Linux 之 性能优化
uptime
$ uptime -p
up 1 week, 1 day, 21 hours, 27 minutes
$ uptime12:04:11 up 8 days, 21:27, 1 user, load average: 0.54, 0.32, 0.23
- “12:04:11” 表示当前时间
- “up 8 days, 21:27,” 表示运行了多长时间
- “load average: 0.54, 0.32, 0.23”
- “1 user” 表示 正在登录的用户数
- “load average: 0.54, 0.32, 0.23”,是 过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载(Load Average)。
Load Average
平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系.
- 可运行状态的进程,是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程,也就是我们常用 ps 命令看到的,处于 R 状态(Running 或 Runnable)的进程。
- 不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程,并且这些流程是不可打断的,比如最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应,也就是我们在ps 命令中看到的 D 状态(Uninterruptible Sleep,也称为 Disk Sleep)的进程。
当一个进程向磁盘读写数据时,为了保证数据的一致性,在得到磁盘回复前,它是不能被其他进程或者中断打断的,这个时候的进程就处于不可中断状态。如果此时的进程被打断了,就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。
所以,不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。
平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数,直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数,但它实际上是活跃进程数的指数衰减平均值。这个“指数衰减平均”的详细含义先不用计较,这只是系统的一种更快速的计算方式,把它直接当成活跃进程数的平均值也没问题。
$ ps aux | more
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 1 0.0 0.0 55040 4452 ? Ss Dec05 4:01 /usr/lib/systemd/systemd --switched-root --syst
em --deserialize 22
root 2 0.0 0.0 0 0 ? S Dec05 0:00 [kthreadd]
root 3 0.0 0.0 0 0 ? I< Dec05 0:00 [rcu_gp]
root 4 0.0 0.0 0 0 ? I< Dec05 0:00 [rcu_par_gp]
root 6 0.0 0.0 0 0 ? I< Dec05 0:00 [kworker/0:0H-kb]
root 8 0.0 0.0 0 0 ? I< Dec05 0:00 [mm_percpu_wq]
root 9 0.0 0.0 0 0 ? S Dec05 0:19 [ksoftirqd/0]
root 10 0.0 0.0 0 0 ? I Dec05 4:50 [rcu_sched]
STAT进程状态
R:runing,表示当前正在运行的进程
S:sleep,当前正在睡眠的进程
T:stopped,当前停止运行的进程
D:当前不可中断的进程
Z:zombie,僵尸进程,即进程已终止,但却无法被移除至内存外
STAT状态后的内容含义
< 表示进程运行在高优先级上
N 表示进程运行在低优先级上
L 表示进程有页面锁定在内存中
s 表示进程是控制进程
l 表示进程是多进程
+表示当前进程运行在前台
那么最理想的,就是每个 CPU 上都刚好运行着一个进程,这样每个 CPU 都得到了充分利用。比如当平均负载为 2 时。
- 在只有 2 个 CPU 的系统上,意味着所有的 CPU 都刚好被完全占用。
- 在 4 个 CPU 的系统上,意味着 CPU 有 50% 的空闲。
- 而在只有 1 个 CPU 的系统中,则意味着有一半的进程竞争不到 CPU。
查看CPU 的个数
grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
当平均负载比 CPU 个数还大的时候,系统已经出现了过载。
三个不同时间间隔的平均值,其实给我们提供了,分析系统负载趋势的数据来源,让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。
- 如果 1 分钟、5 分钟、15 分钟的三个值基本相同,或者相差不大,那就说明系统负载很平稳。
- 但如果 1 分钟的值远小于 15 分钟的值,就说明系统最近 1 分钟的负载在减少,而过去 15 分钟内却有很大的负载。
- 反过来,如果 1 分钟的值远大于 15 分钟的值,就说明最近 1 分钟的负载在增加,这种增加有可能只是临时性的,也有可能还会持续增加下去,所以就需要持续观察。一旦 1 分钟的平均负载接近或超过了 CPU 的个数,就意味着系统正在发生过载的问题,这时就得分析调查是哪里导致的问题,并要想办法优化了
当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候,你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高,就可能导致进程响应变慢,进而影响服务的正常功能。
平均负载与 CPU 使用率
平均负载是指单位时间内,处于可运行状态和不可中断状态的进程数。所以,它不仅包括了正在使用 CPU 的进程,还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。
而 CPU 使用率,是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。比如:
- CPU 密集型进程,使用大量 CPU 会导致平均负载升高,此时这两者是一致的;
- I/O 密集型进程,等待 I/O 也会导致平均负载升高,但CPU 使用率不一定很高;
- 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高,此时的 CPU 使用率也会比较高。
性能分析
sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具,用来监控和分析系统的性能
这个包有两个常用命令 mpstat 和 pidstat。
- mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具,用来实时查看每个 CPU 的性能指标,以及所有 CPU 的平均指标。
- pidstat 是一个常用的进程性能分析工具,用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
stress 实验
模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景
yum install -y stress
$ stress --cpu 1 --timeout 600
stress: info: [316930] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
终端运行 stress 命令,模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景
$ watch -d uptimeEvery 2.0s: uptime Thu Dec 14 14:19:17 202314:19:17 up 8 days, 23:42, 2 users, load average: 0.66, 0.23, 0.16
这边可以 1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00
$ watch -d uptimeEvery 2.0s: uptime Thu Dec 14 14:24:53 202314:24:53 up 8 days, 23:48, 3 users, load average: 1.73, 1.14, 0.59
# -P ALL 表示监控所有CPU,后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5
Linux 5.4.xxx 2023年12月14日 _x86_64_ (4 CPU)14时20分34秒 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
14时20分39秒 all 25.78 0.00 0.40 0.10 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 73.67
14时20分39秒 0 1.21 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.19
14时20分39秒 1 0.80 0.00 0.60 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.59
14时20分39秒 2 0.80 0.00 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.79
14时20分39秒 3 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
# 间隔5秒后输出一组数据
$ pidstat -u 5 1
14时26分45秒 UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
14时26分50秒 0 316931 99.80 0.00 0.00 99.80 3 stress
I/O 密集型进程 模拟
$ stress -i 1 --timeout 600
大量进程的场景
$ stress -c 8 --timeout 600
CPU
CPU 的上下文切换就可以分为几个不同的场景,也就是
- 进程上下文切换、
- 线程上下文切换
- 以及中断上下文切换。
根据 Tsuna 的测试报告,每次上下文切换都需要几十纳秒到数微秒的 CPU 时间。
系统调用
进程既可以在用户空间运行,又可以在内核空间中运行。进程在用户空间运行时,被称为进程的用户态,而陷入内核空间的时候,被称为进程的内核态。
系统调用过程通常称为特权模式切换,而不是上下文切换。
进程和线程
线程是调度的基本单位,而进程则是资源拥有的基本单位。
- 当进程只有一个线程时,可以认为进程就等于线程。
- 当进程拥有多个线程时,这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。
- 另外,线程也有自己的私有数据,比如栈和寄存器等,这些在上下文切换时也是需要保存的。
中断上下文切换
为了快速响应硬件的事件,中断处理会打断进程的正常调度和执行,转而调用中断处理程序,响应设备事件。而在打断其他进程时,就需要将进程当前的状态保存下来,这样在中断结束后,进程仍然可以从原来的状态恢复运行。
跟进程上下文不同,中断上下文切换并不涉及到进程的用户态。所以,即便中断过程打断了一个正处在用户态的进程,也不需要保存和恢复这个进程的虚拟内存、全局变量等用户态资源。中断上下文,其实只包括内核态中断服务程序执行所必需的状态,包括 CPU 寄存器、内核堆栈、硬件中断参数等。
对同一个 CPU 来说,中断处理比进程拥有更高的优先级,所以中断上下文切换并不会与进程上下文切换同时发生。同样道理,由于中断会打断正常进程的调度和执行,所以大部分中断处理程序都短小精悍,以便尽可能快的执行结束。
另外,跟进程上下文切换一样,中断上下文切换也需要消耗 CPU,切换次数过多也会耗费大量的 CPU,甚至严重降低系统的整体性能。所以,当你发现中断次数过多时,就需要注意去排查它是否会给你的系统带来严重的性能问题。
profiling
vmstat 是一个常用的系统性能分析工具,主要用来分析系统的内存使用情况,也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。
# 每隔5秒输出1组数据
$ vmstat 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st0 0 0 7005360 91564 818900 0 0 0 0 25 33 0 0 100 0 0
- cs(context switch)是每秒上下文切换的次数。
- in(interrupt)则是每秒中断的次数。
- r(Running or Runnable)是就绪队列的长度,也就是正在运行和等待 CPU 的进程数。
- b(Blocked)则是处于不可中断睡眠状态的进程数。
# 每隔5秒输出1组数据
$ pidstat -w 5
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/23/18 _x86_64_ (2 CPU)08:18:26 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
08:18:31 0 1 0.20 0.00 systemd
08:18:31 0 8 5.40 0.00 rcu_sched
...
这个结果中有两列内容是我们的重点关注对象。一个是 cswch ,表示每秒自愿上下文切换(voluntary context switches)的次数,另一个则是 nvcswch ,表示每秒非自愿上下文切换(non voluntary context switches)的次数。
- 所谓自愿上下文切换,是指进程无法获取所需资源,导致的上下文切换。比如说, I/O、内存等系统资源不足时,就会发生自愿上下文切换。
- 而非自愿上下文切换,则是指进程由于时间片已到等原因,被系统强制调度,进而发生的上下文切换。比如说,大量进程都在争抢 CPU 时,就容易发生非自愿上下文切换。
sysbench
sysbench 是一个多线程的基准测试工具,一般用来评估不同系统参数下的数据库负载情况。
yum install -y sysbench
# 以10个线程运行5分钟的基准测试,模拟多线程切换的问题
$ sysbench --threads=10 --max-time=300 threads run
# 每隔1秒输出1组数据(需要Ctrl+C才结束)
$ vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st6 0 0 6487428 118240 1292772 0 0 0 0 9019 1398830 16 84 0 0 08 0 0 6487428 118240 1292772 0 0 0 0 10191 1392312 16 84 0 0 0
cs 列的上下文切换次数从之前的 35 骤然上升到了 139 万。同时,注意观察其他几个指标:
- r 列:就绪队列的长度已经到了 8,远远超过了系统 CPU 的个数 2,所以肯定会有大量的 CPU 竞争。
- us(user)和 sy(system)列:这两列的 CPU 使用率加起来上升到了 100%,其中系统 CPU 使用率,也就是 sy 列高达 84%,说明 CPU 主要是被内核占用了。
- in 列:中断次数也上升到了 1 万左右,说明中断处理也是个潜在的问题。
# 每隔1秒输出1组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -w参数表示输出进程切换指标,而-u参数则表示输出CPU使用指标
$ pidstat -w -u 1
08:06:33 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
08:06:34 0 10488 30.00 100.00 0.00 0.00 100.00 0 sysbench
08:06:34 0 26326 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 0 kworker/u4:208:06:33 UID PID cswch/s nvcswch/s Command
08:06:34 0 8 11.00 0.00 rcu_sched
08:06:34 0 16 1.00 0.00 ksoftirqd/1
08:06:34 0 471 1.00 0.00 hv_balloon
08:06:34 0 1230 1.00 0.00 iscsid
08:06:34 0 4089 1.00 0.00 kworker/1:5
08:06:34 0 4333 1.00 0.00 kworker/0:3
08:06:34 0 10499 1.00 224.00 pidstat
08:06:34 0 26326 236.00 0.00 kworker/u4:2
08:06:34 1000 26784 223.00 0.00 sshd
查看线程上下文切换
# 每隔1秒输出一组数据(需要 Ctrl+C 才结束)
# -wt 参数表示输出线程的上下文切换指标
$ pidstat -wt 1
08:14:05 UID TGID TID cswch/s nvcswch/s Command
...
08:14:05 0 10551 - 6.00 0.00 sysbench
08:14:05 0 - 10551 6.00 0.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10552 18911.00 103740.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10553 18915.00 100955.00 |__sysbench
08:14:05 0 - 10554 18827.00 103954.00 |__sysbench
...
pidstat 只是一个进程的性能分析工具,并不提供任何关于中断的详细信息,怎样才能知道中断发生的类型呢?
从 /proc/interrupts 这个只读文件中读取。/proc 实际上是 Linux 的一个虚拟文件系统,用于内核空间与用户空间之间的通信。/proc/interrupts 就是这种通信机制的一部分,提供了一个只读的中断使用情况。
运行下面的命令,观察中断的变化情况:
# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d cat /proc/interruptsCPU0 CPU1
...
RES: 2450431 5279697 Rescheduling interrupts
...
变化速度最快的是重调度中断(RES),这个中断类型表示,唤醒空闲状态的 CPU 来调度新的任务运行。这是多处理器系统(SMP)中,调度器用来分散任务到不同 CPU 的机制,通常也被称为处理器间中断(Inter-Processor Interrupts,IPI)。
小结
- 自愿上下文切换变多了,说明进程都在等待资源,有可能发生了 I/O 等其他问题;
- 非自愿上下文切换变多了,说明进程都在被强制调度,也就是都在争抢 CPU,说明 CPU 的确成了瓶颈;
- 中断次数变多了,说明 CPU 被中断处理程序占用,还需要通过查看 /proc/interrupts 文件来分析具体的中断类型。
####. CPU 使用率
$ grep 'CONFIG_HZ=' /boot/config-$(uname -r)
CONFIG_HZ=1000
即每秒钟触发 1000 次时间中断。
节拍率 HZ 是内核选项,所以用户空间程序并不能直接访问。为了方便用户空间程序,内核还提供了一个用户空间节拍率 USER_HZ,它总是固定为 100,也就是 1/100 秒。这样,用户空间程序并不需要关心内核中 HZ 被设置成了多少,因为它看到的总是固定值 USER_HZ。
# 只保留各个CPU的数据
$ cat /proc/stat | grep ^cpu
cpu 280580 7407 286084 172900810 83602 0 583 0 0 0
cpu0 144745 4181 176701 86423902 52076 0 301 0 0 0
cpu1 135834 3226 109383 86476907 31525 0 282 0 0 0
第一列表示的是 CPU 编号,如 cpu0、cpu1 ,而第一行没有编号的 cpu ,表示的是所有 CPU 的累加。其他列则表示不同场景下 CPU 的累加节拍数,它的单位是 USER_HZ,也就是 10 ms(1/100 秒),所以这其实就是不同场景下的 CPU 时间。
相关文章:
Linux 之 性能优化
uptime $ uptime -p up 1 week, 1 day, 21 hours, 27 minutes$ uptime12:04:11 up 8 days, 21:27, 1 user, load average: 0.54, 0.32, 0.23“12:04:11” 表示当前时间“up 8 days, 21:27,” 表示运行了多长时间“load average: 0.54, 0.32, 0.23”“1 user” 表示 正在登录…...

用Go汇编实现一个快速排序算法
本代码全网首发,使用Go plan9 windows arm64汇编,实现基础版快速排序算法。 未引入随机因子的快速排序的普通Go代码长这样。 func QuickSort(arr []int) {if len(arr) < 1 {return}base, l, r : arr[0], 0, len(arr)-1for i : 1; i < r; {if arr…...
Spring-整合MyBatis
依赖 <dependencies><!--提供数据源--><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-jdbc</artifactId><version>5.1.9.RELEASE</version></dependency><!--提供sqlSessionFactory…...

sql宽字节注入
magic_quotes_gpc(魔术引号开关) https://www.cnblogs.com/timelesszhuang/p/3726736.html magic_quotes_gpc函数在php中的作用是判断解析用户提交的数据,如包括有:post、get、cookie过来的数据增加转义字符“\”,以…...

开源 LLM 微调训练指南:如何打造属于自己的 LLM 模型
一、介绍 今天我们来聊一聊关于LLM的微调训练,LLM应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。尽管它只是一个语言模型,但它具备理解和生成人类语言的能力,非常厉害!它可以革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、…...

Android hilt使用
一,添加依赖库 添加依赖库app build.gradle.kts implementation("com.google.dagger:hilt-android:2.49")annotationProcessor("com.google.dagger:hilt-android:2.49")annotationProcessor("com.google.dagger:hilt-compiler:2.49"…...

2023/12/17 初始化
普通变量(int,float,double变量)初始化: int a0; float b(0); double c0; 数组初始化: int arr[10]{0}; 指针初始化: 空指针 int *pnullptr; 被一个同类型的变量的地址初始化(赋值) int…...

【算法Hot100系列】三数之和
💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...
CSS 简介
什么是 CSS? CSS 是层叠样式表(Cascading Style Sheets)的缩写,是一种用来为结构化文档(如 HTML 文档或 XML 应用)添加样式(字体、间距和颜色等)的计算机语言。 CSS 的主要作用是: 控制网页的样式,如字体、颜色、背景、布局等提高网页的开发效率CSS 的语法 CSS 的…...

myBatis-plus自动填充插件
在 MyBatis-Plus 3.x 中,自动填充的插件方式发生了变化。现在推荐使用 MetaObjectHandler 接口的实现类来定义字段的填充逻辑。以下是使用 MyBatis-Plus 3.x 自动填充的基本步骤: 1.基本配置 1.1添加 Maven 依赖: 确保你的 Maven 依赖中使…...
746. 使用最小花费爬楼梯 --力扣 --JAVA
题目 给你一个整数数组 cost ,其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。 你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。 请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。 解题思路 到…...
使用Verdaccio搭建私有npm仓库
搭建团队的私有仓库,保证团队组件的安全维护和私密性,是进阶前端开发主管路上,必不可少的一项技能。 一、原理 我们平时使用npm publish进行发布时,上传的仓库默认地址是npm,通过Verdaccio工具在本地新建一个仓库地址…...

87 GB 模型种子,GPT-4 缩小版,超越ChatGPT3.5,多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好,我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了,火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说,直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节&am…...
Golang 数组 移除元素 双指针法 leetcode27 小记
文章目录 移除元素 leetcode27暴力解法双指针法1. 快慢指针2. 双向指针 移除元素 leetcode27 go中数据类型的分类: 1.值类型:int、float、bool、string、数组、结构体 2.引用类型:指针、切片、map、管道、接口 由于切片为引用类型,…...
c# OpenCV 图像裁剪、调整大小、旋转、透视(三)
图像裁剪、调整大小、旋转、透视图像处理基本操作。 croppedImage 图像裁剪Cv2.Resize() 调整图像大小图像旋转 Cv2.Rotate()旋转Cv2.Flip()翻转Cv2.WarpAffine()任意角度旋转Cv2.GetAffineTransform()透视 一、图像裁剪 // 读取原始图像 Mat image new Mat("1.png&q…...

Kafka相关知识
一、kafka架构 Kafka基础知识 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者,基于zookeeper协 调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于webynginx日志、访问日志,消息服务等等&…...

gitlab 通过svn hook 触发
jenkins 起一个item 配置: 我选的自由风格的 源码管理配置 先选subversion 就是svn类型 url 设置project 的路径, 注意是工程,不是svn 顶层 添加一个账户来进行pull 等操作 选择添加的账号 构建触发器: ,重要的是要自…...

设计模式详解---单例模式
1. 设计模式详解 单例模式是一种创建对象的设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点以获取该实例。 在单例模式中,类负责创建自己的唯一实例,并确保任何其他对象只能访问该实例。这对于需要共享状态或资源的情况非常有…...

毕设之-Hlang后端架构-双系统交互
文章目录 前言交互流程基本流程约定公钥人人中台携带公钥获取私钥私钥生成人人中台携带私钥访问私钥验证(博客系统) 调试演示总结 前言 前天我们完成了基本的整合,但是还没有整合到我们的业务系统,也就是博客系统。本来昨天要搞一…...

什么同源策略?
同源 同源指的是URL有相同的协议、主机名和端口号。 同源策略 同源策略指的是浏览器提供的安全功能,非同源的RUL之间不能进行资源交互 跨域 两个非同源之间要进行资源交互就是跨域。 浏览器对跨域请求的拦截 浏览器是允许跨域请求的,但是请求返回…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

ESP32读取DHT11温湿度数据
芯片:ESP32 环境:Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库,别安装错了 二、代码 注意,DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业
6月9日,国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解,“超级…...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...

佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法
热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...
QT3D学习笔记——圆台、圆锥
类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体(对象或容器)QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质(定义颜色、反光等)QFirstPersonC…...

ubuntu系统文件误删(/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6)修复方案 [成功解决]
报错信息:libc.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory: #ls, ln, sudo...命令都不能用 error while loading shared libraries: libc.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory重启后报错信息&…...