RabbitMQ在EC2上的性能预期是什么？非常感谢在这里分享经验。我正在尝试在awsEC2上对RabbitMQ进行一些性能测试。我为RabbitMQ、发布者和消费者/工作人员运行了3个单独的EC2实例。我的场景是Publisher推送JSON字符串(大约165-200字节)以直接交换类型并将持久设置为true并绑定(bind)队列并将持久设置为true(即均处于持久模式)。消费者/worker在单独的盒子上运行-不断拉取消息。(在worker中向前推进这些消息预计将保留在MongoDB中，Publisher将被使用RESTeasy的Restful服务替换)为简单起见，我使用多播示例代
陈丹琦团队刚刚发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法：它仅用8k大小的token文档进行训练，就能将Llama-2窗口扩展至128k。最重要的是，在这个过程中，只需要原来1/6的内存，模型就获得了10倍吞吐量。除此之外，它还能大大降低训练成本：用该方法对7B大小的羊驼2进行改造，只需要一块A100就能搞定。团队表示：希望这个方法有用、好用，为未来的LLM们提供廉价又有效的长上下文能力。目前，模型和代码都已在HuggingFace和GitHub上发布。只需添加两个组件这个方法名叫CEPE，全称“并行编码上下文扩展（ContextExpansionwithParallelEncoding）”。作为
1.背景介绍微服务和服务网格技术在近年来逐渐成为企业构建高性能、高可靠、高扩展性的软件系统的主流方法。微服务将应用程序拆分成小型服务，每个服务运行在自己的进程中，通过轻量级的通信协议(如HTTP/REST)进行通信。服务网格则是一种基础设施，为微服务提供了一套统一的管理和运行环境，包括服务发现、负载均衡、容错、安全性等功能。在微服务和服务网格技术的应用中，性能优化成为了关键问题。低延迟和高吞吐量是微服务和服务网格的核心性能指标，对于许多业务来说，这两个指标直接影响到用户体验和企业竞争力。因此，在这篇文章中，我们将深入探讨微服务和服务网格技术的性能优化方法和策略，以实现低延迟和高吞吐量。2.核心
我有一个C服务器(一个数据馈送处理程序)，它有可能在几千个长期存在的Erlang进程中每秒发送数百万条微小消息。在一天之内，其中一些进程将收到几千条消息，而其他进程将收到几千万条数百万消息。我的兴趣有三方面:最小化延迟——缩短从C服务器发送消息到Erlang进程接收消息的时间长度。对于发送消息之前或接收消息之后发生的事情，可以做很多工作，但这个问题是关于C和Erlang之间的链接。最大化吞吐量——越快越好；如果C服务器可以在所有Erlang进程中每秒多发送10%的消息，那就是一个巨大的胜利。最大限度地提高可预测性——如果由于网络拥塞等原因导致延迟或吞吐量突然下降几个数量级，那将是一个巨
虚拟线程（VirtualThreads）是Java21所有新特性中最为吸引人的内容，它可以大大来简化和增强Java应用的并发性。但是，随着这些变化而来的是如何最好地管理此吞吐量的问题。本文，就让我们看一下开发人员在使用虚拟线程时，应该如何管理吞吐量。在大多数情况下，开发人员不需要自己创建虚拟线程。例如，对于Web应用程序，Tomcat或Jetty等底层框架将为每个传入请求自动生成一个虚拟线程。如果在应用程序内部需要自行调用来提供业务并发能力时，我们可以使用Java21新特性：虚拟线程（VirtualThreads）中介绍的方法去创建和使用，比如较为常用的就是Executors.newVirtu
虽然您通常在CPU上获得比浮点性能更好的整数算术性能，但有人可以澄清SIMD版本的情况。例如:__m128i_mm_mul_epi32(__m128ia,__m128ib);//(multiplies2integervectors)对比:__m128_mm_mul_ps(__m128a,__m128b);//(multiplies2floatvectors)哪个会产生更高的性能？(假设机器具有SSE4功能)。我这么说是因为我根据SSE2指令编写了我自己的小数学库，我不知道我是否应该继续使用__m128i. 最佳答案 让我展示一下我回
我一直在构建一个用于多媒体消息传递的高吞吐量服务器应用程序，实现语言是C++。每个服务器都可以独立使用，也可以将许多服务器连接在一起以创建基于DHT的覆盖网络；服务器就像Skype中的super节点一样。工作正在进行中。目前，服务器每秒可以处理大约200,000条消息(256字节消息)，并且在我的机器(Inteli3Mobile2GHz、FedoraCore18(64位)、4GBRAM)上的最大吞吐量约为256MB/s长度为4096字节的消息。服务器有两个线程，一个线程用于处理所有IO(基于epoll，边缘触发)，另一个线程用于处理传入消息。覆盖管理还有另一个线程，但在当前讨论中无关紧
在优化内部循环的过程中，我遇到了奇怪的性能行为，我无法理解和纠正这些行为。代码的简化版本如下；粗略地说，有一个巨大的数组，分为16个词block，我简单地把每个词block中的前导零的数量加起来。(实际上我使用的是来自DanLuu的popcnt代码，但在这里我选择了一个具有类似性能特征的更简单的指令以“简洁”。DanLuu的代码基于对thisSOquestion的回答。虽然它有非常相似的奇怪结果，但似乎并没有在这里回答我的问题。)//-*-compile-command:"gcc-O3-march=native-Wall-Wextra-std=c99-oclz-timingclz-ti
旧float的一个技巧是从不乘以2，而是将操作数与自身相加，如2*a=a+a。今天，使用SSE/SSE2/SSSE3/NEON/...指令集等的旧技巧是否仍然可行？我的操作数是一个vector(比如，4个float，我想乘以2)。乘以3、4...怎么样？ 最佳答案 我仍在努力寻找一个例子来说明这会在哪些方面有所作为。我的直觉是，如果延迟是一个问题，那么在某些情况下x+x会更好，但如果延迟不是问题并且只有吞吐量很重要，那么它可能会更糟。但首先让我们讨论一些硬件。让我坚持使用Intelx86处理器，因为这是我最了解的。让我们考虑以下几代
我正在使用用C++编写的实时系统。我们希望使用boost或pantheios进行日志记录。该系统有一些标准的日志记录要求，我相信任何一个框架都可以满足这些要求，但除此之外，我们还希望能够记录该系统捕获的所有输入。此输入将由多个线程捕获，包括一些具有实时约束且无法承受因低效日志记录而造成的重大延迟的线程。这应该会导致记录数据的高吞吐量。我主要想知道是否可以信任任何一个框架来管理来自多个线程的如此高吞吐量的日志记录，而不会延迟我的时间关键线程。此外，我们可能需要进行一些数据清理，这需要添加某种钩子(Hook)，该钩子(Hook)能够识别具有安全数据的捕获输入，运行我们的数据清理钩子(Hoo
