https://bbs.huaweicloud.com/blogs/147393 【摘要】 1. 问题背景在一些需要实时响应的小包应用场景下，网卡的时延性能尤为重要，下面分享一些常见的网卡低时延优化措施。2. 优化措施2.1. 绑核将网卡和应用绑定在同一个numa中。 可以查看下网口对应的numa在
https://xie.infoq.cn/article/2ee961483c66a146709e7e861 关于作者 前滴滴出行技术专家，现任 OPPO 文档数据库 mongodb 负责人，负责 oppo 千万级峰值 TPS/十万亿级数据量文档数据库 mongodb 内核研发及运维工作，一直专注于
智能小车开发篇 - 低时延直播测试 本章节暂不考虑服务器性能指标, 目前仅对核心开发板资源占用、延时作为硬性考虑指标 前言 目前市面上常见的推拉流协议有：RTMP、HLS、HTTP-FLV、RTSP、WebRTC 协议名称 延时 传输协议 优势 劣势 适用场景 RTMP 1~5s TCP 1. 协议
摘要：详解华为云低时延直播在时延、首屏、卡顿率等体验的优化方案，及如何快速接入方法。 本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 第11期：深入浅出畅谈华为云低时延直播技术》，作者：华为云社区精选 。 本期直播主题是《深入浅出畅谈华为云低时延直播技术》，华为云媒体DTSE技术布道师杨金文
https://blog.csdn.net/legend050709/article/details/121270641 目录 概述对比Ethernetinfiniband带宽时延可靠性组网方式类比 infiniband 的缺点infiniband 的应用场景参考 概述 以前IB特有的技术比如RDM
https://www.modb.pro/db/31086 图 1 鲲鹏NUMA架构优化图 openGauss根据鲲鹏处理器的多核NUMA架构特点，进行针对性一系列NUMA架构相关优化，一方面尽量减少跨核内存访问的时延问题，另一方面重分发挥鲲鹏多核算力优势，所提供的关键技术包括重做日志批插，热点数据
http://me.52fhy.com/lua-book/chapter11.html 版本：自2.6.0起可用。 时间复杂度：取决于执行的脚本。 使用Lua脚本的好处： 减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延。 原子操作。redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被
https://www.jianshu.com/p/8354e647cf71 在学习这篇文章前，只知道DNS就是做域名解析的，查到域名对应的ip就结束了。没成想惊呆了，DNS还有这么大的规模这么低的时延要求。 阿里云DNS是一个复杂的巨型分布式系统。依托云计算丰富的计算和存储资源和技术，阿里云在全球
https://www.jianshu.com/p/167ba81206fb 参考资料 TCP协议中的Nagle算法 TCP中的Nagle算法 Linux下TCP延迟确认(Delayed Ack)机制导致的时延问题分析 TCP-IP详解：Delay ACK 1. Nagle 算法 1.1. 原理 N
http://www.manongjc.com/detail/59-qftscgqzitmxpaw.html 目录 一、腾讯云官网硬盘性能指标 二、使用fio测试硬盘性能指标 1. 测试工具相关 2. 单路随机读写时延测试 2.1测试硬盘的随机读时延 2.2测试硬盘的随机写时延 2.3测试硬盘的随机
一、两者定位 以太网(Ethernet)： 应用最广泛，是最成熟的网络互联技术，也是整个互联网络大厦的基石，兼容性非常好，可实现不同的系统之间的互连互通 IB（Infiniband）： 领域很专，作为高带宽，低时延，高可靠的网络互联技术，在HPC集群领域广泛应用，同时，也是GPU服务器首选的网络互联
Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征，同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义，方便用户快速入门实时开发，构建实时计算体系。
本文分享自华为云社区《CCE云原生混部场景下在线任务抢占、压制离线任务CPU资源、保障在线任务服务质量效果测试》，作者：可以交个朋友。 背景 企业的 IT 环境通常运行两大类进程，一类是在线服务，一类是离线作业。 在线任务：运行时间长，服务流量及资源利用率有潮汐特征，时延敏感，对服务SLA 要求高，
https://www.jianshu.com/p/1f5d2abbee7f 一、背景 在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后，业务侧反映集群性能下降，具体表现在访问时延增长明显。 某
相信最近看过我的文章的朋友对于Microsoft.Extensions.ObjectPool不陌生；复用、池化是在很多高性能场景的优化技巧，它能减少内存占用率、降低GC频率、提升系统TPS和降低请求时延。 那么池化和复用对象意味着同一时间会有多个线程访问池，去获取和归还对象，那么这肯定就有并发问题。
现象： 最近遇到了WCF 服务无法调用的错误，异常如下。 System.ServiceModel.ProtocolException, System.ServiceModel, Version=4.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934
来自Sergey Tepliakov的 https://sergeyteplyakov.github.io/Blog/csharp/2024/06/14/Custom_Task_Scheduler.html 如果你不知道什么是TaskScheduler 或你的项目中没有它的自定义实现，你可能可以跳过
效果图 可控制是否绘制在中间 控制绘制的线条是否为虚线 控制第一条数据圆顶部线条和最后一条数据圆底部线条是否绘制 除了gif图片展示的属性，还可以控制圆的大小颜色、圆是否有上和左偏移、线条颜色等属性 除了通用的时间轴绘制，我们还可以通过改变绘制圆的样式，改为绘制相应的bitmap图像，来实现展示相关
最近，跟踪了15个月的项目，预算2000万，最终投标失败。投标价是倒数第二低，中标方是投标价倒数第一低，中标价基本是预算的50%左右，中标单位还是一个行业内有名的企业。 最近群友交流，反馈也是比较难做，如下图： 我们回顾过去，原来的程序员开发程序按代码行数收费，原来会OFFICE就可以找到工作，原来
时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据，下面创建一天的K
