完数据 , 提交后会记录到redo日志里 , 再定期从...redo日志刷到磁盘上提高并发的演进思路: （1）普通锁，本质是串行执行；（2）读写锁，可以实现读读并发；（3）数据多版本，可以实现读写并发； InnoDB并发高的原因是啥普通的select读..., 是快照读 , 读取的旧版本的数据 , 这样的读是不需要进行加锁操作的 , 当然就特别快了

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Kafka 高性能的原因

顺序写，Page Cache 空中接力，高效读写 0 拷贝后台异步、主动Flush 预读策略，IO调度

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Golang适合高并发场景的原因分析

这既得益于软件的进步, 也得益于硬件性能的提高，现在应该扩展讨论的是应该是C10M问题了。参考资料：千万级并发实现的秘密：内核不是解决方案，而是问题所在！...当人们谈论规模时，他们往往是在谈论性能，但是规模和性能是不同的，比如Apache。持续几秒的短期连接，比如快速事务，如果每秒处理1000个事务，只有约1000个并发连接到服务器。...事务延长到10秒，要维持每秒1000个事务，必须打开1万个并发连接。这种情况下：尽管你不顾DoS攻击，Apache也会性能陡降；同时大量的下载操作也会使Apache崩溃。...甚至16倍的性能时，仍然不能处理1万个并发连接。所以说性能和可扩展性是不一样的。问题在于Apache会创建一个CGI进程，然后关闭，这个步骤并没有扩展。为什么呢？...可惜线程太重，资源占用太高，频繁创建销毁会带来比较严重的性能问题，于是又诞生出线程池之类的常见使用模式。也是类似的原因，“阻塞”一个线程往往不是一个好主意，因为线程虽然暂停了，但是它所占用的资源还在。

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不要在并发场景下使用hashmap的原因

相信很多人都知道jdk7及其以前版本的hashmap在并发场景下使用时存在死循环（注意是死循环，不是死锁）的问题，问题出在扩容时对链表逆序的问题，下面是出问题的相关源码： /** *...JDK8在扩容时原数据没有进行链表倒置操作，因为这个在并发编程时会导致 if ((e.hash & oldCap) == 0) {//在原来的散列桶...存在数据丢失以及异常的问题，数据丢失比如在插入时，多个线程同时在一个节点上增加新的节点，多个线程都会将自己新增的节点与某个节点A绑定关系，这样就会导致其他线程与节点A的关联关系丢失，类似mysql的update...异常发生在TreeNode与Node节点强行转换的地方，比如TreeNode类的moveRootToFront方法，测试代码可以参考下面： /** * JDK8的hashmap虽然没有...e.printStackTrace(); } } System.out.println(map1.keySet().size()); } 所以要在并发场景下使用

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常见的性能效率失效模式及原因

在动态测试过程中可以发现许多不同的性能效率失效模式，以下是一些常见故障(包括系统崩溃)的示例及其典型原因。一、在所有负载水平下响应缓慢在某些情况下，无论负载如何，系统响应速度都慢到不可被用户接受。...原因可能是存在一个或多个资源饱和以及后台负载变化等潜在缺陷。三、随着时间的推移，响应降低在某些情况下，随着时间的推移，系统响应速度会逐渐或快速降低。...根本原因包括内存泄漏、磁盘碎片增加、随时间增加的网络负载、文件存储量增长以及意外的数据库存储量增长。...数据库查询慢：索引缺失、查询设计不佳、数据量过大等。服务调用慢：外部服务响应慢或不可用。计算密集型操作：CPU资源受限，无法快速完成计算任务。...六、低吞吐量并发处理能力有限：服务器线程池配置不当，导致并发处理能力受限。I/O瓶颈：磁盘读写速度慢，影响整体吞吐量。内存泄漏：长时间运行后，内存占用不断增加，导致垃圾回收频繁，影响吞吐量。

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构建高性能并发程序：学习并发性能调优与测试的关键技巧

本文将介绍并发性能调优与测试的关键技巧，帮助读者学习如何构建高性能的并发程序。摘要本文将全面解析并发性能调优与测试的关键技巧。...我们将详细解释并发程序中的性能瓶颈，以及如何通过优化代码和算法来提升并发程序的性能。应用场景案例本节将提供一些实际应用场景的案例，展示并发性能调优与测试的关键技巧的应用。...全文小结在本节中，我们对全文的内容进行小结，强调通过学习并应用并发性能调优与测试的关键技巧，构建高性能的并发程序。总结通过本文的学习，我们深入了解了并发性能调优与测试的关键技巧。...并发性能调优与测试是构建高性能的并发程序的重要环节，帮助我们发现并解决性能瓶颈问题。我们鼓励读者深入学习和应用这些技巧，构建高性能、稳定可靠的并发程序。 ...希望本文能够帮助读者深入理解并应用并发性能调优与测试的关键技巧，提升并发编程的能力和质量，并构建出高性能的并发应用程序。...

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性能测试工具的并发模式

为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。...在LR中这些协议不支持多线程并发：Sybase-Dblib、Infomix、Tuxedo、and PeopleSoft-Tuxedo，原因是这些协议本身不支持线程安全（会发生共享争用）。...，通过控制多个Jmeter进行多任务的并发（多进程并行任务 + 多线程并发测试），而不是靠分布式代理这种单进程多线程的方式：具体可以参考我的文章《关于MeterSphere的性能测试架构理解》 3...不过这不能阻止人们对这项技术的向往，可以预见的是，未来的性能压测工具，会更喜欢采用这种并发模式。...关于性能测试工具的并发模式就介绍到这，这篇文章的内容由我的录播课程《性能测试核心知识解惑》当中的一小块内容整理而成，有兴趣的请到我的录播课程学习，以下是这个课程的知识结构图：性能测试核心知识解惑：

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导致系统性能失败的10个原因

很多软件系统由于性能问题导致了失败，在开发生命周期和性能测试生命周期的每个阶段都存在导致性能失败的原因。有时候，性能问题是无法控制的，它不在项目经理、技术架构师或性能工程师的控制范围之内。...他山之石，根据老码农的经验，总结了一个导致系统性能失败的原因列表。 1. 对最终用户反馈的置若罔闻作为最终用户，才会意识到的现有潜在性能问题。...分析所有的性能结果和降低，并从用户级、操作系统级、系统级、网络级和服务器级使用适当的指标收集数据，对所有导致性能问题根本原因的分析是至关重要的。 8....随着时间的推移，系统中隐藏的性能问题和已知的性能问题是导致性能持续下降的主要原因。必须与项目中的每个团队成员讨论确定的每个瓶颈，以成功地确保客户 SLA 的性能。...找出监控数据，检查服务的健康状态，一般就能找出性能问题的常见原因。 10. 方法论的缺失缺乏合适的方法来建立性能测试策略及其覆盖范围的话，会很难获得有效的性能测试结果。

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Java并发-推荐使用不可变对象的原因分析

1.2保证String不可变的原因和目的：只有当字符串是不可变的，字符串池才有可能实现，字符串池的实现可以在运行时节约很多heap空间。如果字符串是可变的，那么会引起很严重的安全问题。...那这就要从不可变对象的好处说起了。 2.2 不可变对象的优点 2.2.1 对并发友好提到多线程并发，最让人苦恼的莫过于线程间共享资源的访问冲突，古往今来，多少Bug因此而生。...其实，所有的函数式编程语言Lisp、Haskell、Erlang等，都从语法层面保证你只能使用不可变对象，所以所有函数编程语言是天生对并发友好的，这也是在一些高并发场景中，函数式编程语言更受青睐的原因。...况且Java本身也并不是纯粹的函数式编程语言。 2.3.2 性能上的额外开销由于不可变对象需要复制一份状态用于修改后返回新的的对象，如果设计和使用不当的话，可能因此形成性能瓶颈点。...但是不必过于担心性能问题，一方面内存拷贝速度极快，另外也并非所有额外的性能开销都是不可容忍的，代码性能测试时，你可能会发现很多各式各样的性能瓶颈点，大部分可能都是你意想不到的，所以过早考虑性能而放弃编码安全是不可取的

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扼住高并发、高性能的咽喉---Spring Boot并发进阶

Spring Boot并发基础知识在Spring Boot应用程序中考虑并发时，以下关键领域需要特别关注：最大线程数——这是为处理服务器请求可以分配的最大线程数共享的外部资源——调用共享的外部资源...因为您使用了 @EnableAsync，所以使用了 @Async的方法在执行时将在后台线程池中运行。如果您很好地使用了异步，那么将避免许多因高并发高吞吐量而引发的不必要的性能下降。...其他潜在的共享状态的资源是缓存和自定义的、服务器范围的组件（通常是监控、安全等）。如果你必须要共享一些状态时，我的建议如下：处理不可变对象。如果对象是不可变的，则可以避免许多与并发相关的问题。...如果您要依赖它——学习正确的并发。强烈推荐《Java并发编程实战》，虽然写于2006年，但在2018年仍然很重要。总结在Spring中，并发和多线程是一个很大并且很重要的主题。...在本文中，我想强调的是在编写Spring Boot应用程序时需要注意的关键领域。如果您想成功地构建高性能、高质量的服务，就需要围绕这一主题做出有意识的决策和权衡。我希望通过这篇文章你知道如何开始。

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Redis优化高并发下的秒杀性能

作者：xialeistudio 来源：developer.51cto.com 本文内容使用Redis优化高并发场景下的接口性能数据库乐观锁随着双11的临近，各种促销活动开始变得热门起来，比较主流的有秒杀...数据库实现悲观锁性能太差，本文不予讨论，讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点。...user_id=0，由于此时该红包已经分配给用户1了，所以该条件不会更新任何记录，接口返回用户2中奖 5.乐观锁优缺点优点性能尚可，因为无锁不会超发缺点通常不满足“先到先得”的活动规则，一旦发生并发...1.Redis高性能的原因单线程省去了线程切换开销基于内存的操作虽然持久化操作涉及到硬盘访问，但是那是异步的，不会影响Redis的业务使用了IO多路复用 2.实现流程活动开始前将数据库中奖品的...48ms 发放成功数100 吞吐量497.0/s 结论可以看到Redis的表现是稳定的，不会出现超发，且访问延迟少了8倍左右，吞吐量还没达到瓶颈，可以看出Redis对于高并发系统的性能提升是非常大的!

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高并发下的nginx性能优化实战

1. nginx命令: ss -taln #查看当前执行的端口号 ps -ef |grep nginx #查看nginx进程 2.nignx 配置文件 nginx配置文件:三大模块全局模块...负载均衡策略:四种 (轮询法, 加权轮询法,源地址哈希法,最小连接数法) 其次,第三模块算法( fair , url_hash) 第六,nginx日志管理和日志切割日志切割注：如果要确定自己的定时是正常执行的...，可以运行一下命令 tail -f /var/log/cron 结果如下：高并发架构分析 NGINX安全配置 ip安全: 在server”{}”，在这个大括号内加入deny IP地址是限制某...IP地址访问；allow IP地址是只允许某IP地址访问； #屏蔽单个IP的命令是 deny 123.45.6.7 #封整个段即从123.0.0.1到123.255.255.254的命令 deny...的命令是 deny 123.45.6.0/24 文件安全:注意logs是一个目录(也可以是其他真真实存在的目录) #文件安全 logs是一个目录 location /logs {

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如何理解高性能服务器的高性能、高并发？

值得一提的是，有了线程这个概念后，只需要进程开启后创建多个线程就可以让所有CPU都忙起来，这就是所谓高性能、高并发的根本所在。...注意：既然是高并发，那么我们要为成千上万个请求开启成千上万个线程吗，大量创建销毁线程会严重影响系统性能。那么这个问题该怎么解决呢？...高并发中的协程协程是高性能高并发编程中不可或缺的技术，包括即时通讯（IM系统）在内的互联网产品应用产品中应用广泛，比如号称支撑微信海量用户的后台框架就是基于协程打造的。...使用协程理论上我们可以开启无数并发执行流，只要堆区空间足够，同时还没有创建线程的开销，所有协程的调度、切换都发生在用户态，这就是为什么协程也被称作用户态线程的原因所在。...因为虽然线程创建开销相比进程小，但依然也是有开销的，对于动辄数万数十万的链接的高并发服务器来说，创建数万个线程会有性能问题，这包括内存占用、线程间切换，也就是调度的开销。

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R-Tree算法：空间索引的高效解决方案

R-Tree的优势与挑战优势空间效率：通过多维索引，减少了存储空间的需求。查询性能：通过边界框检查，大大减少了查询时间。扩展性：支持动态插入和删除，适应数据变化。...选择与调整在实际应用中，选择哪种变种取决于具体的数据分布、查询模式和性能要求。通常，可以通过实验比较不同变种在特定场景下的性能，然后进行参数调整，如节点大小、分裂策略等，以优化整体性能。6....，从而提升模型的性能。...在这种情况下，R-Tree的优势在于其高效的插入和查询性能，以及对数据变化的适应性。实时位置追踪在车辆追踪、无人机监控等场景中，R-Tree可以存储和更新设备的位置信息。...分布式R-Tree分布式R-Tree将数据分散在多个节点上，每个节点维护一部分数据的索引。查询请求被分解并发送到相应的节点，节点间通过通信协调查询结果的合并。这种实现方式适用于大规模数据和云环境。

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高并发高性能的定时器实现

在网络连接的场景中，常常会出现一些超时控制。随着连接数量的增加，这些超时任务的数量往往也是很庞大的。实现对大量任务的超时管理并不是一个容易的事情。...此外，由于Timer内部只有一个处理线程，如果有一个延迟任务的处理消耗了较多的时间，会对应的延迟后续任务的处理。...不过延迟队列也是一样采用小顶堆的排序方式，因此添加任务和删除任务的时间复杂度都是 O(Logn) 。在任务数量很大的情况下，性能表现比较差。...但是由于新增任务和提取任务的时间复杂度都是 O(Logn) ，在任务数量很大，比如几万，十几万的时候，性能的开销就变得很巨大。...延迟任务的触发和执行不应该影响指针向后移动的时间精确性。因此一般情况下，用于移动指针的线程只负责任务的触发，任务的执行交由其他的线程来完成。

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性能测试：并发和吞吐量的区别

在性能测试中，"并发"通常指的是在同一时间内同时在线或同时活跃的用户数量。这些用户可能正在等待响应，也可能正在发送请求，但关键是他们都在同一时间内在线。...与并发相对的概念是"吞吐量"，这通常指的是在一定时间内，系统能够处理的请求数量。...所以，两者的区别在于： - 并发数（Throughput）：同时在线的用户数量，这些用户可能正在等待响应，也可能正在发送请求。表示在任何给定的时间点，服务器正在处理的请求数量。...换句话说，它是服务器在一定时间内完成的工作量的度量。两者都是衡量系统性能的重要指标，但它们衡量的是不同的方面。并发数更侧重于系统的用户负载情况，而吞吐量更侧重于系统的处理能力。...在进行性能测试时，通常需要同时关注这两个指标。

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异步并发×编译性能：Dart爬虫的实战突围

Dart凭借其高效的异步并发模型、AOT编译性能和现代化的语法，正成为爬虫开发中值得关注的新选择。特别是对于Flutter应用开发者而言，Dart提供了一种"全栈同语言"的独特优势。...本文我将通过实战代码展示如何利用Dart的核心优势——包括基于Future的异步处理、Isolate并行计算、CSS选择器解析以及类型安全的数据建模——构建高性能爬虫。...该方案特别适合中等规模数据采集、实时监控和移动应用集成场景，在保证执行效率的同时，提供优于脚本语言的健壮性和可维护性。以下是一个利用Dart优势（异步并发、高效解析、简洁语法）实现的爬虫示例。...综上所述，Dart在爬虫领域展现出三大核心优势：异步并发模型可轻松处理I/O密集型任务，编译执行特性提供远超脚本语言的解析性能，类型系统则保障了数据处理可靠性。...开发者可基于dio+html+Isolate的技术栈，构建可处理日均十万级请求的高性能采集方案，在效率与工程化之间取得理想平衡。

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Python并发编程：开启性能优化的大门（710）

随着计算机硬件技术的飞速发展，多核处理器已成为主流，这为程序的并发执行提供了硬件基础。同时，现代应用程序面临着处理海量数据和高并发请求的挑战，对程序的性能提出了更高的要求。...在这样的背景下，并发编程与性能优化成为了提升 Python 程序效率的关键。并发编程允许程序同时执行多个任务，充分利用多核处理器的优势，从而显著提高程序的执行速度和响应能力。...性能优化则通过一系列技术手段，减少程序的运行时间和资源消耗，提升用户体验。对于数据处理、机器学习模型训练、Web 服务器等应用场景，并发编程与性能优化的重要性不言而喻。...本文将深入探讨 Python 并发编程的核心概念、常用技术以及性能优化的实用技巧，帮助读者掌握提升 Python 程序性能的方法，让代码运行得更加高效。...例如，在机器学习模型训练中，利用并发编程可以加速模型的训练过程；在物联网设备数据处理中，高效的性能优化能够确保系统的实时响应和稳定性。 Python 并发编程与性能优化是一个不断发展和演进的领域。

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高并发下的 AtomicLong 性能有点差！

Atomic**虽然好用，不过这些的操作在并发量很大的情况下，性能问题也会被相应的放大。...，如果并发量很大的话，cpu会花费大量的时间在试错上面，相当于一个spin的操作。...如果并发量小的情况，这些消耗可以忽略不计。...下面通过JMH比较一下AtomicLong 和 LongAdder的性能。...LongAdder的平均耗时也是AtomicLong的十分之一。总结一些高并发的场景，比如限流计数器，建议使用LongAdder替换AtomicLong，性能可以提升不少。 ?

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