主要观点：GitHub 性能工程团队定期进行实验观察系统在不同负载条件下的性能，发现 CPU 利用率对系统性能影响显著，通过实验探索不同阶段的具体阈值和影响，以优化系统效率。
关键信息：

• 开发环境 LUC 可满足实验需求，能模拟生产环境且灵活调整流量。
• 不同实例类型在 CPU 利用率上升时，CPU 时间增加， latency 有差异，且受 Turbo Boost 效应、Hyper-Threading 影响。
• 需找到 CPU 利用率的“黄金比例”，避免资源浪费和性能下降，可通过数学模型确定。
• 某实例存在 CPU 频率未达广告值的问题，启用 C 状态可改善性能。
  重要细节：
• 实验收集数据时，通过“stress”工具增加 CPU 利用率，不同实例类型调整步骤不同但总 CPU 利用率相同。
• 图表展示了 CPU 时间与利用率、延迟百分比与利用率、CPU 核心频率等的关系，如不同实例类型在不同利用率下的性能变化。
• 感谢团队成员在实验、数据分析和内容审核等方面的协助。
• 介绍了相关的 GitHub 资源，如 Docs、GitHub、Customer stories、GitHub Universe 2024 等。