最近,因为各种原因,我先后两次需要给悠悠在 macOS 上安装钉钉。但是,两次安装钉钉,悠悠都反映通过钉钉和别人语音、视频会议的时候,别人看不见她、听不见她、无法共享屏幕等问题。
归根究底,这都是钉钉在 macOS 上权限控制的问题。
为了分析服务性能瓶颈,今次我们计划用 gperftools 当中的 CPU Profiler 来打印服务当中的性能热点。按官网介绍,以下三种方式之一,可开启 CPU Profiler。
LD_PRELOAD
环境变量加载 CPU Profiler 的共享对象(动态库)。例如 env LD_PRELOAD="/usr/lib/libprofiler.so" /path/to/elf_bin
。-lprofiler
(或者 -ltcmalloc_and_profiler
,如果还需要 TCMalloc 的话),而后在运行时通过 env CPUPROFILE=foo.prof /path/to/elf_bin
将性能分析文件写入 foo.prof
。-lprofiler
的基础上,在代码内引入头文件 #include <gperftools/profiler.h>
,而后在需要分析性能的代码块前后加上 ProfilerStart("/path/to/foo.prof")
及 ProfilerStop()
。这里 (1) 不需要重新编译,但是一看就很山寨;(3) 在分析特定代码片块的性能时很有效,但在意图分析整个程序的性能时就很鸡肋。目光集中在 (2) 上面。
尝试 (2) 时,遇到一个问题。不管如何设置 CPUPROFILE
,程序都不会将性能分析文件转储出来。
描述去世之人去世时的阳寿有「得年」、「享年」、「享寿」三种相对文雅的说法。其中
台湾所谓「教育部」之字典的「享寿」词条里提到用法:「習慣上稱卒年六十以上者為『享壽』,不滿六十者稱『享年』,三十以下者稱『得年』。」可为参考。
不过,随着现代人均寿命增加,私以为:卒年四十五以下称得年都不会突兀;卒年七十五以上恐怕称享寿才较为妥帖;若是卒年过百,恐怕得尊称一声「享高寿」了。
很早以前,在学习使用 Python 的 deque
容器时,我实现了一个玩具版的频率限制器。最近需要压测线上服务的性能,又不愿意总是在 QA 那边排队,于是需要自己写一个压测用的客户端。其中一个核心需求就是要实现 QPS 限制。
于是,终究逃不开要在 C++ 中实现一个线程安全的频率限制器。