最近和优化团队的专家学到一个很有意义的内置包:dbms_profiler,专门用于分析Oracle存储过程中的各段代码的时间开销情况,从而快速找到性能瓶颈的步骤。
使用图形化界面工具实施PL/SQL Profiler 易用直观,但是并不是所有的环境都可以使用图形界面软件连接到数据库。对于只能在命令行下进行剖析又需要直观呈现剖析结果的情形,Oracle为我们提供了脚本来直接生成html文档。本文即是基于这种情形进行演示并加以说明。 有关PL/SQL Profiler的文章可以参考: 使用 DBMS_PROFILER 定位 PL/SQL 瓶颈代码 对比 PL/SQL profiler 剖析结果 使用PL/SQL Developer剖析PL/SQL代码
gperftools是一个很好用的性能分析工具,但没有提供官方的用于查找profiler库的cmake脚本,所以在基于cmake管理的项目中如果要在系统查找libprofiler库就就要自己写FindPROFILER.cmake脚本。 将脚本所在的文件夹加入CMAKE_MODULE_PATH,调用find_package(PROFILER),就会找到系统中安装的gperftools的libprofiler库, 脚本不仅按传统方式输出LIBPROFILER_xxx系列变量,还会创建gperftools::profiler INTERFACE target.方便在项目中引用。
随着 PyTorch 1.8.1的发布,一个全新改进的性能调试工具 PyTorch Profiler 来了。作为微软和 Facebook 合作的一部分,PyTorch Profiler 是一个开源工具,可以对大规模深度学习模型进行准确高效的性能分析和故障排除。
对于SQL的优化,可以借助于SQL tuning advisor实现自动SQL优化与调整。而对于PL/SQL代码而言,既有SQL代码,又有PL/SQL代码,仅仅使用10046事件是远远不够的,因为可能SQL时间很短,而整个包或过程执行时间N久,而且包或过程中又嵌套有其他包,过程,函数。看得你头皮发麻。尽管没有工具可以直接作用于PL/SQL代码进行优化,但借助于PL/SQL PROFILER来定位你的代码块中哪些部分是性能瓶颈就已经达到了事半功倍的效果。本文首先描述了安装PROFILER,接下给出
实际上,React本身就内置了性能检测组件 —— Profiler,可以很方便的检测React项目的性能。
Playwright Profiler是Playwright的一个扩展工具,用于分析和优化Playwright测试的性能。作为自动化测试工程师,掌握性能分析与优化是非常重要的技能。本章我们将学习如何使用Playwright Profiler进行测试性能分析与优化。
如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然。别慌,这里有一款低开销、自带火焰图、让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler。
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
async-profiler是一款采集分析java性能的工具,翻译一下github上的项目介绍:
在上星期,公司负责support的同事接到反馈说某个项目生产环境上的某个页面加载很慢,一般遇到这种问题,我们的support同事都会先上数据库抓一下profiler,然后再让我们开发的找原因。但是,当我尝试打开这个profiler文件的时候,却弹出了错误提示:
前面几篇优化笔记写的太过概括,有朋友建议我把优化的步骤和方法写详细点,这篇比较我就详细讲解下使用ANTS Profiler+SQL Server Profiler查找瓶颈所在。
作用:memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况 使用方法一: 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式: python -m memory_profiler memory_profiler_test.py 此方法缺点:在调试 和 实际项目运行时 要 增删 @profile 此装饰器 代码如下: 1 #coding:utf8 2 3 @profile 4 def test1(): 5 c=0 6 for item
PyTorch Profiler v1.9 现已发布,本版本旨在为用户提供全新工具,让用户无论是在一台还是多台机器上,都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
Network Profiler 可以检测到APP到网络请求,包括发送和接收的数据以及当前的连接数。这样可以检查到应用传输数据的方式和时间,并适当优化底层代码。
相信日常使用Python作为生产力的读者,一定会存在想要分析代码中每一行的运行时间与变量占用内存大小的需求,本文主要分析两个模块,用于分析每行代码的内存使用情况和运行时间情况。
今天,我们介绍一下如何使用 React Profiler API 分析 React 组件的渲染性能。
可以对一个页面本身,及该页面通过直接引用、Ajax、Iframe形式访问的其它页面进行监控。
PL/SQL代码性能瓶颈可以通过DBMS_PROFILER包在命令行的方式下进行剖析来直接获得。对于比较复杂的代码而言,使用图形化的界面来进行剖析无疑是首选。PL/SQL Developer依旧依赖于DBMS_PROFILER包,使用图形化界面来剖析PL/SQL代码,如匿名块,包,过程,函数等,其Profiler结果将列出该剖析代码涉及到的所有包,过程函数等并且可以按照不同的列类型进行排序等。本文以图文的形式介绍了PL/SQL Developer 下实现PL/SQL 代码剖析。
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
今天分享一个超级实用的 Python 性能分析工具 pyinstrument ,可以快速找到代码运行最慢的部分,帮助提高代码的性能。支持 Python 3.7+ 且能够分析异步代码,仅需一条命令即可显示具体代码的耗时。经常写 Python 的小伙伴一定要用一下。
在 Android 中 , 出现 动画掉帧 , 页面切换白屏 , 卡顿 , ANR 等情况 , 说明应用该进行 CPU 优化了 , CPU 优化主要是针对 线程 进行优化 , 如将耗时操作从主线程转移到子线程或服务 , 检查是否有线程没有及时关闭的泄漏情况 ;
使用PL/SQL PROFILER 剖析PL/SQL代码是快速定位PL/SQL代码段最有效的方法。在上一篇文章使用PL/SQL PROFILER 定位 PL/SQL 瓶颈代码中描述了安装PROFILER,并给出了剖析的示例。本文参照了Tom大师的代码来对比剖析前后的性能并附上其代码。
于是我们来解决一下这个问题。把日志的大小限在10240K,一共仅仅许生成30个。循环覆盖
为了帮助开发者开发出更加轻快高效的应用,我们在 Android Studio 3.0 以及更高版本中加入了 Android Profiler 工具,用于应用的 CPU、内存、网络和能耗分析。
内存泄漏原理 : 长生命周期对象 , 持有短生命周期对象的引用 , 并且是强引用持有 , GC 无法释放该短生命周期对象引用 , 造成 OOM ;
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内存性能测试软件主要的功能就是记录下一段时间内的内存使用情况,并向用户提供一些查看分析内存使用的辅助功能。相关软件有以下几种:
这篇翻译是对 https://www.deepspeed.ai/tutorials/pytorch-profiler/ 和 https://www.deepspeed.ai/tutorials/flops-profiler/ 两篇教程做的,使用DeepSpeed训练模型可以基于这两个教程做一下Profile工作判断模型的计算以及内存瓶颈在哪个地方。
在ocata的版本中,引入了一个新的“openstack profiler”的面板,启用openstack profiler可以方便的看到访问horizon页面时的API调用情况。如下图所示:
本文介绍了JVM平台上CPU Profiler的实现原理,希望能帮助读者在使用类似工具的同时也能清楚其内部的技术实现。
提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短,进而加速产品的迭代过程。同时,这也表示在进行单一模型训练时,所需的资源将会减少。简而言之,我们追求的是效率。
涨姿势:AndroidStudio那些不为人知的隐藏技能之一 – 利用Network Profiler来查看网络请求的相关数据。
注意:要在release模式(或者自定义的其他的打包模式)下分析,原因在release模式下:
深度学习开发者应该都知道,“炼丹”到后期,模型训练性能瓶颈往往是难以突破的一道屏障。明明已经优化了网络模型结构,尝试了各种BuildStrategy(计算图优化策略),但是训练速度还是没有达到要求,性能优化的十八般武艺都用上了,为什么还是达不到预期效果。
研发人员在遇到线上报警或需要优化系统性能时,常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈。Profiling技术是一种在应用运行时收集程序相关信息的动态分析手段,常用的JVM Profiler可以从多个方面对程序进行动态分析,如CPU、Memory、Thread、Classes、GC等,其中CPU Profiling的应用最为广泛。
应用开发过程中大部分时间都是在进行需求开发,而性能分析却进行的很少。 这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的性能分析。
在《内存泄漏分析的利器——gperftools的Heap Checker》一文中,我们介绍了如何使用gperftools分析内存泄漏。本文将介绍其另一个强大的工具——Heap Profiler去分析堆的变化过程。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
上篇文章写完后,性能调优|成都核酸系统篇 收到了一些夸赞,让我有继续写下去的动力;
MVC MiniProfiler是Stack Overflow团队设计的一款对ASP.NET MVC、WebForm 以及WCF 的性能分析的小程序。可以对一个页面本身,及该页面通过直接引用、Ajax、Iframe形式访问的其它页面进行监控,监控内容包括数据库内容,并可以显示数据库访问的SQL(支持EF、EF CodeFirst等 )。并且以很友好的方式展现在页面上。 该Profiler的一个特别有用的功能是它与数据库框架的集成。除了.NET原生的 DbConnection类,profiler还内置了对实体
在《动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——valgraind的callgrind》中,我们领略了valgrind对流程和性能瓶颈分析的强大能力。本文将介绍拥有相似能力的gperftools的Cpu Profiler。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是,我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过应用我们在帖子中讨论的技术获得有意义的性能提升。
在项目开发维护时,经常会对处理耗时较长的代码进行重构,那么该如何知道方法处理用了多长时间呢?到底该怎么实现呢?
解决性能问题的方案需要具体情况具体分析,并没有完全固定的路子,更多的是靠经验的积累,本文不做涉及。但是发现性能瓶颈确实有着固定的方法。本文主要介绍 如何找到性能瓶颈 。
今天要说的这个优化神器就是SQL Server管理工具自带的Profiler,它到底神在哪里呢?
日常开发中难免需要抓包,抓包可以有很多种方式,比如之前介绍的抓包神器Charles。这次我们来看看怎么利用Android Studio来抓包。
拓展工具提供了方法级CPU毫秒级性能分析的解决方案,包括draw-call的细节和shader的性能分析。注意XCode帧调试和仪器只能在IL2CPP构建在苹果平台上的时候可用。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热,但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的,并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中,主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中,也不是摒弃了RMDB,例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以,对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章,主要讲述与SQL Server相关的调优知识,希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下: 传统SQL Server调优方式的
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Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其具有高可扩展性和高可移植性,具有广泛的标准库,受到开发者的追捧,广泛应用于开发运维(DevOps)、数据科学、网站开发和安全。然而,它没有因速度和空间而赢得任何称赞,主要原因是Python是一门动态类型语言,每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。
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