本文目录一览：
长尾延迟的思路,性能优化
1、总之，解决长尾延迟问题需要从多个角度出发，包括资源管理、任务调度、请求优化以及系统架构优化等，通过综合策略减少延迟，提升用户体验。
2、还有Transfer Learning的Feature Space Augmentation，指出数据操纵和平衡损失设计虽然能提升模型性能，但可能牺牲特征表示能力。方法中运用CAM技术，通过对特征空间的增强，既保持了长尾数据的性能，又维护了特征的代表性。
3、解决长尾问题的正确率达到999%是不够的**。虽然提高到999%的正确率对于一部分请求可能已经足够了，但当你的服务中有成千上万个这样的请求时，即使只有万分之一的请求处理速度缓慢，也可能会导致整体服务性能显著下降。这样的情况下，解决长尾问题需要找到并优化那些导致延迟的离群值。
4、经过社区和企业用户的反馈，问题的关键条件是：当 Prometheus Exporter 访问 APISIX 的 Prometheus 指标 endpoint 时，会对 metrics 进行排序和处理，这在处理大量 metrics 时成为性能瓶颈。团队通过复现环境发现，随着 metrics 数量增加，P100 指标延迟线性增长，如果达到10万级别，延迟将显著上升。
5、存储成本降低，依赖盘古DFS实现高可靠数据存储，盘古DFS通过纠删码、冷热分层与基于CIPU软硬件协同优化技术降低存储成本，这种技术红利也持续降低Kafka存储成本。针对长期存储场景，极大降低存储成本。
6、结合OCR特征向量和图片相似度计算，确保选出最准确的字符。实践结果显示，这些改进在内部测试集合上带来了显著的提升，成功纠正了诸如字符过小、红章干扰等问题。来也科技的OCR纠错技术在保持高精度的同时，进一步优化了识别长尾场景的性能，展现了技术团队的创新和专业实力。
微服务–Nginx网关·进程机制·限流熔断·性能优化·动态负载·高可用...
本文聚焦于Nginx网关在微服务架构中的应用，包括其进程机制、限流熔断、性能优化、动态负载均衡及高可用性策略。Nginx作为一个高效、稳定、并发能力强的Web服务器，不仅具备Web服务的基本功能，还提供访问代理、负载均衡、内容缓存等特性，使得在微服务架构中实现请求分发、服务路由与管理变得更加灵活与高效。
API网关基础：API网关是微服务架构中系统的唯一入口，它封装了系统内部架构，为每个客户端提供定制化的API，同时承担着身份验证、监控、负载均衡、缓存、协议转换、限流熔断、静态响应处理等职责。微服务网关的核心功能是作为微服务后端服务的统一入口，管理后端服务，主要分为数据平面和控制平面。
市场上的API网关选项丰富，如Nginx、Zuul、Spring Cloud Gateway、Kong和Traefik。Nginx以其高性能和灵活性著称，Zuul是Netflix的开源产品，而Spring Cloud Gateway性能优越，适合Spring Cloud生态。Kong基于OpenResty，提供RESTful API管理和负载均衡，而Traefik则强调自动化配置和多后端支持。
gslb有什么含义
GSLB，全称为Global Server Load Balancing，即全局负载均衡。它是一种网络架构策略，用于在多个地理位置分布的服务器群组之间分配网络请求，以实现负载均衡、故障转移和性能优化。GSLB的工作原理 GSLB通常依赖于DNS服务来实现负载均衡。
GSLB，言美小说的小说名，原名《干死老板》，是其小说名的拼音缩写，作者名天一。小说名字公布到《绝对侵占》。因为小说含有大量黄色内容，然后非法出版获利，作者被捕入狱。
负载均衡（Load Balance）其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。
CDN网络流量分配控制器（GSLB Controller）在分配用户时，不仅仅考虑将用户访问分配到离用户最近的地方以提高访问速度，同时会确保分配的节点是可以提供服务并且有充足带宽及服务器处理能力的节点，以保证下载内容更稳定。
与此相对的有Unicast和 Broadcast ，前者是指一个节点发出的信息只被一个节点收到，后者是指一个节点发出的信息被子网内所有节点收到。实际上，在 数据链路层 和 网络层 都有Multicast，通常所说的Multicast大多是针对IP的。
并且有产品认证，也有管理体系认证，它不是指一个标准，而是一族标准的统称，并且广泛应用于各个领域。
性能指标、响应时间、并发量…聊聊性能优化的衡量指标
首先，衡量性能优化的指标大致分为性能指标、响应时间、并发量、秒开率和正确性。性能指标包括吞吐量和响应速度，吞吐量涉及QPS、TPS和HPS等衡量指标。优化目标应明确，如提高吞吐量还是响应速度，取决于具体优化需求。优化不只提高响应速度，更需在吞吐量和响应速度之间找到平衡点，以有限资源提升用户体验。
在高并发场景下进行性能优化时，衡量标准主要包含性能指标、响应时间、并发量、秒开率和正确性等。衡量指标的设定，是确保优化工作有效进行的关键。性能指标包括吞吐量和响应速度，吞吐量可以进一步细分为QPS（每秒查询数）、TPS（每秒交易数）和HPS（每秒处理数）。这些指标反映了系统处理请求的能力。
数据库性能评估标准TPC-C主要用于衡量数据库的在线事务处理（OLTP）能力，特别是New Order交易的处理效率。在TPC-C测试中，会有其他四种交易同步运行，以此来全面检验系统的性能。在硬件资源相同的条件下，数据库的tpmC（每秒交易处理量）数值越高，代表其性能越优，单个交易所需的资源更少。
早期，CPU性能主要通过主频来衡量，但Intel在Pentium4时代采取了增加流水线级数而非真正提升计算性能的策略，引发了一定的争议和误解。后来，AMD通过PR值来准确反映CPU性能，引导了用户关注更贴合实际表现的指标。随着技术的发展，人们开始关注CPU的多核特性。
CPU的性能大致上反映出了它所配置的那部微机的性能，因此CPU的性能指标十分重要。CPU主要的性能指标有以下几点： 主频 一个时钟周期完成的指令数是固定的，所以主频越高，CPU的速度也就越快了。不过由于各种CPU的内部结构也不尽相同，所以并不能完全用主频来概括CPU的性能。
在MRAC框架下，系统包含内环（被控对象和控制器）与外环（调整控制器参数的自适应机构）。内环与参考模型并联，参考模型的输出或状态确定了系统期望的控制性能指标。基于MIT梯度法的MRAC与PID控制结合，通过调整PID控制器参数以实现系统性能的优化。
