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Réduire la consommation CPU due à la collecte des déchets

Réduire la consommation CPU due à la collecte des déchets

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La consommation CPU peut être réduite grâce à des méthodes innovantes pour la collecte des déchets. Découvrez comment cela est possible !

## Les cinq stratégies efficaces pour optimiser la performance des applications et réduire les coûts d’hébergement

Tous les langages de programmation modernes tels que Golang, Node.js, Java, .NET, Python, etc. effectuent une collecte automatique des déchets afin de supprimer les objets non référencés de la mémoire. Bien que cette collecte automatique des déchets offre un certain confort aux développeurs, elle peut avoir un coût : une consommation excessive du processeur. Les cycles constants consacrés à la collecte des déchets entraînent deux effets secondaires :

  • Dégradation des performances de l’application : étant donné que les cycles du processeur sont constamment dirigés vers la collecte des déchets, les performances globales de l’application seront affectées.
  • Augmentation des coûts d’hébergement cloud : cela augmente vos coûts d’hébergement cloud. Dans le but de réduire les coûts d’hébergement cloud, Uber a récemment ajusté sa collecte des déchets pour réduire l’utilisation du processeur.

    • Dans cet article, nous nous penchons sur cinq stratégies efficaces qui peuvent aider à atténuer ce problème, permettant aux développeurs d’optimiser les performances de l’application et de limiter l’impact sur les dépenses d’hébergement.

    Pour optimiser les performances d’une application et réduire la consommation du processeur liée à la collecte des déchets, il existe plusieurs stratégies. La première consiste à utiliser un logiciel spécialisé pour gérer la mémoire. Ces outils surveillent la mémoire et libèrent les objets non référencés avant que le système ne le fasse automatiquement. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Une autre stratégie consiste à utiliser des outils pour profiler le code et identifier les objets qui sont stockés dans la mémoire et qui ne sont plus utilisés. Ces outils peuvent également aider à trouver des bogues qui peuvent entraîner une fuite de mémoire et à éliminer les objets non référencés.

    Enfin, il est possible d’utiliser des outils pour surveiller le comportement des applications et analyser leur utilisation de la mémoire. Ces outils peuvent aider à identifier les applications qui consomment beaucoup de mémoire et à prendre des mesures pour réduire leur consommation. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Source de l’article sur DZONE

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    Go et Redis : Mieux Ensemble

    Go et Redis : Mieux Ensemble

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    Go et Redis sont deux technologies puissantes qui peuvent être utilisées ensemble pour créer des applications robustes et performantes. Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils !

    « Je viens de présenter cette présentation à la Conf42 Golang 2023 et j’ai pensé qu’il serait peut-être une bonne idée de la transformer en un article de blog pour ceux qui ne veulent pas passer 40 minutes à regarder la présentation (cela va, je comprends) ou à regarder simplement les diapositives en essayant d’imaginer ce que je disais.

    Alors, voilà! »

    Data est un terme qui est devenu très populaire ces dernières années. Il est utilisé dans de nombreux contextes et est souvent associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et le machine learning. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée.

    C’est pourquoi j’ai présenté une conférence intitulée «Exploiter les données avec Golang» lors de la Conf42 Golang 2023. L’objectif de cette présentation était de fournir une introduction à la donnée et à ses applications possibles avec Golang. J’ai commencé par expliquer ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. J’ai ensuite discuté des différents types de données et des outils disponibles pour travailler avec elles.

    Enfin, j’ai discuté des avantages et des inconvénients de l’utilisation de Golang pour travailler avec des données. J’ai également expliqué comment Golang peut être utilisé pour créer des applications qui exploitent les données. Enfin, j’ai discuté des meilleures pratiques pour le traitement des données et leur analyse.

    Au cours de ma présentation, j’ai essayé de montrer comment les développeurs peuvent tirer parti des données pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes. J’espère que cette présentation aidera les développeurs à comprendre comment exploiter les données avec Golang et à créer des applications plus robustes et plus performantes.

    Source de l’article sur DZONE

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    Golang vs. Python: Which Is Better?

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    Do you want to learn how to code but are a beginner?

    Which programming language should you start learning first? The languages that developers employ the most are those that are quick, simple to learn, and in-demand.

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    Kubernetes Data Simplicity: Getting Started With K8ssandra

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    You might have heard about the K8ssandra project and want to start contributing, or maybe you want to start using all of its features. If you aren’t familiar with K8ssandra (pronounced like “Kate Sandra”), you can read this overview before digging into the developer activities in this post.

    In a nutshell, K8ssandra is an open-source distribution of Apache Cassandra™ for Kubernetes, which includes a rich set of trusted open-source services and tooling. K8ssandra comes with handy features that are baked-in and pluggable, which allows for flexible deployment and configuration.

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    Using AWS Lambda Function URL To Build a Serverless Backend for Slack

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    A combination of AWS Lambda and Amazon API Gateway is a widely-used architecture for serverless microservices and API-based solutions. They enable developers to focus on their applications, instead of spending time provisioning and managing servers.

    API Gateway is a feature-rich offering that includes support for different API types (HTTP, REST, WebSocket), multiple authentication schemes, API versioning, canary deployments, and much more! However, if your requirements are simpler and all you need is an HTTP(S) endpoint for your Lambda function (for example, to serve as a webhook), you can use Lambda Function URLs! When you create a function URL, Lambda automatically generates a unique HTTP(S) endpoint that is dedicated to your Lambda function.

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    Developing Event-Driven Microservices

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    This is the second in a series of blogs on data-driven microservices design mechanisms and transaction patterns with the Oracle converged database. The first blog illustrated how to connect to an Oracle database in Java, JavaScript, Python, .NET, and Go as succinctly as possible. The goal of this second blog is to use that connection to receive and send messages with Oracle AQ (Advanced Queueing) queues and topics and conduct an update and read from the database using all of these same languages.

    Advanced Queuing (AQ) is a messaging system that is part of every Oracle database edition and was first released in 2002. AQ sharded queues introduced partitioning in release 12c and is now called Transaction Event Queues (TEQ).

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    SonarQube Analysis With Ginkgo on Mac

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    Ginkgo is the testing framework of choice for many projects developed in Golang. Here is an example setup for SonarQube project analysis.

    Prerequisites

    • SonarQube server installation: For the purpose of the tutorial I have a docker image running on my machine on http://localhost:9000.
    • SonarQube project: For the purpose of the tutorial I have created a project with project key com.bdpanajotova.golang-sonar-example and name Golang Sonar Example.
    • Golang project for analysis with Ginkgo tests: Here is the example project I use in GitHub.

    Here is the documentation for the fast local setup of SonarQube.

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    FizzBuzz on Mule 4 With a While Loop Using VM Queue

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    A friend shared this youtube video on the Art of Code where FizzBuzz was demonstrated on SonicPi and also at end of the video (I won’t spoil it for you). After watching it, I was highly inspired to also implement it on Mule, because why not? I even searched the web to see if anyone had already done a FizzBuzz loop on Mule. The fact that I then did it last night kinda tells you that the answer was no.

    It turns out that I also learned a thing or two implementing FizzBuzz on Mule 4. FizzBuzz is one of the ways loops are introduced when learning a programming language. Even the recent Golang course I took also introduces loops using FizzBuzz. For the uninitiated, FizzBuzz is derived from a children’s game, the problem statement for a FizzBuzz program is pretty straightforward. This is the same one you can find at HackerRank.

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    Quickly Find Rust Program Bottlenecks Online Using a Go Tool

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    Profiling large Rust applications online is difficult. Current profilers are not up to the job.

    When we need to analyze a Rust program’s performance, we often think about perf. To use perf, we need to:

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    Nancy, on a Boat! (Announcing Nancy for Docker)

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    Nancy has arrived.
    You may also enjoy:  Integrating Docker Solutions Into Your CI/CD Pipeline

    Nancy is now wrapped up as a Docker image for execution in a pipeline or via an alias in a terminal.

    Nancy is a tool to check for vulnerabilities in your Golang dependencies, powered by Sonatype OSS Index. docker-nancy wraps the nancy executable in a Docker image.

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