我们有一个客户端服务器应用程序，1个服务器，大约10个客户端。他们使用自定义查询通过TCP套接字进行通信。系统已经顺利运行了好几个月，但在某个时候，在每天安排的服务器FULLGC花费大约50秒之后，我们发现客户端发送的查询之间的时间从服务器收到的响应很大，>10-20秒。大约3小时后系统恢复，一切正常。在调查该问题时，我们发现:客户端和服务器都没有垃圾回收问题服务器上的查询处理时间很短。服务器上的负载很高。网络带宽未饱和。在FULLGC期间未重置连接(在此之前每日FULLGC是正常事件)机器和操作系统最近从Centos6(内核2.6.32)更改为Centos7(内核3.10.0)，但新
建立在scriptfromthisanswer上，我有以下场景:一个包含2500个大文本文件(每个约55Mb)的文件夹，所有文件均以制表符分隔。基本上是Web日志。我需要对每个文件的每一行中的第二个“列”进行md5散列，将修改后的文件保存在别处。源文件在机械磁盘上，目标文件在SSD上。脚本处理前25个(左右)文件的速度非常快。然后它会慢下来。根据前25个文件，它应该在2分钟左右的时间内完成所有这些文件。但是，根据之后的表现，全部完成需要15分钟左右。它在具有32GbRAM的服务器上运行，任务管理器很少显示超过6Gb的使用情况。我将其设置为启动6个进程，但内核的CPU使用率很低，很少
我看到了问题WhydoesProcess.forkmakestuffslowerinRubyonOSX?并且能够确定Process.fork确实不会通常使任务变慢。但是，它似乎确实使Time.utc尤其慢得多。require'benchmark'defdo_stuff50000.times{Time.utc(2016)}endputs"main:#{Benchmark.measure{do_stuff}}"Process.forkdoputs"fork:#{Benchmark.measure{do_stuff}}"end下面是一些结果:main:0.1000000.0000000.10
我正在使用Asyncio和Requests来对一系列HTTP请求进行基准测试。出于某种原因，使用Asyncio比直接请求要慢一些。知道为什么吗？我是否错误地使用了Asyncio？importasyncioimportfunctoolsimportrequestsimporttimets=time.time()foriinrange(10):@asyncio.coroutinedefdo_checks():loop=asyncio.get_event_loop()req=loop.run_in_executor(None,functools.partial(requests.get,"h
我在磁盘上存储了大约700个矩阵，每个矩阵大约有7万行和300列。我必须相对快速地将这些矩阵的部分加载到内存中的另一个矩阵中，每个矩阵大约1k行。我发现最快的方法是使用内存映射，最初我可以在大约0.02秒内加载1k行。但是，性能根本不一致，有时每个矩阵加载最多需要1秒!我的代码大概是这样的:target=np.zeros((7000,300))target.fill(-1)#allocatememoryforpathinos.listdir(folder_with_memmaps):X=np.memmap(path,dtype=_DTYPE_MEMMAPS,mode='r',shape
前几天发现一个页面加载缓慢,大概得有个二三十秒的样子,一开始并没有当回事以为第一次打开加载缓慢,后来反复打开,每次都加载十分缓慢,于是我开始排查问题页面上显示大概也就两万多条数据,而且还进行了分页,按理说不应该这么慢,于是我把执行的sql拿出来,单独执行了一下,这一试发现了问题严重性,单单这一个sql的执行时间就得有二十多秒,这个sql是进行了innerjoin关联查询的,查看两张表一张有5000多条数据,另一张有两万多条数据,这样算起下来笛卡尔积一下子数量一试相当庞大的,如果要是进行了全表扫描那可不得炸了于是首先受用explain命令来查看了一下sql,果然进行了全面扫描,经过返回的测试,最
我想通过在for循环中调用imshow来显示一个简单的动画。这是我的问题的演示:importpylab,timeimages=[pylab.uniform(0,255,(50,50))for_inxrange(40)]pylab.ion()timings=[]forimginimages:tic=time.time()pylab.imshow(img)pylab.draw()toc=time.time()timings.append(toc-tic)pylab.clf()pylab.plot(timings)pylab.title('elapsedtimeperiteration')p
下面的代码重现了我在当前实现的算法中遇到的问题:importnumpy.randomasrandimporttimex=rand.normal(size=(300,50000))y=rand.normal(size=(300,50000))foriinrange(1000):t0=time.time()y*=xprint"%.4f"%(time.time()-t0)y/=y.max()#topreventoverflows问题是，经过一定次数的迭代后，事情开始逐渐变慢，直到一次迭代花费的时间是最初的数倍。减速图Python进程的CPU使用率始终稳定在17-18%左右。我正在使用:Pyt
所以，我正在尝试使用multiprocessing.Pool和Numpy，但似乎我错过了一些重要的点。为什么pool版本要慢得多？我查看了htop，我可以看到创建了多个进程，但它们都共享一个CPU，加起来约为100%。$cattest_multi.pyimportnumpyasnpfromtimeitimporttimeitfrommultiprocessingimportPooldefmmul(matrix):foriinrange(100):matrix=matrix*matrixreturnmatrixif__name__=='__main__':matrices=[]forii
所以，我正在尝试使用multiprocessing.Pool和Numpy，但似乎我错过了一些重要的点。为什么pool版本要慢得多？我查看了htop，我可以看到创建了多个进程，但它们都共享一个CPU，加起来约为100%。$cattest_multi.pyimportnumpyasnpfromtimeitimporttimeitfrommultiprocessingimportPooldefmmul(matrix):foriinrange(100):matrix=matrix*matrixreturnmatrixif__name__=='__main__':matrices=[]forii
