系列文章
D11 高併發系統設計中的實踐與挑戰
在高併發系統設計中，RPS、QPS 和 TPS 這三個指標與系統的整體性能、資源利用率和架構設計有著直接關聯。我們需要確保系統能夠在不同的負載下，高效處理大量的...
D12 閒聊如何量測系統的容量與 Baseline？
在公司已經有在營運且有穩定收入時，對於新系統規劃上，我們能加入對系統容量的估算與驗證。當然新創還沒賺錢的，不用想這件事情，這就是過早優化，重心應該放在開源賺錢...
D13 閒聊I/O密集型任務與 Context Switch
突然今天想寫這篇是因為 Line 社群有網友問到 I/O密集型任務 如果開大量 Thread 或是將這個任務以容器啟動了數十個容器在消費從 Message Qu...
D14 CPU 觀測工具 vmstat 與 pidstat
昨天我們在D13 閒聊I/O密集型任務與 Context Switch ，我們探討了 I/O 密集型任務與 CPU 上下文切換之間的關係，並以範例程式展示了如何...
D15 淺談 Go Tool Trace - 1
在昨天的文章中，我們探討了 I/O 密集型任務與 CPU 上下文切換的關係，並利用觀測工具 vmstat 和 pidstat 分析了系統在高併發情況下的資源使用...
D16 淺談 Go Tool Trace - 2 Go Trace 與使用者自訂追蹤分析
在昨天的文章中，我們深入探討了 I/O 密集型任務如何影響 CPU 的上下文切換，並運用 vmstat 和 pidstat 等觀測工具分析了高併發情境下的資源使...
D17 淺談 Go Tool Trace - 3 實際分析 Goroutine Analysis
昨天我們簡單理解了有關 runtime/trace 的 User-defined tasks 和 User-defined regions。 今天，我們將進一步...
D18 Go Tool Trace - 4 從 分析到實戰：最佳化 Goroutine 數量
在昨天的文章中，我們深入探討了如何利用 Go Tool Trace 來分析程式的性能瓶頸，特別是 Goroutine 的調度與資源競爭問題。我們發現過多的 Go...
D30 結尾，推薦讀物
最後一天來整理一下這一系列的內容。 D1 探討遙測信號與系統可觀測性之間的關聯。我們得知道各類型遙測信號負責的守備範圍，才好在設計階段，就把這些與系統結合，以...
D19 讓系統數據看得見（可觀測性驅動開發 ODD）
在現今的軟體開發中，性能優化不再僅僅依賴開發者的直覺或經驗，而是通過數據的收集和分析來指導優化方向。在昨天的文章中，我們探討了如何通過 Go Trace 工具來...