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【阿里云弹性计算】ECS实例性能测试报告：阿里云实例性能横向评测
【5月更文挑战第27天】阿里云ECS性能横向评测对比了经济型e系列、计算型c7a系列实例的CPU、内存、网络和存储性能。使用SPEC CPU 2017、Stream、iperf和fio工具进行测试。结果显示，计算型c7a系列在CPU和网络性能上突出，经济型e系列性价比高。所有实例内存性能良好，ESSD云盘提供出色存储性能。用户应根据业务需求选择合适实例。
性能工具之JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控
【5月更文挑战第23天】性能工具之JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控
HDFS 集群读写压测
在虚拟机中配置集群时，需设置每台服务器网络为百兆，以模拟实际网络环境。使用Hadoop的`TestDFSIO`进行HDFS性能测试，包括写入和读取数据。写测试中，创建11个128MB文件，平均写入速度为3.86 MB/sec，总处理数据量1408 MB，测试时间137.46秒。资源分配合理，传输速度超过单台服务器理论最大值12.5M/s，说明网络资源已充分利用。读测试主要依赖硬盘传输速率，速度快。测试完成后使用`TestDFSIO -clean`删除测试数据。
性能工具之Jmeter压测Thrift RPC服务
【5月更文挑战第21天】性能工具之Jmeter压测Thrift RPC服务
五步定位性能瓶颈
在进行性能测试前，了解数据流向和系统架构至关重要。绘制数据流向图以识别潜在瓶颈，使用“水池模型”分析系统架构，优化测试流程，以提高测试效率。日志分析是诊断性能问题的关键，通过快速定位问题、保持环境一致性以及灵活调整日志级别来辅助测试。硬件资源占用分析，如CPU、内存、磁盘I/O和网络I/O，能帮助发现底层性能瓶颈。数据库监控，特别是通过等待事件分析，对解决性能问题具有重要意义。最后，服务器监控和代码深度剖析是解决复杂性能问题的终极手段，利用专业工具深入应用中间件，定位软件资源限制和代码层面的问题。通过这些策略，可以系统地识别和解决性能瓶颈，提升系统性能。
魔搭开源推理引擎 DashInfer，助力CPU服务器解锁大模型超强推理
ModelScope推出了预训练大语言模型（LLM）推理引擎DashInfer，采用C++ Runtime编写，提供C++和Python语言接口，具有生产级别的高性能表现，适用于多种CPU架构，包括x86和ARMv9。DashInfer支持连续批处理（Continuous Batching）和多NUMA推理（NUMA-Aware），能够充分利用服务器级CPU的算力，为推理14B及以下的LLM模型提供更多的硬件选择。该项工作已开源。
Python Web Service开发及优化
随着互联网的快速发展，Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
基于为小程序的图书馆预约小程序的设计与实现
`code袁💖`是一位热爱分享和记录学习的大学生，主要在[CSDN](https://blog.csdn.net/qq_48164590?spm=1018.2226.3001.5343)上撰写关于毕业设计、微信小程序和Vue开发的专栏。他分享了图书馆预约小程序的开发，该小程序提供资源浏览、预约、个性化推荐和管理功能，使用的技术栈包括Element UI、Vue、微信小程序、Node.js、Npm、Express和MySQL。文章中还包括系统功能图、登录页面示例和数据库设计的E-R模型。此外，还展示了性能测试代码片段和Vue模板代码。如需源码，可关注作者获取。
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