❤️ 俐媽英文教室:Wild(那時候我只剩下勇敢)文法句型篇Part 1
✏️ The only thing I could think to do was turn my back to the van and squat...
➡️ 句型"All that/What... + S + do/does/did + is/was + (to) Vr"表「⋯所做的事就是⋯」,其中to均被省略,造成be動詞與原型動詞併放,且注意要使用單數動詞is/was。
✏️ The sight of the square concrete pool lifted my spirits enormously not only because at the springs there was water, but also because humans had so clearly constructed it.
➡️ 對等連接詞not only...but also...要連接詞性、結構相同的字/片語/子句,故文中兩個because為對稱。
✏️ I wanted neither to get back together with Paul nor to get divorced.
➡️ 同樣地,對等連接詞neither...nor...用法同not only...but also...,文中的to get back及to get divorced即為symmetry(對稱)。
✏️ ...use DEET or any other such brain-destroying, earth-polluting, or future-progeny-harming chemical.
➡️ 文中使用compound adjective(複合形容詞),用法為:N/adj./adv.-Ving/Vpp,其中使用現在分詞Ving 表「主動」或過去分詞Vpp表「被動」由後面所修飾的名詞決定。文中化學物質chemical主動破壞腦部、汙染地球、傷害後代子孫,故均使用Ving形式。其中的連字符號"-"叫hyphen哦!
✏️ It turned out I wasn't able to keep my family together.
➡️ It turned out that + S + V表「結果是⋯」。
✏️ The heat was so intense that my memory of it is not so much a sensation...
➡️ so + adj./adv. + that + S + V表「如此⋯以致於⋯」,亦可強調intense而寫成倒裝句:So intense was the heat that my memory...。注意heat和intense可為collocation哦!
✏️ ...no matter how kindly his eyes twinkled when he smiled.
➡️ no matter + wh- = wh-ever表「不論⋯」,後面接副詞子句。文中的no matter how = however表「不論多麼⋯」,並不翻「然而」。
✏️ It was then that I spotted what I'd searched for days: mountain lion tracks.
➡️ It is/was + 強調部份(人、物、地、時) + that + S + V,此為強調句用法。別忘了俐媽的精典例句哦😝
祝週末愉快😉😉😉
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過40萬的網紅我要做富翁,也在其Youtube影片中提到,早前美國10年期長債孳息率,跌穿3個月短債,市場一片恐慌,今天這個「預錄直播」,施傅會分享孳息倒掛的看法,以及大膽預測一下未來的樓市走勢。今次雖然未能和大家即場互動,都請大家留言,我們會盡力回覆。 茶敘41(四月份) 立即購票▶ https://www.edu.money-tab.com/tt41...
pool用法 在 外交部 Ministry of Foreign Affairs, ROC(Taiwan) Facebook 八卦
【年度代表字✖️ #台灣頸枕 得獎名單】
謝謝各位捧油支持2021年送21個頸枕的活動
大家對今年的祝福
小編都聽到了
經過大數據的量化分析 📈
將 ‧ 將 ‧ 將 ‧ 獎🎉🎉🎉
今年的年度代表字就是 #穩
另外
#安 #順 則是緊接在後
小編與大家分享網友集思的好兆頭 🏮
希望今年一整年
大家又安又穩、順~順~順~🎊
(跳)
住海邊的小ben 要公布得獎者啦
原本是20個留言參加獎 ➕ 1位年度代表字優選得主
但是小編眼見外粉私訊轟炸而於心不忍
想說歡慶新年希望大家都開薰
決定讓優選的朋友 加碼❗️加碼❗️再加碼❗️
祝福大家66大順 🧧
現在就來看獲獎名單吧
👉獲得讚數互動最多
1. 李文
2. 廖必煙
3. 廖李小程
👉網友提到次數最多 (最早留言)
1. 劉冠廷
2. 黃榆婷
3. 林祐萱
👉參加獎
郭盈杏、Bobo Wang、Jinjay Wang、劉孟孟、賴婷、Sc Randolph、Luffett Lu Luffett Lu、吳雯琦、陳妙萍、Tom Lee、Irisa Chen、Joyce Lin、洪小綾、林亞米、陳怡妏、Lilian Lee、許婉茹、郭春華、姜惠蘋、Astrid Chuang
麻煩獲獎的朋友務必記得
⛔️1/31(日) 晚上23:59前私訊小ben⛔️
同時提供
1️⃣真實姓名
2️⃣郵寄地址(含6碼郵遞區號)
3️⃣連絡電話
安捏獎品就會自動送上門來
讓你高枕 or 低枕都無憂
也不再坐立難安
💢超過截止時間
頸枕就會跟你 say goodbye (得獎失格)囉
什麼❓你沒有抽到❗️
這次沒有抽到的朋友別擔心
請持續追蹤 ➕ 關注魔法粉絲頁
不定期會有抽♥️好♥️禮♥️的驚喜喔
#頸枕還有哪些特殊用法請告訴小ben
#這次沒有抽中代表下次有機會
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Given the overwhelming response to our prize draw, the higher ups have added five more travel pillows to the prize pool and an extra mystery prize!
The winning character for this year was 「穩」(wěn) meaning "stability" and regional peace and stability is definitely high on our wishlist for 2021!
The 20 prizewinners selected at random are as follows:
郭盈杏, Bobo Wang, Jinjay Wang, 劉孟孟, 賴婷, Sc Randolph, Luffett Lu Luffett Lu, 吳雯琦, 陳妙萍, Tom Lee, Irisa Chen, Joyce Lin, 洪小綾, 林亞米, 陳怡妏, Lilian Lee, 許婉茹, 郭春華, 姜惠蘋, Astrid Chuang
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Three early birds were selected for choosing the most popular character/word before the rest of the flock and will receive a travel pillow and a mystery prize each:
1. 劉冠廷
2. 黃榆婷
3. 林祐萱
The top three with the most likes on their comment will receive travel pillows and a mystery prize:
1. 李文
2. 廖必煙
3. 廖李小程
Please send us a private message with your real name, delivery address (with 6 digit zipcode) and a contact telephone number before January 31 to claim your prize.
If we don't receive a message from you within the deadline above, you will forfeit your prize.
pool用法 在 矽谷牛的耕田筆記 Facebook 八卦
本篇文章是個經驗談,作者想要聊聊是如何將一個 4vCPU 的VM給調整到可以達到每秒處理 1.2M(120萬)個 JSON Reuqest,本篇文章非常的長,所以會分多天來介紹。
整篇文章探討的是各種 turning 的步驟,來聊聊如何從最初每秒 224k(22萬四千) 給調整到每秒 1.2M 的處理能力。
整個過程分成九大步驟,後面同時標示每個過程後的每秒請求能力
1. Application Optimizations (347k)
2. Speculative Execution Migtigations (446k)
3. Syscall Auditing/Blocking (495k)
4. Disabling iptables/netfilter (603k)
5. Perfect Locality (834k)
6. Interrypt Optimizations (1.06M)
7. The Case of the Nosy Neighbor (1.12M)
8. The Battle Against the Spin Lock (1.15M)
9. This Gost to Twelv (1.20M)
作者強調,上述的過程不一定適合你的應用程式,但是透過這些步驟能夠讓你更佳瞭解應用程式的運作行為,同時也有機會發現一些潛在的瓶頸問題。
環境介紹
1. 團隊使用 Techempower 來進行 JSON Serialization 的測試
2. 使用 libreactor(event-driven框架) 來搭建一個簡單的 API Server
3. HTTP 的解析使用 picohttpparser,同時使用 libclo 來處理 JSON 的編碼
4. 硬體環境
- Server: 4 vCPU, c5n.xlarge AWS VM
- Client: 16 vCPU, c5n.4xlarge AWS VM (clinet太弱會變成瓶頸)
- Network: Server/Client 屬於同一個可用區域(AZ)
5. 軟體環境
- 作業系統: Amazon Linux2 (Kernel 4.14)
- Server: 使用 libreactor (使用不同版本,分別是 Round18 以及 Round20)
- Client: 修改 wrk 這個知名的工具並重新命名為 twrk,詳細差異自己看文章內部,主要都跟顯示有關
6. 實驗方式
- 每個測試跑三次,取中間值
- 256 連線,16 threads,同時每個 thread 都會 pin 到一個固定的 CPU
- 每個實驗都有兩秒的暖機時間來建立連線
Ground Zero
第一個要探討的就是什麼最佳化都還沒有使用前,到底當前應用程式可能的瓶頸在哪裏
首先團隊將該應用程式與其他常見的應用程式或是開發框架比較,譬如 Netty, Nginx, Actix, aspcore 等, libreactor 的效能不錯,有中上水準。
接者作者使用火焰圖(Flame Graphs)來 Profile 該伺服器,作者很好心地將文章中所有的火焰圖都調整了一下,讓所有的 user-space 相關的 function call 都轉成藍色,而剩下跟 kernel 相關都維持紅色。
1. 大部分的時間都在 Kernel 處理
2. 主要是花費在收封包與送封包
3. 應用程式本身主要是分兩大部分,解析 HTTP 的封包以及處理請求與回應。
從上述兩點來看,作者認為目前的應用程式寫得算不錯,因為瓶頸很明顯是卡在 Kernel 端
接下來就正式進入到各種 Turning 的章節探討
Application Optimizations
長話短說:
- 作者基於 libreactor Round18 的框架進行修改,並且所有的修改都已經被合併到 Round20 的版本中,而這些修改主要是實作方面的強化以及整個框架的最佳化。
1. 作者首先透過 htop 觀察運行過程,發現 Server 只有使用 2vCPU 而已(系統有 4vCPU),因此這是作者進行的第一個修改,讓 Server 使用了 4vCPU,這個簡單調整就讓效能提升 25%
註: 作者特別強調,不要覺得從 2vCPU 變成 4vCPU 效能就可以變成兩倍,主要是1) 沒有使用的 vCPU 還有很多其他的工作要處理,因此不是完全都送給你應用程式處理。2)基於 hypter-thread vCPU 的架構,環境只有兩個真正的 CPU 而是透過邏輯的方式產生四個抽象的 CPU,所以全用一定會變快,但是基於很多資源還是要競爭與共用,數字不是單純翻倍
2. 作者自己的應用程式本身使用 gcc 建置時有使用 "-o3" 的方式來最佳化處理,然而框架本身卻沒有使用 "-o3" 的方式來弄,因此作者也針對這個部分來處理,讓建制框架時能夠使用 -o3
3. 從實作方面來看,作者觀察到 libreactor 1.0 版本使用的是 read/write 這兩個常見的方式來處理封包的送收,作者將其修改成 recv/send 整個效能就提升了將近 10%。
註: write(針對 FD,更全面廣泛的用法) 與 send(針對 Socket,更針對的用法) 使用上差異不大,但是 write 於底層 Kernel 最終還是會呼叫到 send 來處理,所以基本上可以理解就是在沒有特別參數需求時,可以直接跳過幾個 kernel function 來達到加速的效果。
write kernel 內的走向: sys_write -> vfs_write -> __vfs_write -> sock_write_iter -> sock_sendmsg
send kernel 內的走向: sendto -> sock_sendmsg
4. 作者觀察到火焰圖中有一些 pthread 相關的資料,進而發現 libreactor 會創造一個 thread pool 來處理非同步的 DNS 名稱解析問題。對於一個 HTTP Client 來說,如果今天要發送請求到多個不同的 domain,而每個 domain 都會需要進行一個 blocking 的解析過程,透過這種方式可以減少 DNS 解析造成的 blocking 問題。然而對於 HTTP Server 來說,這個使用情境帶來的效益似乎就稍微低了些,畢竟 Server 只有 Bind Socket 之前可能會需要去解析一次 DNS 而已。
大部分的情境下, thread pool 都是應用程式初期會去創造而接者就不太會管她,但是對於錙銖必較的效能除錯人來說,任何能夠調整的部分都可能是個值得探討的地方。
作者透過修改 Server 端(準確來說是 libreactor 框架內的程式碼)關於 Thread Pool 的一些用法,成長的讓整個效能提升了 2~3%
結論來說,透過上述四個概念來提升的程式碼效能。
1. vCPU 盡量使用: 25%-27%
2. 使用 gcc -O3 來建置框架的程式碼: 5%-10%
3. 使用 march=native 等參數來建置最後的 server 應用程式: 5%-10%
4. 使用 send/recv 而非 write/read: 5%-10%
5. 修改 pthread 的用法: 2%-3%
註: 作者強調每個最佳化的結果並非是單純累積的概念,反而還會有互補的效果。
可能前述的操作實際上也會讓後續的操作達到更好的效果,
譬如如果先跑 vCPU 的調整,效能大概提升 25%,但是如果先執行別的最佳化過程,最後再來調整 vCPU,就可以達到 40% 的效果,主要是 CPU 可以共有效率的去執行程式。
最後,這個部分讓整個處理封包能力從 224k 提升了 55% 到 347k (req/s)。
從火焰圖來看,整個 user-space 的範圍縮小許多,同時 send/recv 的處理也有使得整體的高度下降一點點(大概四格..)
為了避免文章過長,本篇文章就探討第一個最佳化的過程,剩下的就敬請期待後續!
https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/
pool用法 在 我要做富翁 Youtube 的評價
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