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前端监控系列4 | SDK 体积与性能优化实践

背景 字节各类业务拥有众多用户群,作为字节前端性能监控 SDK,自身若存在性能问题,则会影响到数以亿计的真实用户的体验。所以此类 SDK 自身的性能在设计之初,就必须达到一个非常极致的水准。 与此同时,随着业务不断迭代,功能变得越来越多,对监控的需求也会变得越来越多。例如,今天 A 业务更新了架构,想要自定义性能指标的获取规则,明天 B 业务接入了微前端框架,需要监控子应用的性能。在解决这些业务需求的同时,我们会不断加入额外的判断逻辑、配置项。同时由于用户的电脑性能、浏览器环境的不同,我们又要解决各种兼容性问题,加入 polyfill 等代码,不可避免地造成 SDK 体积膨胀,性能劣化。那么我们是如何在需求和功能不断迭代的情况下,持续追踪和优化 SDK 的体积和性能的呢? SDK 体积优化 通常而言,体积的优化是最容易拿到收益的一项。 由于监控 SDK 通常作为第一个脚本被加载到页面中,体积的膨胀不仅会增加用户的下载时间,还会增加浏览器解析脚本的时间。对于体积优化,我们可以从宏观和微观两个角度去实现。 微观上,我们会去尽可能去精简所有的表达,剥离冗余重复代码,同时尽可能减少以下写法的出...

openGauss 3.1.0 的新型选择率模型大解密

国产数据库openGauss 9.30日新出了3.1.0版本,有哪些新的特性呢?我们计划出个系列详细介绍一下,期望大家多多支持~ 选择率估算作为代价模型行数估算的基础,其准确性影响着优化器查询计划的选取,数据库优化器生成的不同查询计划之间可以达到数个数量级的区别。 文章目录 一、当前经典数据库优化器对于等值查询估计的缺点 二、openGauss的新型选择率模型 三、使用示例 一、当前经典数据库优化器对于等值查询估计的缺点 例如,目前形如a = 1的等值谓词选择率估算可以有以下几种方法: 利用统计信息估算: 对查询语句中的等值条件,可分为MCV值和非MCV值进行估算: 对MCV值,使用MCV对应的频率统计信息作为选择率; 对非MCV值,使用如下经验公式: 直接对所有值做均匀假设,不考虑MCV: 在线计算: 使用Count-Mean-Min Sketch等频率估算方法,在线计算每个常量值的选择率。 在上述方法中,方法1对全部或者部分数据做均匀分布假设,计算量小,优化器负担轻,但估算粗略,对大多数常量选择率估值不准确;方法2对每个常量值都进行单独的计算,计算结果较为准确,但是优化器的计算负担...

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