性能剖析

性能剖析与压测方法论：JMH、async-profiler 与分层瓶颈定位的可复现实验性能问题最容易被处理坏的地方，不是工具不会用，而是顺序错了：还没确认慢在哪一层，就先换线程池参数；还没测过基线，就开始“优化”；拿一次接口耗时当作结论，改完再看一眼“好像快了”。这类操作往往能讲出一个自洽的故事，却经不起复测，也无法告诉别人改动到底改变了什么。

synchronized 与 AQS 锁竞争剖析：从锁升级到 CLH 队列的定位路径这篇文章只服务一个目标：当你怀疑某段同步代码在高并发下变慢时，能够沿着一条可执行的路径把“是不是锁竞争、竞争发生在哪一级、瓶颈在自旋还是在排队、下一步该改什么”讲清楚，并且拿得出证据。

九章云极AladdinEdu

深度学习调试工具链：从PyTorch Profiler到TensorBoard可视化随着深度学习模型规模的爆炸式增长，从早期的LeNet-5（6万参数）到如今的GPT-4（1.8万亿参数），模型复杂度的指数级增加使得调试工作面临着前所未有的挑战。传统的print调试和简单日志在深度学习场景下显得力不从心，主要体现在以下几个维度：

Python异步编程进阶指南：破解高并发系统的七重封印title: Python异步编程进阶指南：破解高并发系统的七重封印 date: 2025/2/25 updated: 2025/2/25 author: cmdragon

MySQL之性能剖析(三)在定位到需要优化的单条查询后，可以针对查询"钻取"更多的信息，确认为什么会花费这么长的时间执行，以及需要如何去优化。不幸的是，MySQL目前大多数的测量点对于剖析查询都没有什么帮助。当然这种状况正在改善，大多数生产环境的服务器还没有使用包含最新剖析特性的版本。所以在实际应用中，除了SHOW STATUS、SHOW PROFILE、检查慢查询日志的条目(这还要求必须是Percona Server,官方MySQL版本的慢查询缺失了很多附加信息)这三种方法外就没有什么更好的办法了。

我是有底线的