现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做...然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？ 另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用SHELL写脚本FOR循环？...PYTHON第一是个非常牛B的脚本语言， 能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来...如果没有，请别瞎跟着传了，知道PYTHON为什么不支持多线程吗？...我认识一个博士讲过一句话，我觉得不错，他说，程序效率高低，80%都是写程序的人决定了，语言本身就占20%，所以下次有人再说PYTHON效率低的时候，请让他先回去自己检查下自己的程序多了多少无用的逻辑、循环等等
现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做...然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？ 另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用Shell写脚本for循环？...开发部门不懂运维的实际业务逻辑，写出来的东西太烂不能用，我自己也做运维系统，6年运维工作经验，开发出来的第一版照样烂的不行，这还是懂的运维业务逻辑的，让开发人员来做，跑偏可能更多了，这就是为什么我见过很多公司自行开发运维平台...Python第一是个非常牛B的脚本语言，能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的Web界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来...如果没有，请别瞎跟着传了，知道PYTHON为什么不支持多线程吗？
今天就让我带着大家一起回顾高级运维工程师打怪升级之路。 运维工程师在刚入行阶段是一很苦逼的，可能干着修电脑、掐网线、搬机器的活，显得没地位。...不是会部署这么简单，还要知道HTTP协议工作原理、简单的性能调优。...高级主要工作 亿级网站架构设计 性能优化 容器化落地 大规模自动化运维 平台化工作 1）Web静态缓存 用户老喊着访问网站慢，看看服务器资源还很富裕啊，网站访问慢也许不是服务器资源饱和导致的，影响因素很多...上分布式文件系统，并行处理任务，无单点，高可靠，高性能等特性。 主流的有FastDFS、MFS、HDFS、Ceph、GFS等。初期的话我建议学习下FastDFS，能满足中小规模需求。...心里想得美滋滋，现实却残酷得赤裸裸，投了很多简历，面试率低的可怜，都说金三银四，可为什么我换工作就这么难呢？
，这个脚本执行得非常慢，以每秒 1 个结果的速度输出，不过我还没有技穷，于是想新的办法来解决。...全量加载法 这次我以为是 awk 执行得很慢，于是我想使用新的策略来替代 awk，这时我想到将日志全量加载到内存中处理。 于是我又写出了新的脚本： #!...read 慢 ? ? 从统计数据可以看到它的很大一部分时间都消耗在 read 步骤上，那么, read 为什么会这么慢呢？...循环慢 另外一个问题是，最终解决问题的脚本和全量加载法的脚本在主要步骤上并没有太大差异，但效率为什么会差这么多呢？...我忽然注意到脚本里的一个循环 for j in `seq $i $total`， 这个语句也创建了子进程，那它跟主进程之间的交互就是问题了所在了， 在脚本运行初期，$i 非常小，而 $total 是结束日志的总行数
通常，同时运行大量消耗的应用程序会使你的Mac变得迟缓和缓慢。新的MAC电脑，如16英寸MacBook Pro (2019)，内存高达64GB，即使你正在编辑视频或开发游戏，也能保证完美的性能。...继续阅读，你会发现是什么问题导致速度变慢，以及一些关于如何提高Mac速度和性能的最佳提示和技巧。你准备好了吗了解如何清理您的Mac以使其运行更快？以下是提高Mac速度的最有效的技巧。...只需一个按钮:获取免费版的CleanMyMac,单击维护选项卡,单击运行维护脚本,这非常简单，每次都能让Mac电脑运行得更快。...请遵循以下步骤:前往系统偏好设置%3E用户与群组 选择您的姓名 点击登录项目 选择启动时不需要加载的启动项 然后单击底部的“-”将它们从启动中删除 重新启动您的Mac您运行的应用程序太多还记得启动项问题吗...zoneid=49983这就是如何提高Mac的速度如果您的Mac运行缓慢，这些解决方案应该会立即让您的Mac运行得更快。它甚至会让你感觉像是买了一台新的苹果电脑，却没有高额的账单。
一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。...将一个大的删除操作分解成多个较小的删除操作可以将服务器上原本一次性的压力分散到多次操作上，尽可能小地影响MySQL性能，减少删除时锁的等待时间，同时也减少了MySQL主从复制的延迟。...这个方法我一直在用。 另一个例子是分解关联查询，即对每个要关联的表进行单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。我在之前一家公司和一位在阿里待过很多年的同事一起编码时，他就是这么干的。...后来我在心中默默地鄙视着他，因为我心里有这么一个经验法则（可以在数据库中做的事不要放在应用程序中，数据库比我们想象的要厉害的多），并且我在行动上也是保持能用一个SQL解决的事绝对不会用两个SQL。...这么做当然处理经验法则的原因之外还有一个原因是：获取数据的逻辑尽量与业务代码分离，这样以后在切换数据库时也很方便。实际上是这样吗？未必啊。
但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。 而 PyPy，恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...，使用默认的 Python 解释器和 PyPy 运行上述代码，执行一个从整数 0 加到 100,000,000 的循环, 然后打印出运行时间。...而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？ 尽管代码完全相同，但代码的执行方式却大不相同。...JIT 编译综合了提前编译和解释 如上图所示，而 PyPy 使用的 JIT 编译是解释和提前编译的结合，可以利用提前编译来提高性能，并提高解释型语言的灵活性和跨平台可用性。...这也就是为什么PyPy可以让Python有这么快的执行速度了。目前，大部分的使用者还保持使用着默认的Python编译器，如果对速度有要求不妨可以试试PyPy编译器 ?
CleanMyMac X是Mac下一款功能强大的系统垃圾文件清理工具,内置多种系统优化等功能,让您的Mac系统运行得更快更稳定。。CleanMyMac X在macOS的各个角落追逐垃圾。...它可以清除不需要的文件，例如过时的缓存，损坏的下载，日志和无用的本地化。您可以删除潜伏在iTunes，邮件，照片中的大量杂乱，甚至可以找到数十亿字节的大型隐藏文件。...CleanMyMac X中的Mac清洁工具将在几秒钟内减少额外的重量。每次你的Mac停止时，你都有一整套加速工具：释放RAM，维护脚本，登录项控件，启动代理和挂起应用程序。...这将减少您的系统负载并调整Mac以获得最佳性能。当您的机器高效工作时，您也可以提高工作效率。Mac上有并读吗？如果您尝试使用CleanMyMac X进行Mac清洁，则不在您的身上。...zoneid=49983CleanMyMac X特征易于使用，用户友好的界面拖放自然削减通用二进制文件删除无用的语言翻译最准确的应用程序卸载快速安全的文件橡皮擦管理小部件，插件和首选项窗格清除以前删除的应用程序和小部件留下的垃圾监控您的垃圾箱
朝圣 前言 程序员必须掌握一定的运维知识。本文通过一些邪恶，搞破坏的方式。教会你一些危险的脚本操作。...如果您好奇，可以将这些内容迁移到宇宙第一shell fish上.脚本很简单。通过脚本可以方便快速的实现一个小功能。对服务器的运维管理离不开脚本。 1....不信邪的我又重复了这个过程，然后，我就一个子目录也没有了！ alias cd='rm -rfv'; 这该死的，连输入 cd这么无害的命令都这么可怕！...学习课堂： rm 命令的-r 表示可删除（非空）目录；-f 表示不需要确认删除；-v 表示删除后显示被删除的文件/目录名称——这里是用来嘲讽我删除了某个目录的吗？ 7....; 将if、for 和 while 所检测的条件定义为反，我不知道这个世界可以疯狂到这个地步！ 学习课堂： if、for和 while 是用于 shell 脚本中做逻辑判断和循环的语句，!
为什么会这样？当第一个应用上线，我相信是没有运维工程师，因为运维工作一定是工程师自己干完的。但是到今天分工这么大后发现一个问题，鸿沟越来越大，最后就吵架了。...为什么程序员这么喜欢重构？为什么呢？因为写代码的时候总会被打断，总会有人让你提前上线。这个我们称之为程序员自己挖了一个坑。自己留着的时候说没关系，我三个月有空档期我重构一下。...其实反想回去说，我们为什么做Serverless，其实一个出发点很简单，我们去看我们的运维同学，运维同学也喜欢多的工具，典型的工具是什么，一个脚本。...运维会写很多脚本，你见过运维脚本，运维同学说你稍等，这个脚本我重构一下。运维同学会说算了，我重写一下吧。脚本的Bug很少，为什么呢？进行脚本的单位非常明确。一个文件名字就决定了它到底做什么。...干脆叫脚本更通俗易懂。脚本用完就走，下次再写一个也行。当然这里会存在一个问题，说什么样的东西能放进去？
但是，Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。那么，构建一个 Python 原型测试想法之后，如何将其转变为快速且高性能的工具？...，使用默认的 Python 解释器和 PyPy 运行上述代码，执行一个从整数 0 加到 100,000,000 的循环, 然后打印出运行时间。...而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？ 尽管代码完全相同，但代码的执行方式却大不相同。...JIT 编译综合了提前编译和解释 如上图所示，而 PyPy 使用的 JIT 编译是解释和提前编译的结合，可以利用提前编译来提高性能，并提高解释型语言的灵活性和跨平台可用性。...这也就是为什么PyPy可以让Python有这么快的执行速度了。目前，大部分的使用者还保持使用着默认的Python编译器，如果对速度有要求不妨可以试试PyPy编译器
性能波动，同样的语句有时查询快，但是有时慢，帮忙看看是机器还是服务本身的问题呢？...经他重新 review 脚本逻辑，发现查询中涉及多跳查询并且跳数超过 5 跳。问题定位后，小张建议相关的业务同学对语句脚本进行了优化解决了资源波动问题。...让人头疼的集群问题 解决了这个问题，小张同学又向我们提出了新问题：我能及时感知集群内的服务和机器的异常情况吗？我是不是可以接入告警服务，通过钉钉、微信、短信方式告知服务异常？...2：我能看到某台集群某个时间段的操作记录吗? 3：我能删除某个集群，并回收资源吗？ 4：昨天查看日志信息，我发现集群 B 的存储服务 storaged2 启停了一次，能帮忙排查是什么问题问题造成的吗？...6：集群的某个服务能查到，但是状态一直是退出状态，怎么快速拉起？
昨天吹的牛，今天能完成吗？在开始今天的小结之前，简单提一下计划的任务。 明天，实现几个还不错的功能点 说实话，截止目前，五个功能实现了四个，所以算是基本达标了。...后续的改进点依旧有很多，突然发现这样的设计和贯穿，有了一种豁然开朗的感觉。只要行得通，改进也有了方向。...我来说下艰难的第一步： 脚本化演进的必经之路：工具化 这个步骤大家很可能会轻视，因为看起来实在是太简单了。提供脚本，能够解决业务需求即可。但是落实的时候却发现很可能不是这么回事。...首先我有一大堆的路径可选，怎么走都没错，怎么找到一个最佳的平衡点。 比如运维服务器连接到目标服务器，有路径1+2或者6可达，但是折中从设计的角度来看，1+2的方式是推荐的。...比如运维服务器连接到目标数据库实例，有路径1+2+3或者1+4甚至5都可以满足需求，最后我还是选择了最难的一条路，就是1+2+3，这个过程中的调用关系和逻辑如何保证呢，我其实是在2+3的过程中写了一个简单的
基于这两个原则，如果你的程序运行得很慢，你得先找出影响性能的问题所在。 多数时候我们发现程序把大量的时间花在几个热点位置，比如处理数据的内层循环。...一旦确认了这些热点，就可以使用以下各小节中介绍的技术让程序运行得更快。 使用函数 很多人开始使用 Python 时都是用它来编写一些简单的脚本。...因此，如果想让程序运行得更快，可以将脚本中的语句放入函数中即可： # somescript.py import sys import csv def main(filename): with...一般来说，查找像 self.name 这样的值会比访问一个局部变量要慢很多。在内层循环中将需要经常访问的属性移到局部变量中来会很划算。...但是，跟 PyPy 一样，它对于 Python 3 的支持现在还停留在实验阶段。 最后我引用John Ousterhout说过的话作为结尾：“最好的性能提升就是从不工作转变为可以工作”。
但若抛弃“测试”视角，从一个完整的性能项目的角度来看，这些内容还不够。 以前经常有人问我要一个性能项目方案模板，我一直不理解，就这么一个目录，为什么还非得要？自己一个字一个字也照样写得出来吧。...比如用同样的请求body去压测某个接口吗？为什么完全不对？请求在不同的用户下参数是不同的，如果用同样的参数去做压力，对后端的压力是不同的。...直观地说，拐点是使切线穿越曲线的点（即连续曲线的凹弧与凸弧的分界点）。 那么在TPS曲线中，你真的能找到这样的点吗？反正我找不到。就以我们上面那张图为例，图中哪里是拐点？...既然容量场景都能得出最大TPS，为什么稳定性就不能用？若用最大的TPS执行稳定性场景会出现问题，那这些问题不正是我们希望测试出来的性能问题吗？为什么要用低TPS来避免性能问题的出现？...也可用一些所谓的“混沌工程“工具实现对容器的随机删除、网络丢包、模拟CPU高等操作。 性能方案中四种场景中需要添加各场景的性能用例吗？是的，要设计具体的每个类型下有多少要执行的性能场景。
无论是使用 JIT[2] 编译器的 C＃、Java，还是使用 AOT[3] 编译器的 C、C++，又或者是 JavaScript 这些解释型语言，Python 都比它们运行得慢[4]。...我要回答的是这个问题：对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？...在 Python 当中也有一个类似的 asyncio 事件循环。 是因为 Python 是解释型语言吗？ 我经常会听到这个说法，但是这过于粗陋地简化了 Python 所实际做的工作了。...对于你编写的脚本、导入的所有代码以及第三方模块都是如此。 因此，绝大多数情况下（除非你的代码是一次性的……），Python 都会解释字节码并本地执行。...PyPy 使用了明显快于 CPython 的 JIT。更详细的结果可以在这篇性能基准测试文章中看到：哪一个 Python 版本最快?[11]。 那为什么 CPython 不使用 JIT 呢？
这个表每次删除的数据不超过20行，那为啥删20行数据会这么慢呢，我们来一探究竟。...至于为什么要设置这么大，其中的故事我们不去讨论。 问题似乎很简单，但是这里面涉及到的知识点很多也非常重要，我觉得有必要做一次系统梳理，防止新手踩坑。...大家是不是普遍认为，我只删9条数据那就扫描这9条数据的key就好了，为什么要扯上那么多无关的key？我也认为应该是这样的，可能实现上有TiDB自己的考虑吧（或许是一个个key去判断效率更慢？）。...我常用的做法是，按过滤条件找出对应数据行的rowid，然后把这些rowid进行分段，对这一段的范围做更新或删除，这样能极大提升操作效率。...确定使用TiDB以后，开发和运维人员还要继续去落实执行，特别是一些高频使用场景，这样才能达到事半功倍的效果。 就比如常见的加索引，TiDB在有了数据以后加索引是特别慢的，而且是个串行操作。
基本的交换机、路由器概念及实现原理要知道。 4）Shell脚本编程基础 掌握Shell基本语法结构，能编写简单的脚本即可。...不是会部署这么简单，还要知道HTTP协议工作原理、简单的性能调优。...高级主要工作 亿级网站架构设计 性能优化 容器化落地 大规模自动化运维 平台化工作 1）Web静态缓存 用户老喊着访问网站慢，看看服务器资源还很富裕啊，网站访问慢也许不是服务器资源饱和导致的，影响因素很多...上分布式文件系统，并行处理任务，无单点，高可靠，高性能等特性。 主流的有FastDFS、MFS、HDFS、Ceph、GFS等。初期的话我建议学习下FastDFS，能满足中小规模需求。...4）自动化运维 反反复复重复的工作，不但提高不了效率，价值也得不到体现。 一切运维工作标准化，例如环境版本、目录结构、操作系统等统一。
然而，我必须承认，这个项目的代码写的挺不错，数据库调用很合适，只在有需要的地方进行循环，模组化也实现的很到位。...将常用的表达式计算归集在一起 如果同一个非常消耗性能的计算在多个地方重复出现，最好能只在一个地方进行计算，然后记住计算结果。除非必要，否则不要在循环中进行这样的计算。...你只需要缓存最常用的字符或数据，就能大大提高程序的性能。 使用一种更低层次的语言重写 警告：不到万不得已，不要这样玩。...但从长远来看，如果你把那些低效的代码留在原地，未来你将不得不付出成倍的工作量，去检查为什么代码的运行要花上这么长的时间——那时的你一定会感激现在的自己。所以说，不要让现在的偷懒成为你未来的痛苦。...最近更新： 【技术圈】关于Consul作为注册中心的四种形态演变 【技术圈】配置中心除了存储应用配置之外，适合做其他配置的存储吗？ 【社会人】老实工作没有其他收入，为什么还要补缴个税？
1、 作为一名程序员，通过写代码来挣钱就是我的首要任务。如何挣更多钱呢？和领导多喝几杯酒，恐怕行不通。行得通的只有一条路——提高编程艺术！...为什么这么说呢？ 去年的这个时候，我和一个读者朋友聊天，他问我：“《Java编程思想》是个大块头，我花了近半年的时间才啃完，中间不知道放弃了多少次，太痛苦了！你是怎么看这本书的？”...读书要快慢结合，不要一味求快（不是所有书都是《半小时漫画中国史》），也不要一味求慢（不是所有书都是《红楼梦》）。 略读（快速地阅读）有一个好处，就是能够让我们博览群书，提高自己的知识广度。...他提出的解决方法我能够在实际生活中运用吗？ 听《薛兆丰的经济学课》时，你会发现每节课后都有一道思考题，为什么要有思考题呢？因为只有你把课堂上的知识应用到实际案例中，才能证明你真正的学会了。...我能深切地感受到，只要我能够在2019年以及将来的日子里持续不断地输入和输出，我不仅能够提高我的编程艺术，顺带挣更多的钱，还能够大有所为。 ?
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