- 博客(671)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 13 分钟讲解所有知名 Python 库/模块
使用 PyTorch 构建神经网络非常简单，例如在图像识别中，你可以将每一个像素作为输入层，然后定义多个隐藏层，并指定每个节点使用的激活函数，且代码量非常少。同样是一个 Python 网络爬虫工具，但与只抓取 HTML 和 XML 的 BeautifulSoup 不同，Selenium 可以抓取更多 UI 内容，非常适用于动态网站和高度交互性的网站。但图像识别只是它的冰山一角，它在实时对象检测、人脸识别、手部追踪、运动控制、使用 AI 进行物体识别、增强现实等方面表现出色，甚至可以让机器人“看见”。
2025-05-20 17:01:48
412
原创 12 分钟讲解所有 JavaScript 库/模块[译]
最重要的是，它自带了 Node 包管理器，也就是常说的 npm，这是一个允许你安装和管理库与模块的工具。TypeScript 本质上是 JavaScript 的超集，也就是带有额外功能的 JavaScript，使得代码更可靠。虽然它不像 Python 版本那样强大，因为它必须在浏览器中运行，而 Python 版本可以利用高性能的 CPU 和 GPU，但它仍是一个非常优秀的机器学习库。它自带预构建的 UI 组件，如列表、按钮、表单、导航栏，并可以与 JavaScript 框架集成使用，比如 React。
2025-05-16 16:38:00
769
原创 性能比拼: Linkerd vs. Istio
在第二个测试中，当客户端向 service-a 发送请求时，它会将请求转发至 service-b，然后 service-b 再将响应返回给 service-a，最后再返回给客户端。你也可以在代码中找到相关内容。在这种情况下，请求会被三个 sidecar 拦截，这将更明显地展示出 Envoy 和 Linkerd 的代理在 CPU 使用率和延迟（尤其重要）方面的差异。现在来看 sidecar 的 CPU 使用率：图中前两条线是 Istio 的 sidecar，底部两条是 Linkerd 的客户端和应用。
2025-05-14 21:06:09
1108
原创 性能比拼: Nginx vs. Envoy
但另一方面，Envoy 在 gRPC 转发方面表现出色，并且由于它可以通过编程方式进行配置，因此是像 Istio 这样的服务网格的理想代理。在峰值时，Nginx 能够处理接近 4000 个请求每秒，而 Envoy 只能处理 900 个请求每秒。在这个测试中，Envoy 实际上可以处理更多的 gRPC 请求，并且 CPU 使用率低于 Nginx。你可以看到，当我们不将系统推向极限时，Nginx 和 Envoy 的延迟非常接近。最后，为了转发 gRPC 请求，如果你的上游服务器没有使用 TLS，只需将。
2025-05-14 20:38:03
887
原创 性能比拼: HTTP/2 vs. HTTP/3
对于 GCP 中或多或少较大的项目，您通常会在一个专用的宿主项目（host project）中创建共享 VPC（Shared VPC），并将其与其他服务项目（service projects）共享。要配置防火墙，您可以使用 CIDR 范围、网络标签，或者推荐的选项是创建一个专用的服务账户，并将其用作源或目标。在这个案例中，我使用的是 LibreSSL。在这个项目中，我使用的是 GCP 的 us-central-1 区域，而我本人实际位于加利福尼亚州，这只是为了给您提供一个关于延迟的参考。
2025-05-07 18:33:46
1108
原创 性能比拼: Redis Streams vs Pub/Sub
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准在这个视频中，我们首先将介绍。然后，我们将在 AWS 上运行一个基准测试，对这两者的性能进行比较，测量它们的。此外，我还会解释，。
2025-05-07 18:30:10
1019
原创 性能比拼: Go vs Java
您可以监控 CPU 使用率，既可以看作是分配给容器限制的百分比，也可以是实际使用的 CPU 核心数，并将请求（requests）和限制（limits）以线的形式绘制出来。到测试结束时，当我们增加用户数量时，Go 语言的 CPU 现在变得更高了，这让我感到惊讶，并且延迟也急剧上升。需要说明的是，这些测试仅仅代表了真实世界的场景，它们在比较语言本身方面可能不是很准确，因为我们使用了大量的外部库。正如您可能预期的那样，在这个简单的测试中，Java 的 CPU 使用率和内存使用率远高于 Go。
2025-04-22 21:29:29
813
原创 性能比拼: Redis vs Dragonfly
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准在本视频中，我们将对比 Redis 和 Dragonfly。我们将观察set与get操作的延迟，重点关注 P99 百分位。这两个操作可能是你在使用任何缓存时最常用的操作。我们还将查看吞吐量（THR 输出），了解每个数据库每秒能够处理多少请求，并验证 Dragonfly 声称其吞吐量是 Redis 的 25 倍的说法。此外，我们还将测量两个数据库的 CPU 使用率、内存使用率和网络吞吐量。
2025-04-22 21:27:08
767
原创 性能比拼: Nginx vs Caddy
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准。
2025-04-21 22:37:50
745
原创 性能比拼: Nginx vs Apache
我使用了普通的 HTTP 协议，并在两个 Web 服务器上都启用了压缩功能，因为 HTTP 仍然有一些使用场景，并且这有助于展示 TLS 加密如何影响 Web 服务器的性能和吞吐量。你还会注意到，Apache 处理相同数量的请求使用了明显更多的 CPU，这表明到最后它的吞吐量很可能远低于 Nginx。在这里，Apache 在压缩方面继续表现更好，产生了更小的响应，正如你在访问日志中看到的那样。我们将进行多项测试，并且实际上，在某些情况下，Apache Web 服务器的性能可以超越 Nginx。
2025-04-21 22:26:32
1077
原创 性能比拼: Go vs Bun
由于 Bun 在大多数操作中使用单线程，我将每个应用程序限制为使用 1 个 CPU，这可以看作是一个无限重复的周期中 100 毫秒间隔的 100% 使用率，并由 cgroups 强制执行。根据我的经验和我运行的基准测试，Bun 在静态、综合基准测试中表现非常好，但是当需要执行实际工作（例如与数据库交互）时，Bun 失去了许多优势，甚至在这些情况下 Node.js 的表现都更好。如果你正在构建延迟很重要的面向客户端的应用程序，你可能需要考虑 Go，因为在 CPU 使用率达到 40% 之前，它的性能要好得多。
2025-04-20 20:45:15
890
原创 云服务器性价比测评：Intel vs AMD vs Graviton
因此，本视频的目标是找出计算的真实成本，我将使用一个与 AWS Lambda 类似的公式。一开始，当吞吐量完全相同时，每 10 亿次请求的价格以及整个 AWS 账单将仅仅反映虚拟机的初始价格差异，只有在测试结束时，你才能看到真正的计算成本。因此，虚拟机每秒能处理的请求越多，效率就越高。你还会注意到，Intel 是最慢的，这也说得通，因为它的主频只有 3.2 GHz，而 AMD 是 3.7 GHz。如果你只关心效率，AMD 是最快的，提供最高的吞吐量，但由于总体成本更高，实际上选择 Graviton 更好。
2025-04-19 18:33:48
747
原创 性能比拼: Elixir vs Go(第二轮)
不过，我认为未来可能需要升级它。此外，我还创建了一个。环境下比较这两种语言是没问题的，我只需要为应用程序分配整个。在第一轮测试中，我们的目标是返回硬编码的对象给客户端，并测量。带来了一些改进，我建议你也可以与之前的基准测试进行对比。，并且我认为有必要分享他所做的一些改进。如果你感兴趣，可以在视频描述中找到更多信息。在本次测试中，我使用了一台。此外，你可以在此处找到。集群，因此这些指标至关重要。同时，我们还会通过每秒请求数（这轮测试的展示时间同样压缩到了。，为了支持我的频道，我提供。（亲和性）来实现这一点。
2025-04-19 17:43:57
1099
原创 性能比拼: Elixir vs Go
运行数据库，以确保数据库不会成为瓶颈。我稍后会解释设计思路。因此，如果你希望我对比你喜欢的框架，可以提交。是影响应用性能的重要因素。在测试进行几分钟后，，与其他基准测试结果相近。在此测试中，我使用了。进行对比，其性能类别相似，可能稍好一些。中运行这两个应用程序，因此还需要测量。来运行所有基准测试。如果你预算有限，你会更倾向于选择。，并且这种趋势一直持续到测试结束。，我会重新运行测试并分享优化结果。在第二个测试中，我创建了一个。可能会成为瓶颈，因此需要。在第一个测试中，我们将从。
2025-04-19 16:38:21
1177
原创 性能比拼: Deno vs. Node.js vs. Bun (2025版)
也做了相同的处理，以确保所有应用在本次测试中返回完全相同的硬编码对象。CPU 资源的利用率符合预期，Bun 在本次测试中表现优异。所有应用程序的可用性保持在较高水平，没有出现重大错误率。相同的基础设施，即这些应用实际上可以服务于真实用户。在本视频中，我们将使用当前可用的最新版本对。在第一个基础测试中，我们将测量每个应用程序的。在第二个测试中，客户端向每个应用程序发送。，但在编辑时，我将其压缩到几分钟。好了，让我们开始第一个静态测试。，但这将在下一个测试中发生变化。在这个测试中，服务器仅在收到。
2025-04-19 15:51:38
1017
原创 性能比拼: Rust vs Zig vs Go
内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准。本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra。上运行大部分基准测试，以确保测试环境尽可能接近。我之所以更新这个基准测试，是因为我收到了一位。），客户端会向该端点发送请求，并获取一个。这个测试虽然非常简单，但可以很好地反映。，因此 Rust 的请求总数出现了。运行 Golang，并使用。，因此我决定重新进行一次测试。在本次测试中，我们将重点关注。在本次测试中，我创建了一个。在本视频中，我们将对。
2025-04-18 00:52:56
1226
原创 性能比拼: Actix (Rust) vs Zap (Zig) vs Zig
在这期内容中，我想分享关于 Rust 和 Zig 之前的基准测试的最新结果。我收到了很多关于如何优化 Zig 应用程序的建议，还有几个 PR（Pull Request），这些优化带来了巨大的改进。而就在我发布基准测试的几分钟后，我就收到了一个 PR，其中包含了正确的优化方法。此外，我还收到了一位 Zig 专家的 PR，其中包含了一个纯 Zig 编写的 HTTP 服务器实现。它本质上是对一个 C 库的封装，并且根据官方提供的基准测试结果，它的性能应该优于 Rust。唯一的不同之处在于，我在编译时选择了。
2025-04-17 00:33:56
1168
原创 性能比拼: Node.js vs Go
在第二个测试中，我引入了持久化层，因为大多数应用程序都需要以某种方式存储状态。例如，一个博客网站需要存储文章，一个电商网站需要存储库存，甚至一个待办事项列表也需要存储任务。最常见的方法之一是使用数据库。在本次基准测试中，我们使用的是 PostgreSQL 关系型数据库。除了前面提到的指标外，我们还会测量每个应用程序将数据插入数据库所需的延迟，并追踪连接池的状态以及每个应用程序如何扩展连接池。作为一名 DevOps 工程师，我依赖开发者的输入来在生产环境中运行和优化应用程序。
2025-04-16 00:56:57
986
原创 性能比拼: Zap (Zig) vs Actix (Rust)
即成功请求数与总请求数的比率。随后，我们逐步增加负载，直到两个应用都出现故障。作为 Rust 的 HTTP 框架，因为在我之前的基准测试视频中，它是。此外，Rust 和 Zap 在 Kubernetes 中的。，但不会超过这个范围。因此，这次测试的配置对很多人来说应该是很熟悉的。才能生成足够的流量，使测试应用程序过载。，我们现在几乎将所有应用部署到 Kubernetes。不过，我不会直接复现他们的基准测试，而是会在。实际上，这是我第一次成功生成足够的流量，导致。来看，Rust 稍高一些，但令人惊讶的是，
2025-04-15 01:22:46
742
原创 最快Go框架性能比拼: gnet vs fiber vs fasthttp vs net/http
gNet 被认为是最快的框架，至少从我看到的基准测试来看是这样，但它的 API 非常底层，几乎没有文档。看起来 fasthttp 在最终阶段更为稳定，能够处理超过 100,000 次每秒的请求，这与标准库相比是一个巨大的差距，而 gNet 稍微落后，处理能力为约 98,000 次每秒。在第二个测试中，当客户端发送一个带有 JSON 负载的 POST 请求时，每个应用程序需要解析它，将其转换为 Go 结构体，然后使用 PostgreSQL 驱动将其保存到数据库中。在第一个测试中，我们将仅比较这些框架本身。
2025-04-14 01:03:15
784
原创 性能比拼: Redis vs Memcached
这些数据并不会频繁变更，但每次请求时，仍然需要查询数据库。如果你的用户数量较少，这还可以接受，但如果有成千上万的用户，这些查询。上运行，并使用与生产环境完全相同的基础设施。本次测试中，我们使用。通常，很多人一开始自己管理 Redis，但随着负载增加，他们会转向。，因此我们将重点测试这两个操作。在下方的图表中，你可以看到我们逐步增加客户端数量。之后，缓存系统的使用场景不断扩展，并发展出了。首先，我们会衡量缓存系统最重要的指标之一。，加快网站加载速度，并减少数据库负载。为了保证测试的公平性，我每次都会使用。
2025-04-10 21:25:12
904
原创 Rust主流框架性能比拼: Actix vs Axum vs Rocket
我们将测量每个应用程序的 CPU 使用率，相对于 Kubernetes 部署中设定的限制。当然，你也可以测量实际数值，比如应用程序使用了多少 MB 或 GB 的内存，但基于使用率百分比阈值设定告警会更加简单。实例，每个应用程序只获取一部分可用的 CPU 和内存，其余资源则用于其他基础设施和用于生成负载的客户端。此外，我们还会测量每个应用程序可以处理的请求数量，最重要的是客户端延迟。如果你感兴趣，我的频道里有完整的教程，教你如何搭建。不过，在这次测试中，镜像大小并不会影响性能表现，因此不作进一步优化。
2025-04-10 21:21:11
1152
原创 性能比拼: gRPC vs REST vs GraphQL
进行比较，以了解 Kubernetes 为你的工作负载增加了多少额外开销。对于任何面向客户端的应用程序来说，最重要的指标之一就是。，你会发现它们的性能在几秒钟内发生翻转。在没有任何负载的情况下比其他应用程序稍慢。在测试的前几分钟，你可能会注意到。现在让我们开始测试！，因此它的速度比普通的 REST API。，但我通常会在编辑时将其压缩到几分钟。来解释，但这种情况很快就会发生变化。在右侧的监控面板中，你可以看到。，它会增加额外的延迟。在本视频中，我们将比较。此时，真正的竞争是在。内存使用在本次测试中。
2025-04-10 01:27:14
588
原创 性能比拼: MySQL vs PostgreSQL
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准。
2025-04-07 20:14:31
1121
原创 性能比拼: Pingora vs Nginx (My NEW Favorite Proxy)
不过请记住，它是一个需要用 Rust 构建代理的库，如果你觉得 Nginx 已经很复杂，那么使用 Rust 构建一个类似 Nginx 的代理可能会更具挑战性。：像 Caddy 和 Traefik 这样的高级代理默认就配置了这些功能，但对于 Nginx 和 Pingora，你需要具备一定的知识和经验才能使其高效运行。需要注意的是，Nginx 的线程并不处理所有工作，因此不能直接与 Pingora 的线程作比较。在其他人的帮助下，我优化了 Nginx 的主要配置，所有的源代码都可以在我的。
2025-04-01 22:32:10
1036
原创 性能比拼: Go标准库 vs Python FastAPI(第二轮)
我几天前运行了前一次的基准测试，到目前为止，我已经收到了 13 个关于 Python 性能改进的 Pull Request。如果你是一名开发者，我建议你先观看之前的基准测试，并对比视频描述中提供的源码和所有的 Pull Request，这样可以帮助你避免我在上一次基准测试中犯的错误。这是第二轮测试了，我建议你先观看使用未经优化的 Python 代码进行的第一次基准测试，然后与这次测试进行对比。在第二轮测试中，我们将模拟一个真实的用例：应用程序接收请求后，将数据保存到关系型数据库中，并使用缓存来提高性能。
2025-04-01 00:18:47
950
原创 性能比拼: Go标准库 vs Python FastAPI
这轮测试没有任何依赖项，甚至没有业务逻辑，仅仅是返回硬编码的数据给客户端。，因为它的性能更高。但如果你感兴趣，可以在另外的视频中看到它与。部署这些应用程序，因此测试环境尽可能贴近真实生产环境。由于测试不需要太多内存，所以我尽可能优化成本。等其他基准测试感兴趣，可以查看我的频道。Go最后的延迟峰值是由于文件描述符造成的。计算优化实例的硬件与通用实例相同，但。监测每个应用的关键操作，例如。如果你有优化方案，欢迎提交。，本来期望它的性能会更好。如果你有优化方案，欢迎查看。在本视频中，我们将对比。
2025-03-31 23:33:03
1004
原创 性能比拼: Go(Gin) vs Python(Flask)
例如，从这个追踪信息中你可以看到，整个请求大约耗时 7 毫秒，其中有 5 毫秒用于从 S3 下载图片，1.5 毫秒用于将图片元数据存储到 Postgres 数据库中。但最重要的是，Python 的延迟几乎是 Golang 应用的 4 倍，Python 大约是 4 到 5 毫秒，而 Golang 是 1 毫秒左右。顺便提醒一下，如果您的应用是水平扩展的，您无法跨实例聚合 summary 类型的指标，这种情况下需要使用带有硬编码桶的 histogram 类型。端点，它返回一个硬编码的设备数组。
2025-03-31 23:04:13
981
1
原创 性能比拼: TCP vs UDP(第三轮)
MTU（最大传输单元）。MTU 表示一次网络传输中，数据包最大字节数。超过这个大小的数据会被分片。在互联网上发送数据时，通常的 MTU 是1500 字节，这是广域网（WAN）的标准。但 MTU 并不是固定的，在本地网络中你可以修改它。比如在 AWS 或 GCP 的 VPC 中，你可以选择任意大小。较小的 MTU可以降低延迟。因为 TCP 默认会将你的消息缓存，直到达到 1500 字节才发送。减小 MTU 会减少延迟，但也会降低吞吐量。你也可以使用更大的 MTU，比如。
2025-03-30 16:55:48
1079
原创 性能比拼: TCP vs UDP(重大改进)
本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准在本期视频中，我们将再次对比 TCP 和 UDP 协议，重点关注。在我进行另一个基准测试时，我发现了几个可以改进之前测试的方法，因此我决定与大家分享这些内容。
2025-03-30 15:39:50
1140
原创 性能比拼: TCP vs UDP(延迟和吞吐量)
(此处用到的json和之前测试过的其他http框架时是一致的,可以比较一下使用http框架的延迟)在本次测试中，你将看到这一点的具体表现。通常情况下，如果一个系统被优化为。如果你对更多基准测试感兴趣，比如。在接下来的视频中，我会提供一个。例如，服务器可以向客户端发送。在这种情况下，我们可以有一个。（例如缺少一个字符），它会。在这个测试中，延迟指的是。，才能开始发送和接收数据。内，UDP 消息可以被。此外，我还在每个客户端上。上运行了基准测试，并为。，那么每个客户端都必须。最近，我正在开发一个。
2025-03-30 14:59:53
1149
原创 Kubernetes比同规格虚拟机性能相差多少？
在 Kubernetes 方面，我使用的是生产环境的 EKS 集群，运行在计算优化型的 Graviton 实例上，该集群不仅用于部署应用程序，还用于运行生成负载的客户端以及 Prometheus 和 Grafana。在本视频中，我们将在 Kubernetes 中使用常规的 Deployment 对象以及 ClusterIP 服务部署相同的应用程序，并在虚拟机上使用 systemd 进行部署。我已经验证，虚拟机和 Kubernetes 集群中运行的应用程序使用的是完全相同的 Python 版本，即。
2025-03-29 10:17:16
583
原创 性能比拼: Rust vs C++
在本视频中，将对比Rust和C++。会使用Axum框架的一个稍微改进的版本，该框架基于Hyper和Tokio运行时，而对于C++，我会使用Drogon框架。我们将测量两款应用的延迟（latency）吞吐量（throughput），以及CPU 和内存使用情况（CPU & memory usage）。在AWS上运行测试，每个应用都部署在m7a.large实例上，该实例配备2 个 CPU 和 8GB 内存。此外，我还设置了相同数量的线程，每个应用均使用2 个线程，如你可以在终端中看到的那样。
2025-03-27 20:19:16
866
原创 Rust vs. Go: 性能测试(2025)
再次对比 Rust 和 Go，但这次我们使用的是最具性能优势的 HTTP 服务器库。上运行，在本次视频中，我使用的基础设施与之前的视频完全相同：我使用。，但在编辑(视频)时我将其压缩到了几分钟。事实上，在过去的一年里，测试过的所有语言/框架中，，不过这并不是本次视频的重点，因此我们不做过多分析。，这是最重要的指标之一。在这项测试中，Rust。运行应用程序，而客户端和监控代理则运行在。需要注意的是，这里的内存使用情况是针对。，而其他任何应用都无法接近这个水平，，意味着它在同等负载下更加高效。
2025-03-27 00:10:21
714
原创 消息队列性能比拼: Kafka vs RabbitMQ
内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关数据和结论以原作结论为准。这对于某些应用场景可能至关重要，也可能无关紧要，但总体来说，进行对比，后者在架构和使用场景上更接近 Kafka(这不仅降低了消息代理的负载，还提高了。，如果你对低延迟有严格要求，这一点需要特别注意。是一个相对较新的项目，旨在直接与。规格的实例上，而客户端则运行在。端测量，这样测试方式对两者是。然后，在第二轮测试中，会将。中，最常用的消息协议之一是。在本视频中，我们将首先比较。为了运行这些测试，我使用了。让我们开始第一轮测试，比较。
2025-03-26 23:29:53
957
原创 Go Http框架性能测评: Fiber vs. Gin vs. Go标准库
Performance (Latency - Throughput - Saturation - Availability)内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关内容和结论以原作地址为准。，而这对于设计 RESTful 资源至关重要。在这次测试中，我增加了外部客户端的数量，以产生足够的负载，从而迫使。，在视频中将其压缩成数分钟，并在最后展示最终结果。对这些应用进行调节。是一项十分困难的任务。之后，其标准库已经足够强大，你。现在，让我们开始部署这些应用到。从我的个人观点来看，你可以。
2025-03-24 21:37:53
894
原创 Rust vs. Go: 在仅使用标准库时的性能测试
延迟表现也受到同步模型的影响，Rust 在网络等待过程中会产生额外的延迟。运行所有的基准测试，而在本次视频中，我为每个应用程序使用了一台。即使使用了多线程，在面对 I/O 阻塞时，我不知道你是如何学习 Rust 的，但我是通过阅读。进行测试，你将看到它的真正实力。，并使用systemd直接在 VM 上进行部署。好了，让我们开始测试。因此，我基于此方法进行了本次基准测试。，在编辑(视频)时我将其压缩到几分钟。在下一期视频中，我将介绍。在下一期视频中，你将看到使用。，请期待下一期视频，我会使用。
2025-03-23 17:13:03
642
原创 性能大比拼: Nginx vs. HAProxy vs. Traefik:
内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准。来运行所有测试，并在代理服务器和每个应用程序上都使用。并添加一些相关的 HTTP 头部信息。，但我将其压缩到了短短几分钟的视频中。，在许多其他测试中都观察到了这一现象，，所以它们的流量消耗可能会有所不同。，使用的是截至目前可用的最新版本。，并评估每个代理服务器能够处理的。，然后来逐一分析每个图表的结果。来运行我的监控组件，例如。，以确保测试结果尽可能合理。在该集群中，我部署了一个。此外，每个虚拟机都运行了。，并且我在客户端中添加了。
2025-03-22 12:38:38
852
原创 Rust vs. Go: 在使用最快框架时的性能测试[译]
是我过去一年测试过的最快框架，它的 API 设计非常底层，构建 Web 应用时会有一定的难度，但性能确实强悍。在测试过程中，发现了一些奇怪的行为，希望能得到帮助，进一步优化。，这是之前测试过的最快的 Go 框架。，然后来逐个分析相关图表，并在测试结束后查看完整数据。进行抽象封装，相较于之前的测试稍微慢了一些；的吞吐量甚至比 Rust 还高，这很不寻常。上运行了所有的基准测试，每个应用都部署在。，优化了之前的基准测试，其中包括。CPU 使用率几乎与之前的测试一致，，相较于其他框架来说，这已经是一个。
2025-03-21 01:12:25
1264
MyServlet.war
2019-06-28
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人