latency測試的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

編寫高性能的.NET代碼

為了解決latency測試的問題，作者（美）BEN WATSON 這樣論述：

本書詳細介紹了如何編寫高性能的.NET程序，在zui大化托管代碼性能的同時，還能保證.NET的特性優勢。本書循序漸進地深入.NET的各個部分，特別是底層的公共語言運行時（Common Language Runtime，CLR），了解CLR是如何完成內存管理、代碼編譯、並發處理等工作的。本書還詳細介紹了.NET的架構，探討了編程方式如何影響程序的整體性能，在全書中，還分享了發生在微軟的一些趣聞軼事。本書的內容偏重於服務器程序，但幾乎所有內容也同樣適用於桌面端和移動端應用程序。本書條理清楚，言簡意賅，適合有一定.NET基礎的讀者和想要提高代碼性能的C#程序員學習參考。Ben Watson從2008

年開始就已經是微軟的軟件工程師了。他在必應（Bing）平台的研發團隊工作時，建立了一套世界一流、基於.NET的高性能服務應用，足以應付幾千台電腦發起的大容量、低延遲請求，用戶數量高達幾百萬。他在業余時間喜歡參加地理尋寶游戲、閱讀各種書籍、欣賞古典音樂，享受與妻子Leticia、女兒Emma的歡聚時刻。他還是《C# 4.0 How-To》一書的作者，該書已由Sams出版。戴旭，1973年生，浙江蕭山人，西安建築科技大學計算機應用學士，杭州電子科技大學軟件工程碩士，高級項目管理師。 第1章 性能評估及工具 11.1 選擇評估內容 11.2 平均值還是百分位值 31.3 評估工具

41.3.1 Visual Studio 51.3.2 性能計數器 71.3.3 ETW事件 131.3.4 PerfView 151.3.5 CLR Profiler 181.3.6 Windbg 201.3.7 .NETIL分析器 241.3.8 MeasureIt 251.3.9 代碼中的工具 251.3.10 SysInternals工具 261.3.11 數據庫 261.3.12 其他工具 271.3.13 評估本身的開銷 271.4 小結 27第2章 垃圾回收 282.1 基本運作方式 302.2 配置參數 332.2.1 工作站模式還是服務器模式 332.2.2 后台垃圾回收

342.2.3 低延遲模式（Low Latency Mode） 352.3 減少內存分配量 362.4 首要規則 372.5 縮短對象的生存期 372.6 減少對象樹的深度 382.7 減少對象間的引用 382.8 避免對象固定 382.9 避免使用終結方法 392.10 避免分配大對象 402.11 避免緩沖區復制 412.12 對長期存活對象和大型對象進行池化 412.13 減少LOH的碎片整理 452.14 某些場合可以強制執行完全回收 462.15 必要時對LOH進行碎片整理 472.16 在垃圾回收之前獲得通知 472.17 用弱引用作為緩存 502.18 評估和研究垃圾回收性能 5

12.18.1 性能計數器 512.18.2 ETW事件 522.18.3 垃圾回收的耗時 532.18.4 內存分配的發生時機 542.18.5 查看已在LOH中分配內存的對象 552.18.6 查看內存堆中的全部對象 572.18.7 為什麼對象沒有被回收 602.18.8 哪些對象被固定着 612.18.9 內存碎片的產生時機 632.18.10 對象位於第幾代內存堆中 672.18.11 第0代內存堆中存活着哪些對象 682.18.12 誰在顯式調用GC.Collect方法 702.18.13 進程中存在哪些弱引用 702.19 小結 71第3章 JIT編譯 723.1 JIT編譯的好

處 733.2 JIT編譯的開銷 733.3 JIT編譯器優化 753.4 減少JIT編譯時間和程序啟動時間 763.5 利用Profile優化JIT編譯 783.6 使用NGEN的時機 783.6.1 NGEN本機映像的優化 793.6.2 本機代碼生成 803.7 JIT無法勝任的場合 803.8 評估 813.8.1 性能計數器 813.8.2 ETW事件 823.8.3 找出JIT耗時最長的方法和模塊 823.9 小結 83第4章 異步編程 844.1 使用Task 864.2 並行循環 894.3 避免阻塞 924.4 在非阻塞式I／O中使用Task 924.4.1 適應Task的異

步編程模式 944.4.2 使用高效I／O 964.5 async和await 974.6 編程結構上的注意事項 994.7 正確使用Timer對象 1004.8 合理設置線程池的初始大小 1014.9 不要中止線程 1024.10 不要改變線程的優先級 1024.11 線程同步和鎖 1034.11.1 真的需要操心性能嗎 1034.11.2 我真的需要用到同步鎖嗎 1044.11.3 多種同步機制的選擇 1054.11.4 內存模型 1064.11.5 必要時使用volatile 1064.11.6 使用Interlocked方法 1084.11.7 使用Monitor（鎖） 1104.11

.8 該在什麼對象上加鎖 1124.11.9 異步鎖 1124.11.10 其他加鎖機制 1154.11.11 可並發訪問的集合類 1164.11.12 使用更大范圍的鎖 1164.11.13 替換整個集合 1174.11.14 將資源復制給每個線程 1184.12 評估 1184.12.1 性能計數器 1184.12.2 ETW事件 1194.12.3 查找爭用情況最嚴重的鎖 1204.12.4 查找線程在I／O的阻塞位置 1204.12.5 利用Visual Studio可視化展示Task和線程 1214.13 小結 122第5章 編碼和類設計的一般規則 1235.1 類和「結構」的對比

1235.2 重寫「結構」的Equals和GetHashCode方法 1265.3 虛方法和密封類 1285.4 接口的分發（Dispatch） 1285.5 避免裝箱 1295.6 for和foreach的對比 1315.7 強制類型轉換 1335.8 P／Invoke 1345.9 委托 1365.10 異常 1375.11 dynamic 1385.12 自行生成代碼 1415.13 預處理 1465.14 評估 1465.14.1 ETW事件 1465.14.2 查找裝箱指令 1475.14.3 第一時間發現「異常」 1495.15 小結 150第6章 使用.NET Framework

1516.1 全面了解所用API 1516.2 多個API殊途同歸 1526.3 集合類 1526.3.1 泛型集合類 1536.3.2 可並發訪問的集合類 1546.3.3 其他集合類 1566.3.4 創建自定義集合類型 1566.4 字符串 1576.4.1 字符串比較 1576.4.2 ToLower和ToUpper 1586.4.3 字符串拼接 1586.4.4 字符串格式化 1586.4.5 ToString 1596.4.6 避免字符串解析 1596.5 應避免使用正常情況下也會拋出「異常」的API 1596.6 避免使用會在LOH分配內存的API 1596.7 使用延遲初始化

1606.8 枚舉的驚人開銷 1616.9 對時間的跟蹤記錄 1626.10 正則表達式 1646.11 LINQ 1646.12 讀取文件 1656.13 優化HTTP參數及網絡通訊 1666.14 反射 1676.15 評估 1686.16 性能計數器 1686.17 小結 169第7章 性能計數器 1707.1 使用已有的計數器 1707.2 創建自定義計數器 1717.2.1 Averages 1727.2.2 Instantaneous 1737.2.3 Deltas 1737.2.4 Percentages 1737.3 小結 174第8章 ETW事件 1758.1 定義事件 1

758.2 在PerfView中使用自定義事件 1788.3 創建自定義ETW事件Listener 1798.4 獲取EventSource的詳細信息 1848.5 自定義PerfView分析插件 1868.6 小結 189第9章 Windows Phone 1909.1 評估工具 1909.2 垃圾回收和內存 1919.3 JIT 1919.4 異步編程和內存模式 1929.5 其他問題 1939.6 小結 193第10章 代碼安全性 19410.1 充分理解底層的操作系統、API和硬件 19410.2 把API調用限制在一定范圍的代碼內 19410.3 把性能要求很高、難度很大的代碼集中起

來並加以抽象 19910.4 把非托管代碼和不安全代碼隔離出來 20010.5 除非有證據證明，不然代碼清晰度比性能更重要 20010.6 小結 200第11章 建立追求性能的開發團隊 20111.1 了解最影響性能的關鍵區域 20111.2 有效的測試 20111.3 性能測試平台和自動化 20211.4 只認數據 20311.5 有效的代碼復查 20311.6 訓練 20411.7 小結 205附錄A 盡快啟動對應用程序的性能討論 206定義指標 206分析CPU占用情況 206分析內存占用情況 206分析JIT 207分析異步執行性能 207附錄B 大O表示法 209常見算法及其復雜度

211排序算法 211圖論算法 211查找算法 212特殊案例 212附錄C 參考文獻 213參考書籍 213相關人士及博客 213

latency測試進入發燒排行的影片

以加強式Open vSwitch改進GTP-U性能

為了解決latency測試的問題，作者曾國維 這樣論述：

本論文目的是以軟體定義網路的特性來減少目前行動網路數據傳輸的延遲和提升效能，以及建立一個可快速彈性佈署的虛擬核心網路架構。有鑑於5G行動網路世代的到來，大規模的萬物互聯網讓網路傳輸的負荷量大大提升，因此，更動態、彈性且快速的進行網路佈局將會是5G網路的一大特點。本論文基於Open vSwitch實作了一個GTP patch並提出可以兼容4G和5G系統的方法來減少GTP-U協定上傳輸的延遲，透過開源雲端平台OpenStack搭配NFV技術，佈署開源平台OpenAirInterface的LTE行動網路元件，整合SDN控制器OpenDaylight來管理網路封包流向，建構一個符合5G網路特性的佈局

方式。透過實驗的結果，本論文提出的方法和開源LTE網路元件進行延遲面向效能的比較，達到了最多15%的改善，而在Backhaul Latency達到降低最多50%，利用此方法有助於使用未來5G網路對於低延遲面向需求的網路服務上。

WordPress+AWS架設企業級雲端網站

為了解決latency測試的問題，作者SebastianHsu 這樣論述：

不用撰寫任何程式碼，就能建構自動備份、可自我修復的網站環境 所有在AWS上開發WordPress的人都應該看的一本書 　　★實作快速上手：從基礎逐步打造穩定且具自動擴展的完整WordPress環境。 　　★一站資源管理：透過Elastic Beanstalk集中管理AWS架設WordPress所需資源。 　　★完整AWS介紹：有系統、目的性的逐一介紹各項AWS基礎服務。 　　內容詳細解說，Step by Step實戰操作。不需撰寫程式碼，逐步帶領你建構出自動生成、負載平衡、自動擴展、完整狀態監控、程式碼全自動佈署的線上WordPress環境，讓開發者能專注在服務的開發，而非架構的管理。

　　本書是作者集結多年WordPress開發管理經驗，整理彙集心得而成，可讓想建構穩定系統的管理者不再重蹈作者過去的覆轍。另外，本書也一一介紹AWS各項基礎服務，可讓想使用AWS卻不得其門而入的人經由系統化的介紹一窺AWS究竟，不再為一卡車的服務與看不懂的名詞困擾。 　　透過本書，你將學到： 　　★系統化地學習各項AWS服務。 　　★雲端平台的架構設計思維。 　　★在不手動安裝下全自動生成LAMP環境。 　　★打造具負載平衡、容錯的穩定環境。 　　★在不登入Linux的情況下做好全站架構管理。 　　★打造線上網站的完整備份機制。 　　★建構自動化監控、警報、服務還原機制。 　　★不需複雜

設定在5分鐘內讓網站免費支援https。 　　★因應變動人流對網站衝擊的全自動擴展架構。 　　★打造抵擋DDoS攻擊的安全環境。 　　★全自動偵測XML-RPC攻擊。 　　★打造無限容量的多媒體庫。 　　★佈署全球CDN。 　　★如何不讓網站通知信變成垃圾郵件。 　　★打造與Git整合的團隊開發環境。 　　★一鍵式生成開發、測試環境。 　　★藍綠燈佈署讓上線服務不中斷。 　　★AWS省錢小撇步。  

入侵防禦系統效能改善之研究

為了解決latency測試的問題，作者傅遠佳 這樣論述：

近年來因為網際網路的快速發展，網路安全的相關研究及商品迅速的增加，其中又以入侵偵測系統(Intrusion Detection System)受到非常大的重視。網際技術的快速發展，促使了骨幹網路頻寬大幅增加，但隨著網路頻寬的增加，入侵偵測與防禦變得越來越困難，如何有效提昇入侵偵測系統的效能，同時又能降低成本成為系統發展的挑戰。目前的入侵偵測系統大多使用專用的軟硬體設備，因此價格昂貴。自由軟體因為免費、開放的特性逐漸受到重視，其中又以Linux受到廣泛的支持，如果能有效加以利用，應可節省大量的建置成本。近年來因為PC快速發展，PC的效能持續增加但成本卻持續降低，又因為Processor製造商在

Single-Core Processor的發展出現效能瓶頸，因此PC的Multi-Core Processor技術發展迅速，如果能將Multi-Core Processor的PC系統結合自由軟體，並以此取代專用且昂貴的網路安全設備，必能大幅的節省成本。雖然Multi-Core Processor能提昇效能，但目前的Linux在Multi-Core Processor的系統上無法有效的增加網路處理能力。在本論文中，我們針對如何改善以Linux為基礎的入侵防禦系統效能進行研究，分別從系統的Pattern Match Module演算法以及Linux在Mulit-Core Processor的網路

流程進行改良，藉此提昇入侵防禦系統的整體效能。實驗的結果顯示，在改善Pattern Match Module演算法後，比自由軟體中頗受好評且廣泛使用的入侵防禦系統Snort快了91%；改良了Linux網路處理流程能夠有效的將負載分散到所有CPU，系統的處理能力能因此提高。兩者整合後，在2GB的網路環境下頻寬測試可以到達1.8GBit/s的速度。