Tag: performance
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广告 SDK 隐性成本：包体积、耗时、内存与崩溃
Updated:接入广告 SDK 看似只是“加几行代码”，实则会给宿主 App 加上四笔不可忽视的隐性成本：包体积增量、初始化耗时、内存占用与崩溃率。本文将 SDK 的性能成本拆解为可量化、可管理的具体指标，剖析每项的来源与踩坑点，揭示它们如何转化为显性的收入损失。文中提供了一张实用的性能基线表，以及涵盖测试与优化的落地方法，帮助开发者建立性能台账与管理闭环。
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Flink 深挖 · 反压定位、数据倾斜与性能调优
Flink 反压定位与性能调优：credit-based 网络流控内核、Web UI 与 busyTime/backPressuredTime 指标加火焰图锁定最慢算子、数据倾斜的两阶段聚合与加盐打散、AsyncFunction 异步维表 join，以及并行度、RocksDB 与 unaligned checkpoint 这些调优旋钮。
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Kafka 性能内核：磁盘系统凭什么跑出内存级吞吐
为什么基于普通物理磁盘构建的 Kafka，能在高并发场景下跑出百万级吞吐，甚至在性能上碾压部分内存级系统？本篇我们将深度剖析 Kafka 底层性能架构的核心四板斧：顺序追加写、页缓存机制、零拷贝 (Zero-copy) 以及日志分段与稀疏索引。同时结合批量压缩与实战调优经验，带你彻底看透高吞吐背后的流转逻辑与架构取舍。
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Kafka Consumer 深挖：poll 循环、位移提交与分区重平衡，如何做到不丢不重不卡顿
在生产者篇探讨了消息的高效写入后，本文将补齐消息流转的另一半：如何可靠且高效地消费数据。我们将深度拆解 poll 单线程循环与心跳机制、位移提交 (Offset Commit) 的四种姿势与交付语义、决定生死的三大超时参数、分区分配策略 (Assignor)、分区重平衡 (Rebalance) 的生命周期，以及 Consumer Lag 的诊断与调优实战。
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Kafka Producer 深挖：分区策略与 Sticky Partitioner 是怎么把延迟砍半的
一条消息进哪个分区，直接决定 Kafka 的吞吐量、延迟与顺序性。本篇从微批处理讲起，深度拆解四种分区策略，讲透 Sticky Partitioner 为何能将无 key 消息的 p99 延迟砍半，并深入探讨 key 路由、扩容陷阱、顺序性保障与热点隔离机制。