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每日一博 | 高性能 Java 计算服务的性能调优实战

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing、Li Haoxuan、Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课。性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考。 一、背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送。服务由 Java 开发,CPU 密集计算型。 随着业务的不断发展,请求并发及模型计算量越来越大,导致工程上遇到了性能瓶颈,Kafka 消费出现严重的积压现象,无法及时完成目标用户的分发,业务增长诉求得不到满足,故亟需进行性能专项优化。 二、优化衡量指标和思路 我们的性能衡量指标是吞吐量 TPS ,由经典公式TPS = 并发数 / 平均响应时间RT 可以知道,若需提高 TPS,可以有 2 种方式: 提高并发数,比如提升单机的并行线程数,或者横向扩容机器数; 降低平均响应时间 RT,包括应用线程(业务逻辑)执行时间,以及 JVM 本...

一个技术人 “误入歧途”,做了个向量数据库新物种

【创造者说】 Created in the name of FOSS. 向量数据库公司 Zilliz 近日宣布完成一笔 6000 万美元的 B+ 轮融资,累计融资 1.13 亿美元。这在长于本土的开源创企中,无疑是非常耀眼的一笔。 而时间回到 6 年前,当 Zilliz 的创始人星爵带着 Oracle 出身的背景寻找投资人,说出自己想要造一个新物种而非跟随传统时,却不似当下这番光景,更多时候面对的是投资人的不解: “怎么误入歧途呢?” “你带着 Oracle 的背景,做个传统的数据库公司是小菜一碟,我肯定给你投钱啊。” 这些声音会让星爵开始审视要做的事情本质上对不对?自己和投资人的沟通方式需要如何改进?但有一点非常明确——敢为天下先,要做就要做这个世界上还不存在的东西,即便在短期内不被理解。 所幸,在 2017 年,星爵和他的团队成功拿到了一笔天使轮融资,开始了对“新物种”的研究。回顾公司发展,星爵将 2017 年的天使轮融资作为第一个里程碑;2019 年将第一款真正意义上的产品 Milvus 开源视作第二个;第三个里程碑则发生在 2020 年下半年至 2021 年上半年,Zilliz...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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