大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

一、什么是内存模型，为什么要使用它如果缺少同步，那么将会有许多因素使得线程无法立即甚至永远看到一个线程的操作结果编译器把变量保存在本地寄存器而不是内存中编译器中生成的指令顺序，可以与源代码中的顺序不同处理器采用乱序或并行的方式来执行指令保存在处理器本地缓存中的值，对于其他处理器是不可见在单线程中，只要

用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的

Java概述Java编程语言是一种通用的、并行的、基于类的、面向对象的语言。它被设计得非常简单，这样程序员可以在该语言上流畅的交流。Java编程语言与C和C有关联，但组织却截然不同，其中也省略了其他语言的一些用法，比如指针。它的目的是作为一个生产性语言，而不是一个研究性语言，因此，在设计上避免了包括新的和未经考验的功能。

最近在测试kafka性能的时候特别对kafka的producer端进行了一些扩展，本想着针对多个业务开发多个producer进行并行的生产数据，并通过统一的线程池进行管理，结果在用jconsole进行观察的时候，发现线程数一路飙升。本以为一个简单的发送端程序却花了不少精力。造成线程上涨的主要原因是有两个线程对象不断的被创建，并且暂时无法销毁。一个叫sen

前言在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些应用，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本文将为你揭晓答案。本文将会从以下几个方面来阐述分布式追踪系统原理及作用S

 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Springboot的基本搭建和配置我

在我们的日常编程任务中，对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时，需要用迭代器对于集合进行操作，而当我们需要处理的数据量很大的时候，为了提高性能，就需要使用到并行处理，这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间，让以上的事情变得轻松。

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

作为云服务国家队，天翼云坚持科技创新，不断加快推进数据存储基础设施建设，创新推出并行文件服务HPFS（CTHPFS，HighPerformanceFileStorage），助力企业构建高性能存储底座。天翼云HPFS支持全NVMe闪存和InfiniBand高速网络，并融入RDMA技术，可提供最高千万IOPS和TBps吞吐，同时保证亚毫秒时延。该产品具有高性能、高可靠性、高可扩展性的特点，可充分满足企业在HPC和AI等场景下的存储需求。