亲爱的linux极客们， 在这篇文章中，我将指导你们如何在 Ubuntu 中对磁盘使用情况进行分析。为了确保系统的健康，运行的流畅，时常关心机器的硬盘，适当的运行一些分析是非常重要的，当然，运行这些分析是很容易的。为了完成分析，我们将使用一款非常棒的图形工具，名叫Baobab。 在下一步操作之前，我可以告诉你们，它的使用非常简单，功能齐全，我确定它能够满足你的需求。Baobab 是 gnome-u

Google 最有趣的部分之一就是我们规模庞大的持续分析服务。我们可以看到谁在使用 CPU 和内存，我们可以持续地监控我们的生产服务以争用和阻止配置文件，并且我们可以生成分析和报告，并轻松地告诉我们可以进行哪些有重要影响的优化。 我简单研究了 Stackdriver Profiler，这是我们的新产品，它填补了针对云端用户在云服务范围内分析服务的空白。请注意，你无需在 Google 云平台上运行你

在内核层面上分析事件有很多的工具：SystemTap、ktap、Sysdig、LTTNG 等等，你也可以在网络上找到关于这些工具的大量介绍文章和资料。 而对于使用 Linux 原生机制去跟踪系统事件以及检索/分析故障信息的方面的资料却很少找的到。这就是 ftrace，它是添加到内核中的第一款跟踪工具，今天我们来看一下它都能做什么，让我们从它的一些重要术语开始吧。 内核跟踪和分析 内核分析 Kern

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群。 近日，爱分析发布《2024爱分析·数据库厂商全景报告》，报告中爱分析将数据市场从上至下划分为数据库服务、数据库运维管理产品、数据库产品三层，其中数据库产品又包括事务型关系数据库、混合型关系数据库等。凭借完备的产品能力、领先的技术水平及持续扩大的用户规模，火山引擎VeDI旗下的云原生数据库ByteHouse作为行

编者注：以下内容节选编译自嵌入式分析厂商Qrvey发表的《What is Embedded Analytics?》（什么是嵌入式分析）一文，作者为Qrvey产品市场主管Brian Dreyer。 什么是嵌入式分析？ 嵌入式分析是指能够将数据分析的特性和功能纳入到某个应用程序内部的技术能力。 根据咨询机构Dresner于2023年发布的嵌入式BI市场研究显示，当前市场中嵌入式BI的使用率为49%，且

近期，中国电子工业标准化技术协会正式发布团体标准《分析型数据库技术要求》（项目号：T-CESA 2023-006）。该标准由中国电子技术标准化研究院、KaiwuDB（上海沄熹科技有限公司） 等国内 16 家企业联合起草，其中，KaiwuDB 首席解决方案专家金宁担任主要起草人之一。 分析型数据库作为数据库产品的重要分支，承担对数据进行在线统计、在线分析、即席查询等发掘信息数据价值的工作。该标准确立

使用 go 语言分析性能瓶颈：使用 pprof 进行 cpu、内存和阻塞分析。通过交互式 web 界面或火焰图可视化分析数据。实践案例：分析 cpu 性能（使用 slowfunction() 函数示例）。 如何使用 Go 语言分析性能瓶颈 在高性能系统中，分析和优化性能瓶颈至关重要。Go 语言提供了强大的工具集，使您可以深入洞察应用程序的性能。本文将指导您使用 Go 语言分析和优化性能问题。 1.

本文介绍了 go 函数调试和分析的捷径，包括：内置调试器 dlv，用于暂停执行、检查变量、设置断点。日志记录，使用 log 包记录消息，在调试时查看。性能分析工具 pprof，生成调用图并分析性能，使用 go tool pprof 分析数据。实战案例：通过 pprof 分析内存泄漏，生成调用图显示导致泄漏的函数。 Go 函数调试和分析的捷径 Go 的调试和分析工具十分强大，可以帮助开发者快速识别和

java 性能分析工具可用于分析和优化 java 函数的性能。选择性能分析工具： jvisualvm、visualvm、java flight recorder (jfr) 等。配置性能分析工具： 设置采样率、启用事件。执行函数并收集数据： 在启用分析工具后执行函数。分析性能数据： 识别 cpu 使用率、内存使用率、执行时间、热点等瓶颈指标。优化函数： 使用优化算法、重构代码、使用缓存等技术提高效

作者：孙靖渊 https://github.com/mysqlperformance/pt-flame/blob/master/doc/zh.md 背景 On/off-CPU 分析 做性能分析时，通常会从 on-CPU 分析入手。使用 perf 等剖析工具采集程序栈，分析 CPU 上的活动，然后找到程序的热点。火焰图解决了剖析信息长且很很难读的问题，使用调用栈信息生成可视化的展示出 CPU 上的热

进行深入分析：除了查看实时数据，Netdata还提供了一些分析工具和插件，可以帮助您进行更深入的系统资源分析。例如，您可以使用Netdata的插件来监控特定的服务或应用程序，或者使用Netdata的警报功能来设置报警规则。

PostgreSQL 并不是一个简单的关系型数据库，而是一个数据管理的抽象框架，具有吞噬整个数据库世界的力量。而这也是正在发生的事情 —— “一切皆用 Postgres” 已经不再是少数精英团队的前沿探索，而是成为了一种进入主流视野的最佳实践。 OLAP 领域迎来踢馆者 在 2016 年的一次数据库沙龙里，我提出了一个观点： 现在 PostgreSQL 生态的一个主要遗憾是，缺少一个足够好的列式存

AutoProfiler是一个开源的DataFrame分析工具，它专为Jupyter环境设计。当您在Jupyter笔记本中更改或创建DataFrame时，AutoProfiler会自动读取这些DataFrame并进行分析，而无需手动编写代码或调用其他分析工具，可提供关于内存中每个数据帧的详细信息。 此外，如果您创建一个新的DataFrame（例如从现有的DataFrame派生），AutoProfi

今天给各位分享一个非常牛的实时分析型数据库Apache Doris，几乎国内的一二线大厂都在使用它做数据分析，如下图，这只是一小部分 图片 同时我司也在使用它，它目前支撑了我们亿级业务数据的多维实时查询分析，而且性能很不错 Doris 介绍 官方地址：https://doris.apache.org/ Apache Doris源于百度2008年启动的产品Palo在2018年捐献给Apache基金会

在JVM的实现中，为了提高JVM的性能和节省内存空间，JVM提供了一种叫做“逃逸分析”的特性，而且对于“逃逸分析”这种特性，也是近年来大厂面试常问的知识点。今天，我们就一起来聊聊什么是逃逸分析。 逃逸分析的概念 先以官方的形式来说下什么是逃逸分析。逃逸分析就是：一种确定指针动态范围的静态分析，它可以分析在程序的哪些地方可以访问到指针。 在JVM的即时编译语境下，逃逸分析将判断新建的对象是否逃逸。即

静态代码分析是一种强大的软件测试技术，可以帮助开发者在早期发现潜在的问题。本文将介绍静态代码分析的基本概念、原理和常用工具，并提供一个简单的示例，展示如何自己实现一个基于规则的静态代码分析工具。 1. 静态代码分析的基本概念 静态代码分析是一种在不执行代码的情况下分析源代码的方法。它通过检查代码的结构、语法和语义，以及应用预定义的规则和分析技术，来发现潜在的问题。静态代码分析旨在提高代码质量、可维

Oracle 11g是目前业内比较流行的关系型数据库管理系统，它的表分析功能是数据库管理员经常使用的一个重要功能。在实际应用中，当查询或操作一个数据表时，会发现其性能表现可能不如预期，这时需要对表进行分析，以确定其瓶颈所在，并作出相应的优化。 在进行表分析之前，需要使用系统自带的分析工具找到要分析的数据表，如下所示： SELECT owner, table_name, num_rows, samp

作者 | 常雨桐 在软件开发交付过程中，难免会出现Bug。针对每一个已发现问题的Bug，完成修复工作后，我们可以对其进行全面的根本原因分析。本文从测试人员的角度，尝试梳理出一些常见的Bug根本原因分析的维度，并列举每个维度中的根本原因的例子。 一、Bug分析的维度 建议尽量用便于统计和维护的方式，记录分析的结果(比如使用Jira系统提供的label功能，下文中括号内的英文是可参考的label名称)

时间序列分析在金融和医疗保健等领域至关重要，在这些领域，理解随时间变化的数据模式至关重要。在本文中，我们将介绍四个主要的Python库——statmodels、tslearn、tssearch和tsfresh——每个库都针对时间序列分析的不同方面进行了定制。这些库为从预测到模式识别的任务提供了强大的工具，使它们成为各种应用程序的宝贵资源。 我们使用来自Kaggle的数据集，通过加速度计数为各种身体

红包复杂度总体分析 图片 红包业务应该属于质量复杂度 图片 红包高性能复杂度分析 图片 做性能分析，我们计算的都是按峰值来计算，上图是我们得出的一些数据。软件系统的性能都是用峰值TPS/QPS来衡量的，其时间单位是秒。 红包高性能复杂度应对思路： 对照复杂度 图片 进程模型：主从模型、生产者-消费者模型、管道模型... 网络模型：TCP/IP模型、五层模型、OSI模型... 缓存模型：应用程序缓存