一台服务器报警了，内存占用过高，奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看：每一个匪夷所思的问题背后，都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
公司业务的不断发展，紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁，从而不可避免地带来了线上事故的增多，因此需要对服务器到应用的全方位监控，提前预警。
redis 持久化 RDB：快照的形式实现的持久化 AOF：日志的形式实现的持久化
通常来看，Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化，例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等，但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心，然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
我们知道在Linux中一切皆文件，那么一台服务器最大能打开多少个文件呢？Linux上能打开的最大文件数量受三个参数影响，分别是：
Redis在执行 fsync 的时候，redis 为了保证 AOF 文件安全性，会校验上次 fsync 的时间是否大于2秒。若超过2秒，会发生阻塞。
导读：本文记录一次线上JVM调优实践，FullGC40次/天到10天一次的优化过程，总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。
Web 应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话(Session)。单机情况下，Session 可由部署在服务器上的Web 容器( 如Tomcat) 管理。 在使用负载均衡的集群环境中，由于负载均衡服务器可能会将请求分发到集群中的任何一台应用服务器上，所以保证每次请求依然能够获得正确的Session比单机时要复杂很多。
通过这一个多月的努力，将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次，而且YoungGC的时间也减少了一半以上，这么大的优化，有必要记录一下中间的调优过程。
应用服务器的高可用架构设计主要基于服务无状态这一特性，但是事实上，业务总 是有状态的， 在交易类的电子商务网站，需要有购物车记录用户的购买信息，用户每次 购买请求都是向购物车中增加商品 在社交类的网站中，需要记录用户的当前登录状态、最新发布的消息及好友状态等，用户每次刷新页面都需要更新这些信息 Web 应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话(Session) 单机情况下,Session 可由部署在服务器上的Web 容器( 如Tomcat) 管理 在使用负载均衡的集群环境中，由于负载均衡服务
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
概述 最近.NET的世界开始闹腾了，微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持，并且在不久的将来，我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行。那么大家（开发者和企业）为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢？第一个理由是便宜，淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux，Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的，这些省下来直接就是利润呀，做企业的成本可以降低又没有任何损失，何乐而不为呢？第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架（当然同样也是免费的），分
在互联网服务中，最大的变数就在用户流量上。相比普通的服务，高并发的系统需要同时服务的在线人数会更多，所以对这类系统做容量设计时，我们就需要根据用户请求量和同时在线人数，来推算系统硬件需要投入多少成本。
让我们设计一个实时建议服务，当用户输入文本进行搜索时，它会向用户推荐术语。类似服务：自动建议，提前键入搜索
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统？相信这是困扰着无数开发者的难题，在这里我们以一个网站为例，来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
为了避免单点redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的，即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0，R1，R2，R3； 很多表示用户的键，像 user:1，user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
一、为什么使用Nginx 互联网飞速发展的今天,大用户量高并发已经成为互联网的主体.怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢？这是一些中小网站急需解决的问题。为了解决这个问题引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决，并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理，这样压力就被分解开来。 负载均衡服务器分为两种一种是通过硬件实现的负载均衡服务器，简称硬负载例如：f5。另一种是通过软件来实现的负载均衡，简称软负载:例如a
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
distributed system is one in which components located at networked computers communicate and coordinate their actions only by passing messages（分布式系统是指位于网络计算机的组件仅通过传递消息来通信和协调其行为的系统。）
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis 的性能非常出色，每秒可以处理超过 10 万次读写操作，是已知性能最快的 Key-Value DB。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，很像 memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上
在一台总物理内存125G的服务器上，修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后，启动报错，截图如下：
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
Kafka设计的目的是为能作为一个统一的平台来处理大公司可能有的实时数据流。为此，需要考虑相当广泛的用例。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
目录 1. Tomcat集群能带来什么 1.1 提高服务的性能,并发能力以及高可用性 一般一台机器部署一个Tomcat,因为部署多个有资源共享瓶颈(比如内存网卡磁盘I/O等),所以一般进行隔离 一台T
最近发现hiveserver2（本质上是提供jdbc连接的driver进程）经常发生严重卡死故障，而且卡死分成两种现象。
让我们设计一个网络爬虫，它将系统地浏览和下载万维网。网状物爬虫也被称为网络蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。
要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说，这一直是一项很大的挑战，但是，从现在开始，看完我的文章，你就会觉得容易很多了。
开发者利用jdbc连接hiveserver2（或者利用jdbc连接 spark HiveThriftServer2，由于两者都是提供jdbc连接到hive，因此，后面都统一称为利用jdbc连接hiveserver2），执行简单查询、复杂分析、超复杂分析等不同的sql任务，session并发量还很高（五六百甚至上千的并发），本质上要求大数据平台同时具备oltp的高并发与olap的高分析能力。对于hiveserver2这一类基于hadoop平台的jdbc server而言，非常不适合这种高并发的应用。
CDN 是 Content Delivery Network 的缩写，表示的是内容分发网络。CDN 的作用是把用户需要的内容分发到离用户最近的地方，这样可以是用户能够快熟获取所需要的内容。CDN 其实就是一种网络缓存技术，能够把一些相对稳定的资源放到距离最终用户较近的地方，一方面可以节省整个广域网的贷款消耗，另外一方面可以提升用户的访问速度，改进用户体验。我们一般会把静态的文件（图片、脚本、静态页面）放到 CDN 中
一日凌晨，手机疯狂报警，短信以摧枯拉朽之势瞬间以百条的速度到达，我在睡梦中被惊醒，看到短信的部分内容如下：
公众号改版后文章乱序推荐，希望你可以点击上方“Java进阶架构师”，点击右上角，将我们设为★“星标”！这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
很明显，安装OB时要求服务器可用内存至少 8G，不达标就无法安装。为了凑这3台10G内存的服务器我已经费了不少劲了，free -m 输出中 free 不是有 9G 吗，为什么还报错？
收到“忠粉”小伙伴的反馈，之前的知识文章篇幅太长，看之乏力。小编采纳建议，之后的文章尽量以通俗易懂，简短概述，长文拆分的方式进行。
可用性指标时网站架构设计的重要指标，对外是服务承诺，对内是考核指标，具体到每个工程师，更多的是使用故障分。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
说到 session，我相信每个程序员都不陌生，或多或少在项目中使用过。session 这个词，其实是一个抽象的概念，它不像 Cookie 那样有着明确的定义。当大多数程序员谈论 session 的时候，可能指的是服务端存储数据的 session 对象，例如，用户登录成功之后把用户信息存储在 session 中，类似于这样的程序
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
一般建议不要在域控制器上运行除DNS以外的任何其他角色。您的域控制器应该是域控制器/ DNS，就是这样。小型组织通常会在其域控制器上安装其他角色和第三方软件。建议您尽可能避免这种情况。
Windows Server AppFabric 扩展了Windows Server 的Web应用程序和中间件的托管,管理和缓存功能。AppFabric 缓存给Windows Server 带来了一个分布式的,内存中的对象缓存特性，使得扩展高性能的.NET 应用，尤其是ASP.NET 应用更加方便了。AppFabric 的缓存机制为构建高性能的ASP.NET应用提供了很好的解决方案。
来源：http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》，这本书很值得一看，强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数
高可用（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指：通过设计从而减少系统不能提供服务的时间。
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点
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