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@阿里巴巴中国在微博中举了一个设计花瓶的需求分析示例,引起了大家对需求分析技巧的讨论;@左耳朵耗子在微博中表示性能调优不一定要自己使用缓存,因为许多层面已经设计了缓存机制。
微信朋友圈高性能复杂度分析和架构设计
性能测试顾名思义指的是应用软件中各项指标的负载情况。
【作业要求】基于模块 5 第 6 课的微博实战案例,分析“微博评论”这个核心场景的业务特性,然后设计其高性能高可用计算架构,包括但不限于如下内容:1)计算性能预估(不需要考虑存储性能)2)非热点事件时的高性能计算架构,需要考虑是否要拆分独立的服务3
国内项目普遍出现工期紧、工作量大、多人协作开发编码习惯不同,能力也参差不齐等多种因素,导致接口在上线后性能不满足预期。
在软件测试领域,随着技术的不断进步和行业需求的变化,新的测试技术和方法不断涌现。以下是一些最新的测试技术,它们正在塑造着软件测试的未来:
在本文中,Alex Devine阐述了Java开发人员如何利用开源工具Perf4J来添加计时代码、记录日志、分析和监控结果。他介绍了Perf4J的众多功能,例如与Log4J的集成、注解的使用、陷阱和最佳实践。直接点击阅读完整文章。
一个可以独立做性能分析的人,在市场上抢都抢不到。可是怎么才能成为这样身价百万的性能工程师呢?
性能工程可以保证应用系统按照性能要求来架构、设计、构建以及测试,它是软件开发中的一条重要规范。大部分传统项目的“性能工程”通常只限于性能测试,该引起注意了。
分布式 Data Warebase 是性能、正确性、实时性这三个业务核心需求的必然推论,它不是一个发明,而是一个发现。
阿里CTO行癫近期分享提到:通过网络性能优化可以直接增加5.07%的订单,数据证明了提升性能可以增强用户的购买意愿。百度也曾做过搜索速度和用户体验关系的试验:在一个较小的区间内,搜索速度每延迟100ms,无点击比例就会增大1%,随着区间的增长,这个关系会呈现出指数级的曲线。阿里、百度的案例都印证了高性能网站能够增加流量、提高用户体验,最终为企业增加营收。
大数据时代,数字化转型已成为全球各大企业的战略核心。
向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用,用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的要求也越来越高。
软件开发中的性能优化对程序员来说是一个非常重要的问题。一个小问题可能成为一个大的系统的瓶颈。但是对于程序员来说,通过自身去优化代码是十分困难的。幸运的是,有一些非常棒的工具可以帮助程序员进行代码分析和性能测试,从而大大简化程序员进行代码性能优化的过程。MSDN杂志2011年7月份曾发布主题为“.NET代码分析工具和技术”的那一期,让广大程序员收获颇丰。四年过去之后,这些工具又进一步做出了很多改进,同时也出现了更多的选择。
本文介绍AI应用的推理性能优化方法。
新年伊始,焱融科技再次在存储性能领域取得突破。的网络带宽聚合。倍。30%。时代的全面到来。迎来了飞速发展的黄金时期,不断刷新着能力边界。