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    基于JavaScript作用域的性能调

    JavaScript作用域和作用域,说起来很简单,但是细细分析,大有玄机。只能真正理解了作用域原理,才能写出更高效的JavaScript代码。...作用域 每个执行上下文都有一个与之关联的作用域。 当函数被创建时(注意,不是执行),JavaScript引擎会把创建时执行上下文的作用域赋给函数内部属性[Scope]。...然后,函数被执行,JavaScript引擎创建一个活动对象(Active object),添加到作用域顶部。...由此,执行add函数时,一个两层的作用域被建立。 小贴士 无论是全局对象还是活动对象,都会在初始化时给this, arguments赋值; 也会给局部变量,局部参数赋值。...也就是说,读取变量值的总耗时随着查找作用域的逐层深入而不断增加! 因此,为了写出更高效的JavaScript代码,尽可能在函数内部使用局部变量。

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    路压测如何排障调 — 先导篇

    【什么是全路压测】 在网络上对全路的名词解释,可以看到相关词条里有很多延伸:全路监控, 全路设计,全路追踪系,全路运营,全路日志分析......基于以上的分析,我们给全路压测的定义:基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务进行压力测试,并持续调的过程。...整个业务:要求压测需要覆盖整个业务路,诸如CDN到接入层、前端应用、后端服务、缓存、存储、中间件整个路等。如果压测的请求只能覆盖部分路的,不称为全路压测。...持续排障与调:全路压测需要持续进行,这要求在测试过后持续进行排障调,以便达到持续优化的目的。 【为什么讲排障】 1.排障是压测过程中最最重要的一环,它直接了决定了压测的量能否达到容量评估的要求。...尽可能的收集整个路上的所有信息(日志,CPU,内存,带宽等),并把相关的相关人员拉到一个讨论组里面,进行信息同步。 结合压测的可复现性,控制单一变量,逐步缩小排查路,更快定位问题。

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    被错杀的IOTA—澳洲独角兽(UCOT)

    IOTA疯狂的造富能力之后,基本上所有物联网代币上线后都会受到大家追捧,比如大家熟知的wtc,itc,ruff等等,然而这其中,有一匹独角兽,受到上线时间影响,遭到了错杀,它就是本篇文章主角——澳洲独角兽...先来看看的商业联盟,是为数不多的已落地应用项目: ? 项目本身也受到国内外媒体广泛关注: ? ?...(海外文章链接: https://cryptoslate.com/press-releases/ucot/) 再来看看和其他物联网区块项目估值对比: ?...(可以看到,的估值是有被明显低估的) 最后来看看上线后走势: ?...在这个伟大的时代,这匹澳洲的独角兽正在渐渐崭露头角,并将推动区块技术在各个领域的快速落地,以带来实质性的价值革命。

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    【积微成著】性能测试调实战与探索(存储模型优化+调用路分析)

    同时,文章还将探讨调用路分析的技术,通过追踪请求路径和识别瓶颈环节,进一步优化系统性能。旨在为希望在性能调领域积累知识和实战经验的读者提供一个实用的参考框架。...在性能测试阶段,剖析系统能力实现及调方案,探索更优解及性能测试策略的提升空间。...当TPS上探至1300时,TP99出现明显波动(毛刺≈420ms),且“缓存层交互”应用CPU占用率飙升至90%+,核心路稳定性劣化,停止加压。...推动排查及调整核心路调用逻辑后,在标定的业务窗口期,核心接口调用总量降低60%↓。 深入细分业务场景,推演潜在的调空间。...确保核心系统路稳定高效承载业务峰值流量,同时从容应对极端场景。

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    Spark 性能调之Shuffle调

    因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调。...但是也必须提醒大家的是,影响一个 Spark 作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle 调只能在整个 Spark 的性能调中占到一小部分而已。...因此大家务必把握住调的基本原则,千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参数的调建议。 2....5. shuffle相关参数调 以下是Shffule过程中的一些主要参数,这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调建议。...调建议:在资源参数调中讲解过这个参数。如果内存充足,而且很少使用持久化操作,建议调高这个比例,给 shuffle read 的聚合操作更多内存,以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。

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    Spark 性能调之开发调

    Spark的性能调实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...整套方案主要分为开发调、资源调、数据倾斜调、shuffle调几个部分。...开发调和资源调是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础;数据倾斜调,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle调,面向的是对...Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调。...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调。 2. 开发调 2.1 调概述 Spark性能优化的第一步,就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。

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    Spark 性能调之资源调

    整套方案主要分为开发调、资源调、数据倾斜调、shuffle调几个部分。...开发调和资源调是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础;数据倾斜调,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle调,面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解资源调。 2. 资源调 2.1 调概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。...理解作业基本原理,是我们进行资源参数调的基本前提。 2.3 资源参数调 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了。...参数调建议:Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。

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    信超级供应:开启二手车行业的新风口

    信,则在二手车行业完美诠释了这一发展的铁律。 最新数据显示,信二手车2018年12月数据全线飘红,公司所构建的超级供应的壁垒优势不断显现,规模效应不断增加。...对于淘宝来讲,他们之所以会选择与信进行合作,很大程度上是看重了信非常强大的供应能力。信与淘宝的强强联合,无疑能够发挥彼此长处,实现用户更大程度上的转化。...超级供应大局已成,信开启增长新风口 如今,信构建的超级供应正在发挥出日益明显的优势,2018年12月的数据就是这一超级供应作用力的表现。...未来,随着信对于这条超级供应打造的持续深入,它的角色将会越来越重要,开启信增长的新风口。 深度参与行业始终,信二手车未来盈利可期。...结语 信构建的贯穿二手车行业始终的超级供应系统,为它的发展带来的新的驱动力。2018年12月份数据的全线飘红,正是信超级供应作用日益显现的重要表现。

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    Spark性能调06-JVM调

    Spark 调和 JVM 调的关系 再JVM虚拟机中,当创建的对象的数量很多时,Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢,就需要进行频繁地 Minor GC,这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调 spark.storage.memoryFraction 参数说明: 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘 参数调建议: 如果Spark作业中,有较多的RDD持久化操作,该参数的值可以适当提高一些,保证持久化的数据能够容纳在内存中...此外,如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢,意味着task执行用户代码的内存不够用,那么同样建议调低这个参数的值 资源参数的调,没有一个固定的值,需要根据自己的实际情况(包括Spark作业中的shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况)来灵活的调 4.

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