性能剖析正成为生产可观测性的第四支柱，补充了指标、日志和链路。传统剖析方法在微服务时代逐渐失效，需采用持续性能分析。本文探讨了Go、Java、Python和Rust等编程语言的剖析工具及其应用，强调持续剖析的重要性和实践经验，尤其是在大型企业中的应用案例。

持续性能分析作为可观测性的第四支柱，旨在以低开销、全实例、永远在线的方式采集系统性能数据。与传统的按需触发分析不同，持续性能分析能够实时监测系统性能，帮助工程师快速定位性能瓶颈。本文介绍了持续性能分析的理论基础、主流开源方案（如Parca、Pyroscope、Grafana Beyla）、跨语言符号解析及实际案例，旨在帮助读者选择合适的方案并实现可运维的性能分析平台。

vLLM 是一款加速大语言模型推理的框架，解决了内存管理瓶颈，实现了几乎零浪费的 KV 缓存内存，并提供在线教程和示例代码，方便用户学习。

该文章介绍了一个用于分析模型性能的Python程序。程序通过配置参数确定每个引擎步骤处理的请求数量，并计算输出长度，支持将结果导出为CSV或JSON格式，并提供命令行参数以便用户自定义分析过程。

文章提到了一些性能分析和调试工具，包括 profiling、benchmarking、ptrace、ftrace、strace、ltrace、perf、flamegraph、binary、kernelshark、kcov 和 gcov。

本研究探讨了个人信息交流中接收者特征泄露的问题，提出了接收者画像的方法。实验证明该方法在多个公开数据集中有效，并可迁移到其他数据集，尽管准确性有所下降。这项研究有助于提升对信息隐私的认知与保护。

本文介绍了个性化对于自然语言理解和生成的重要性，并引入了LaMP基准测试，用于训练和评估生成个性化输出的语言模型。LaMP包含多样化语言任务和每个用户配置文件的多个条目，提供全面评估框架。还提出了检索增强方法，从用户配置文件中检索个性化项，构造大型语言模型的个性化提示。基线零-shot和微调模型结果表明，利用配置文件增强的LM优于不考虑配置文件信息的同类。

On March 12 Google began promoting INP (Interaction to Next Paint) into a Core Web Vital metric in an effort to push performance beyond page…

漫谈就是什么都谈，又好像什么都没谈

SysOM是一个自动化运维平台，提供主机管理、配置部署、监控报警、异常诊断、安全审计等功能，其中profiling功能可以定期获取应用的执行栈信息，并利用bpf map对每个应用的栈信息做统计，可以帮助用户定位问题，提升运维效率。SysOM支持CentOS 7.6及以上、alinux2/3、anolis以及倚天Arm架构，正在开源中，敬请期待。

Performance is, and always has been an hot topic with databases, and a bit surrounded by mystery, because some specialists would advice changing something, and then all of a sudden the database...

CPU and Memory Profiling

Redis and Intel are collaborating on a “zero-touch” performance and profiling automation to scale Redis’s ability to pursue performance regressions and improve database code efficiency. The Redis...