eBPF 网络与性能观测实践（2025）
eBPF 网络与性能观测实践（2025）eBPF 能在不改内核的前提下插桩观测内核事件，适合网络与性能诊断。一、探针与数据面探针类型：kprobe、tracepoint 与 socket 层探针。采样与过滤：控制采样率与过滤条件，降低开销。二、网络观测延迟与丢包：采集连接与请求的延迟与丢包率。封包采
工程实践
document.domain禁用与同源治理最佳实践
禁用document.domain降低同源策略被放宽的风险，配合同源治理与跨站隔离提升浏览器安全与一致性。
NVIDIA-GeForce-驱动版本性能影响分析
技术摘要GeForce 驱动版本在调度、着色器编译与缓存策略上的变化会影响 GPU 的帧时间稳定与 FP32 吞吐；在 PCIe 4.0 平台与合理 TDP 管理下，可获得更好的能效比与兼容性。技术参数驱动版本：对渲染管线与缓存策略的影响（涉及 GPU、FP32）平台与接口：PCIe 4.0；显存/
AMD-Radeon-驱动版本性能影响分析
技术摘要针对 AMD Radeon 驱动版本差异的性能影响分析，围绕 GPU 与显存子系统在不同版本下的吞吐与 Latency 变化，结合 PCIe 4.0 主机‑设备通道与图形/计算负载，评估整体 能效比 与稳定性。技术参数平台与驱动：Windows 11 23H2；Adrenalin 驱动示例版
KVM-IO性能分析
技术摘要KVM 在块与网络 IO 路径上通过 队列 与缓存策略平衡 吞吐 与 延迟；结合 性能分析 工具定位热点，优化线程与队列深度以提升整体表现，适配多虚机并发与长期运行。技术参数架构：KVM（Kernel-based Virtual Machine）；Virtio/virtqueue 数据来源
Kubernetes-调度与资源管理性能分析
技术摘要Kubernetes 在 Linux Kernel 上通过调度与资源管理实现多工作负载的隔离与并发。围绕 CPU 亲和与 Cache 层次、IO 路径与网络栈优化，评估 Latency 与 吞吐 与 能效比 的综合表现。技术参数平台与版本：Ubuntu 24.04；Kubernetes（示例
Docker-容器网络与IO性能分析
技术摘要Docker 容器在网络与 IO 路径上通过 队列 并发与缓存策略平衡 吞吐 与 延迟；结合 性能分析 工具定位瓶颈，在多容器并发下优化整体表现并提升能效。技术参数网络：bridge/host/macvlan；队列与并发配置 数据来源: Docker Docs（Networking）IO：
Docker-Engine-性能与资源管理分析
技术摘要Docker Engine 在 Linux Kernel 上通过 CGroup 与 Namespace 管理资源与隔离。结合 CPU 亲和与 Cache 层次优化，在并发与 IO 路径中平衡 Latency 与 能效比，以获得容器化工作负载的稳定吞吐。技术参数平台与版本：Linux（发行版示
GCC-14-内联与矢量化优化分析
技术摘要GCC 14 在 优化 管线上强化 矢量化 与 内联 策略；结合 性能分析 工具定位热点，改进 SIMD 与调用开销，提升吞吐与降低延迟。技术参数版本：GCC 14；优化级别 `-O2/-O3` 与 `-Ofast` 数据来源: GCC Release Notes矢量化：Loop/SLP
Clang-17-矢量化优化分析
技术摘要Clang 17 基于 LLVM，在前端与优化管线改进下提升 矢量化 与 内联 效率；针对热点函数与内存访问模式进行 优化，结合 性能分析 工具定位瓶颈，整体显著提升吞吐并降低延迟。技术参数版本：Clang/LLVM 17；优化级别 `-O2/-O3` 与 `-Ofast` 数据来源: C
