Thinkphp性能分析

本文详细介绍了如何在 ThinkPHP 框架中集成 Xhprof 工具进行性能分析。通过配置应用行为、创建性能分析的开始和结束行为，以及参数控制化，轻松地对接口进行性能测试。

1.main thread 主线程 业务逻辑都在这里，我们调用Unity API都在这里；例如设置transform位置，main thread里面处理 2.render thread，渲染线程，负责渲染图像、执行渲染循环、处理GPU命令、帧同步。 3.  这个则表示当前负载最多可以绘制多少次（当前帧数） 4.Batches ：批次，绘制场景，

Apache Kafka 官方提供了两个客户端性能测试脚本，它们的存放位置如下： 生产者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 消费者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh 支持测试的性能指标包括：吞吐量（throughput）、最大时延（max-latenc

1、系统指标:与⽤户场景与需求直接相关的指标 2、服务器资源指标:硬件服务器的资源使⽤情况的指标 3、JAVA应⽤ : JAVA应⽤程序在运⾏时的各项指标 4、数据库:数据库服务器运⾏时需要监控的指标 5、压测机资源指标:测试机在模拟⽤户负载时的资源使⽤情况 ⼀般情况下，测试

如何提升区块链系统性能是很多开发者都会关注的事，但是有些对区块链并非十分熟悉的开发者可能会感到没有头绪。长安链提供了性能分析工具帮助开发者梳理系统耗时，优化系统性能。下面对长安链性能分析工具原理及使用进行介绍。 time_counter.sh是长安链性能分析工具，

1.查看cpu基础信息 2.查看cpu详细信息 3.统计cpu信息 如图所示： us ：表示 CPU 在用户态运行的时间百分比，通常用户态 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。 sy ：表示 CPU 在内核态运行的时间百分比，通常内核态 CPU 越低越好，否则表示系统存在某些瓶颈。 ni ：表示用 nice 修正进程

要说sql有问题，需要拿出证据，因此需要性能分析 Mysql中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供他认为最优的执行计划(它认为最优的数据检索方式，不见得是DBA认为是最优的，这部分最耗费时间，

昨日对MySQL的索引整理了一份小文档，对结构/分类/语法等做了一个小总结，具体文章可点击：MySQL-索引回顾，索引知识固然很重要，但引入运用到实际工作中更重要。 参考之前的文章：SQL优化总结以及参考百度/CSDN/尚硅谷/黑马程序员/阿里云开发者社区，我个人把SQL性能分析

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供整个服务器执行sql的状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 的访问频次： Com_delete : 删除次数 Com_insert : 插入次数 Com_select : 查询次数 Com_update : 更新次数 通过查看这些次数

%iowait并不能反应磁盘瓶颈 iowait实际测量的是cpu时间： %iowait = (cpu idle time)/(all cpu time) 这个文章说明：高速cpu会造成很高的iowait值，但这并不代表磁盘是系统的瓶颈。唯一能说明磁盘是系统瓶颈的方法，就是很高的read/write时间，一般来说超过20ms，就代表了不太正常的磁盘性能

在Ubuntu上，可以使用一些工具来测量两段程序的计算量，如下所示： time命令：time命令可以用于测量程序的执行时间。在终端中运行以下命令来执行程序并测量其执行时间： 这将输出程序的执行时间，包括用户时间、系统时间和实际时间。 在运行的程序之前加 time 最后得出

docker是一个做系统虚拟化的软件，跟vmware类似，虚拟出来的也是操作系统。我们现在在企业中， 使用docker虚拟出来的系统，大多都是linux系统。 docker镜像image：就是虚拟一个docker容器需要的操作系统、服务的依赖、服务包，打包成的一个文 件。 docker容器 container：就是用doc

目录 实现插入排序、冒泡排序、选择排序、合并排序、快速排序算法（从小到大） ①插入排序 ②冒泡排序 ③选择排序 ⑥快速排序 五种排序 现在有10亿的数据（每个数据四个字节），请快速挑选出最大的十个数，并在小规模数据上验证算法的正确性。 方法一：规模为10的插

      时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。假设算法的问题规模为n，那么操作单元数量便用函数f(n)来表示，随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n)) 算法导论给出的

内存分析 内存的使用情况是系统性能中重要的因素之一，频繁的页交换及内存泄露都会影响到系统的性能（在这主要以Windows系统为主）。 内存分析用于判断系统有无遇到内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 1、查看MemoryAvailable Mbytes指标 在对系统进