系统性能

       当今是个快速消费的时代,各种“新”技术层出不穷,框架百家争鸣,但观其本质,个人认为出发点有其三,一者,在有限的资源条件下尽可能提升程序的处理能力;二者,满足各类业务场景的特定需求(例如当先最火热的机器学习、大数据、区块链);三者 ,提升程序员的开发效率。目前对系统性能方面的认知还仅处于研究生阶段水平,虽然不高,但也算入门了,可以总结下,不一定全对,后期如果发现有错再更正,算练练笔。

        系统服务能力取决于CPU、存储、IO的综合能力,就像一个木桶能装多少水,取决最短的那块木板,系统的最高服务能力取决于几者最弱的一项。我们开发的不同系统对各类资源的消耗不一,例如,一些图像处理算法是计算密集型,CPU可能成为资源瓶颈,因而出现了计算能力更高效的GPU;视频分发程序对网络IO依赖较强,P2P方案的问世,巧妙的解决了这一难题;一些对数据库操作访问量频繁Mis系统,磁盘IO可能成为短板,因而就出现了SSD,内存数据库等等。

        研究生时期曾做了个很无知的实验,老板出题曰:在linux环境,写一高效的程序大文件(上百G、T级的)拷贝程序,当时自恃读研前写过几年程序,得题以后就对着电脑“大显身手”,紧接着我的无知便暴露无遗,我的大致思路是利用多线程来解决这一问题,主线程先计算文件大小,然后将大文件逻辑上切成几个小文件,创建多个子线程来负责读写这些文件块,每根线程根据计算好的文件偏移量读指定的一小块文件,然后写到另一个文件中,老板看到我一脸专注且很牛逼的样子,过来问了下我的思路,脸上露出了一个诡异但又包容的笑容说“对,就要多尝试尝试”,然后走开了,在调试期间我发现开一根线程读写是最快的,第一时间我没去请教老板,借助nmon,网上到处查查,后来涨姿势了,这类程序的瓶颈是在磁盘IO上,我这个多线程的设计,线程间的切换开销不算最大的问题,最大的问题在于,磁盘本身是机械设备,多线程读写统一文件间来回切换,会导致磁盘可能在磁道间来回切换,多线程反而变慢了。搞明白了,去找老板聊了下,老板脸上露出了幸福的笑容,口头表扬一次,小红花一朵,分析老板当时的心里活动是:孺子尚可教也。我觉得我的人生或者说程序生涯开窍是从那一刻开始的,从那之后我都习惯去探究系统架构的本质,仿佛视角变高了,感谢老板当时没有点破我的无知,我觉得老板穷其一生很好的诠释了师者二字,他让我自己去尝试,留给了我一个自己认清自己的机会。开窍很重要,各个行当都有自己的规则、玩法,开窍了就可能触类旁通,并提升认知的高度,更容易搞清楚本质的东西。我把这类东西定义为某一类工匠品质。

       因而在做程序架构时,要根据系统的应用特性,分析系统的性质,哪些资源可能成为瓶颈,再做具体的技术方案,计算密集型的可使用GPU、多线程、多进程,IO密集型可用一些能提升系统IO能力的技术,如内存数据库,化整为零、分治、分库等等思路。系统性能测试、调优时也可以根据CPU、存储、IO的监控情况来分析系统瓶颈。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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