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手绘风格的示意图:标题「API Performance Testing: How to Design Realistic Tests」,左侧一群火柴人标着 Real Users,蓝色箭头汇入中间写着 API 的服务器方块,方块右侧伸箭头指向 CPU、Memory、Response time、Error rate 四个小图表,下方另有一条箭头指向一个 Database 圆柱

API 性能テスト:リアルに即したテストを設計する方法

性能テストは、インターフェースにやたらと大量のリクエストを送ることではない。著者はまず、負荷、ストレス、耐久、スパイク、キャパシティ、スケーラビリティの6種類のテストがそれぞれ何に答えるのかを説明し、次に現実に即したシナリオをどう設計するかに重点を置いて、ユーザーパスから業務量をもとにRPSを逆算するアルゴリズム、外部サービスをモックするかどうか、環境とデータベースをどう構成すべきかに至るまで解説している。

バックエンドGoパフォーマンス

Go 1.27 で 80 バイト以内の割り当てが 20~30% 高速化、代償は icache

Go 1.27 で 80 バイト以下の割り当てがより高速なメモリ割り当てに。こうした割り当ては最大 20~30% 高速になり、割り当ての多いプログラムは最大 1% 高速に。Go ランタイムは特定サイズの割り当てに特化した関数を導入することで、これらの割り当ての性能を向上させた。

バックエンドCloudflare数学パフォーマンス

Saving another 100TB of RAM with math (and Rust) 的题图

Cloudflare は構造体を1つとパラメータを1つ変えただけで、100TB のメモリを回収した

Cloudflare のグローバルネットワークは巨大だが、限界がないわけではない。リソース使用量を削る小さな手立てを探す中で、大きく削れる場面に巡り合うこともある。この記事は、Pingora ベースのあるサービスのメモリ使用量をどう下げたか、そしてなぜそれが簡単ではないのかを扱う。