系统性能设计

架构设计(一)——性能设计 现在你其实很少有机会能够从无到有的做一个项目,基本上都会受到原来老系统的影响。在设计之前,有一些性能方面的数据你是要估计的。之所以是估计,而不说收集,那是因为你可能拿不到这些数据。 网站PV有多少,高峰期多少。 同时在线多少,高峰期多少 数据记录在什么量级 有没有外部接口,接口的稳定性,吞吐量和时延是多少 性能方面有没有特殊的制约,比如带宽,专 阅读详情

zhiding性能设计是系统设计过程的一个必备环节,在进行系统架构设计时,性能设计也非常重要。架构设计实际上是一种平衡设计,需要设计师在各种功能性需求和非功能性需求(性能需求)上做妥协选择。
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  1. 系统调整
    1. 为了优化系统的性能,有事需要对系统进行调整,这种调整也称为性能调整,他是与性能关系相关的主要活动。当系统性能降到最基本的水平时,性能调整由查找和消除瓶颈组成,所谓平静是指系统中的某个硬件或软件接近其容量限制时发生和显示出来的情况
    2. 对于不同的系统,其调整参数也不尽相同。例如,对于数据库系统,主要包括CPU/内存使用状况、优化数据库设计、优化SQL语句以及进程/线程状态、硬盘剩余空间、日志文件大小等;对于应用系统,主要包括应用系统的可能性、响应时间、并发用户数以及特定应用的系统资源占用等。
    3. 性能调整是一项循环进行的工作,包括收集、分析、配置和测试4个反复的步骤。在开始性能调整循环之前,必须做一些准备工作,为正在进行的性能调整活动建立框架。
      1. 识别约束。约束(如可维护性)在寻求更高的性能方面是不可改变的因素,因此,在寻求提高性能的方法时,必须集中在不受约束的因素上。
      2. 指定负载。确定系统的客户端需要哪些服务,以及对这些服务的需求程度。用于指定负载的最常用度量标准是客户端数目、客户端思考时间以及负载分布状况。其中客户端思考时间是指客户端接收到答复到提交新请求之间的时间间隔,负载分布状况包括稳定或波动负载、平均负载和峰值负载。
      3. 设置性能目标。性能目标必须明确,包括识别用于调整的度量标准及其对应的基准值。总的系统吞吐量和响应时间是用于测量性能的两个常用度量标准。识别性能度量标准后,必须为每个多辆准备建立可计量的、合理的基准值。
  • 收集。手机阶段是任何性能调整操作的起点。在此阶段,只使用为系统特定部分选择的性能计数器集合来收集数据。这些计数器可用于网络、服务器或后端数据库。不论调整的是系统的哪一个部分,都需要根据基准测量来比较性能的改变。需要建立系统空闲以及系统执行特定任务时的系统行为模型。因此,可以使用第一次数据收集来建立系统行为值得基准集。基准建立在系统的行为令人满意时应该看到的典型计数器值。
  • 分析。收集了调整选定系统部分所需的性能数据后,需要对这些数据进行分析以确定瓶颈。性能数字仅具有知识型,它不一定就可以确定实际的瓶颈在哪里,因此一个性能问题可能由多个原因所致。
  • 配置。收集了数据并完成结果分析后,可以确定系统的哪部分最适合进行配置更改,然后实现此更改。实现更改的最重要规则是:一次仅实现一个配置更改。看起来与单个组件相关的问题可能是由设计多个组件的平静导致的。因此,分别处理每个问题很重要。如果同时进行多个更改,将不可能准确地评定每次更改的影响。
  • 测试。实现了配置更改后,必须完成适当级别的测试,准确更改对调整的系统所产生的影响。如果性能调高到预期水平(达到了预期的目标),这是便可以推出,否则,就必须重新进行调整循环。
【进阶篇-消息队列】——如何使用异步设计提升系统性能 摘要: 本文探讨了异步编程如何提升系统性能。通过转账微服务的示例,对比同步与异步实现的差异:同步方式因线程等待导致吞吐量受限,而异步设计通过回调机制减少线程阻塞,显著提升吞吐量和响应速度。文章还介绍了Java8的CompletableFuture框架,演示如何用其优雅地实现异步转账服务,解决高并发场景下的性能瓶颈。异步模式尤其适合消息队列等高吞吐量系统,能有效降低延迟,提升资源利用率。 (150字) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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