性能调优

这是在没有辞职前挖的坑,准备今天填满它,这也是自己性能测试工作了三年,积累的一些东西。

1、为什么调优?

因为我是从性能测试的角度去讲性能调优,所以调优一般都是因为没有满足测试前预期的性能指标。比如,某次测试,我们希望一個系统的总体处理能力(TPS)能够达到100笔/秒,但实际上测试出来,只有50。那么接下来就要进入性能调优阶段。


2、如何调优?

这个问题是重点要展开的。首先还是拿上面处理能力不达标的问题作例子,那么如何调优呢?那么就要分析下,影响系统处理能力的因素有哪些,逐个优化,然后复测,然后对比优化前后结果,这样才能确定调优是否有效。逐个优化这个过程,就是我们要说的如何调优。根据我个人测试经验以及平时在网上看到的他人的总结,讲一下如何展开性能调优。


2.1 常见性能指标

TPS 系统处理能力:

这里涉及到Transaction的概念,及事务,一個事务可以简单理解为一個操作从发起到得到结果的过程,比如查询,从你开始点查询按钮到接收到查询返回结果,这个过程就是一個事务,TPS就是一秒中之内完成了多少个事务数,是衡量系统能力的一个重要指标。


平均响应时间:

大部分系统我们只关注系统的平均响应时间,但在某些情况下,也会去获取系统的最大平均响应时间,以衡量在最慢的情况下是否能满足用户的需求。响应时间即完成一個事务所需花费的时间。平均响应时间是一个计算值。


并发用户数:

当前的系统尤其是web系统肯定都要支持用户并发,那么一個系统能够支持多少用户并发,也成为一個系统是否符合实际要求的重要衡量指标。并

8.资源利用率

发用户数,系统处理能力和平均响应时间其實任意两个都可以确定另一个的最低要求。


系统资源使用率:

这里主要涉及到硬件资源的使用情况。比如cpu,内存等,主要包括一下几个方面:

CPU使用情况

内存使用情况

IO使用情况

网络使用情况

磁盘使用情况

















内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最解)进化,进化过程中,会自动选择良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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