上一篇作为专题系列的第一篇,我们深度剖析了关于 Kafka 存储架构设计的实现细节,今天开启第二篇,我们来深度剖析下「Kafka Broker 端网络架构和请求处理流程」是如何设计的? 相信使用过
一、网站性能测试 (1)性能测试指标:①响应时间;②并发数;③吞吐量;④性能计数器; (2)性能测试方法:①性能测试;②负载测试;③压力测试;④稳定性测试; (3)性能优化策略: ①性能分析:检查请求处理各个环节的日志,分析哪个环节响应时间不合理,检查监控数据分析影响性能的因素; ②性能优化:Web前端优化,应用服务器优化,存储服务器优化; 二、Web前端性能优化 (1)浏览器访问优化: ①减少http请求:因为http是无状态的,每次请求的开销都比较昂贵(需要建立通信链路、进行数据传输,而服务器
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洪志国,腾讯云工程师,负责 TKE 产品容器运行时,K8s,Mesh 数据面等基础组件研发。 陈鹏,腾讯云工程师,负责腾讯云 TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。 容器的底层实现深度依赖于内核的众多特性,如 overlay 文件系统,namespace,cgroup 等,因此内核的功能和稳定性,在很大程度上,决定了整个容器 PaaS 平台的功能和稳定性。从 TKE 上线三年多以来,上万集群,数十万个节点的运营经验来看,内核问题约占所有节点问题的三分之
之前写了一篇当Android遇到Netty - 掘金,里面有用OkHttp与Netty进行对比,但没有详细说明区别,本文便专门讲讲这两个框架之间的区别
Python 并发网络库 Tornado VS Gevent VS Asyncio Tornado:并发网络库,同时也是一个 web 微框架 Gevent:绿色线程(greenlet)实现并发,猴子补丁修改内置 socket Asyncio:Python3 内置的并发网络库,基于原生协程 Tornado 框架 Tornado 适用于微服务,实现 Restful 接口 底层基于 Linux 多路复用 可以通过协程或者回调实现异步编程 不过生态不完善,相应的异步框架比如 ORM 不完善 Gevnet 高性能的并
Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议,Kafka的这套协议完全是为了Kafka自身的业务需求而定制的;
事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问。
一般网站优化都是优化后台,如接口的响应时间、SQL优化、后台代码性能优化、服务器优化等。高并发情况下,对前端web优化也是非常重要的。 下面说说几种常见的优化措施。 1、HTML CSS JS位置 一般需要将CSS放页面最上面,即HEAD部分,而将JS代码放页面底部。因为页面需要加载为CSS才进行渲染,而JS如果不是在页面加载之前就要执行就要放到页面最底部,以免在页面展示之前因JS过多加载而影响页面渲染速度。 2、引用文件位置 有一些插件需要引用到远程的图片、CSS、JS、图标等,如果远程的资源连接网速
linux运维中,web cache server方案的部署是一个很重要的环节,选择也有很多种比如:varnish、squid、nginx。 下面就对当下常用的这几个web cache server做一对比: 1)从功能上说:varnish和squid是专业的cache服务,而nginx的cache功能是由第三方模块完成。 2)要做cache服务的话,肯定是要选择专业的cache服务,优先选择squid和varnish。 Varnish 可以认为是内存缓存,速度一流,但是内存缓存也限制了其容量,缓存页面和图
本文来自OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题:现代数据架构》专场、dbaplus专场:万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享,分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节)。
互联网时代,业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下,不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统,即使是一些垂直领域的业务系统(如三甲医院的挂号系统)每天也有不小的访问量。
高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
网站性能对于普通用户来说,最直接的体现就是响应时间。用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度,即从客户端发送请求,到服务器返回响应内容的时间。
网站优化网站加速一直是一个持久的话题,及时今天我们的网络宽带速度越来越好了,但是对于速度的追求是无止境的,文章来源:https://zouaw.com/
我们聊了性能优化的六大原则。原则有了,但是在针对实际的性能问题的时候,用什么样的解决方案才可以提升性能呢?这就需要你了解具体的优化策略了。
软件的高可用性是指软件的不间断运行能力,它一方面要求软件所依赖的设备本身具有高可靠性,另一方面必须从软件的设计入手,其主要技术指标是存储切换功能,数据复制功能,数据快照功能等。
ARR简单的说就是一个IIS7的负载均衡模块,可以一次管理多个IIS 6/7的服务器集群,规则基于URL,或者基于HOST NAME,或者基于HTTP HEADER。微软的Application Request Routing(ARR) 2.0使得Web管理员,虚拟主机提供商,内容分发网络(CDN)通过基于规则路由,机器名匹配,HTTP请求的负载均衡和分布式磁盘缓存来提高Web应用程序的的可扩展性和可靠性。有了ARR技术,管理员可以优化资源以及应用服务器的管理成本。 负载均衡可以有效的提高资源的利用率 使
在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
在当今数字化的世界中,网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性,还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验,理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中,我们经常涉及到一系列关键概念,包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
我将这十大策略分成五个类别,每个类别对应两个相关策略,帮助你掌握。这五个类别是:时空相互转换、并行 / 异步操作、预先 / 延后处理、缓存 / 批量合并、算法设计和数据结构。我们现在一个个来讲。
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
作为即时通讯技术的开发者来说,高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸,什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来,又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如:Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时,方知自已所掌握的不过是皮毛。
HQ Trivia 号称直播答题的鼻祖,它是一款小知识互动游戏,由短视频社交鼻祖Vine的联合创始人拉斯-尤苏波夫和科林-克罗尔共同开发
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者 / 机智的小熊 爱思考的程序员 专注于架构、开发、运维等领域的深入研究 笑谈架构设计 事故的发生是量的积累的结果,任何事情都没有表面看起来那么简单,在软件运行的过程中,随着用户量的增加,不考虑高可用,迟早有一天会发生故障,不得事先考虑高可用设计,而高可用是一门庞大的学问 你想知道我在设计一个高可用系统会考虑哪些内容吗?在架构设计的过程中 考虑方案选型会带来哪些坑,最差的情况下需要考虑故障发生的紧急解决方案 需
系统在正式上线后必将会面对大量用户访问,面对各种层级的高并发请求,因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面,还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。
http://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/3440570.html
CDN 的本质仍然是一个缓存,而且将数据缓存在离用户最近的地方,使用户已最快速度获取数据,即所谓网络访问第一跳。
内部做了很多优化,从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引,插入数据时自动构建插入缓冲区
CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用 户的距离和响应时间等综合信息将用户的
CAP认为,一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区耐受性(系统具有跨网络分区的伸缩性),在大型网站中,通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性在某种程度上放弃一致性 数据一致性分为:
何为CDN呢?为什么的网站需要它呢?网站全国各地可能因为延迟访问慢,而CDN是帮助一个网站能够加速打开。CDN全称内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)通过将站点内容发布至遍布全球的海量加速节点,使其用户可就近获取所需内容,避免因网络拥堵、跨运营商、跨地域、跨境等因素带来的网络不稳定、访问延迟高等问题,有效提升下载速度、降低响应时间,提供流畅的用户体验。
缓存通过减少对慢速数据源(如磁盘存储或远程服务)的访问来提高性能,允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面:
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇:唯快不破的秘密》。深入地从 IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了 Redis “快”的内部秘密。65 哥深受启发,在学习 Kafka 的过程中,发现 Kafka 也是一个性能十分优秀的中间件,遂要求『码哥』讲一讲 Kafka 性能优化方面的知识,所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为 Kafka 系列的开篇之作。
以讲解性能作为 Kafka 之旅的开篇之作,让我们一起来深入了解 Kafka “快”的内部秘密。你不仅可以学习到 Kafka 性能优化的各种手段,也可以提炼出各种性能优化的方法论,这些方法论也可以应用到我们自己的项目之中,助力我们写出高性能的项目。
本文多数内容为小编精心总结,呕心沥血完成,切勿抄袭沿用。 参考文献《架构知识》、《深入理解java》 ---- 章节目录: 前言 前端架构 应用层架构 服务层架构 存储层架构 后台架构 数据采集、监控 安全架构 大型网站特点 系统的演变 大型网站架构模式 架构要素 性能优化 前端性能优化 服务器端性能优化 存储性能优化 高可用性能优化 伸缩性优化 分布式缓存 NOSQL 安全架构常见的攻击方式 加密 信息过滤 1前言 网站架构包括:前端架构+应用层架构+服务层架构+存储层架构+后台架构+数据中心机房架构+
1. 请减少HTTP请求 基本原理: 在浏览器(客户端)和服务器发生通信时,就已经消耗了大量的时间,尤其是在网络情况比较糟糕的时候,这个问题尤其的突出。 一个正常HTTP请求的流程简述:如在浏览器中输入"www.xxxxxx.com"并按下回车,浏览器再与这个URL指向的服务器建立连接,然后浏览器才能向服务器发送请求信息,服务器在接受到请求的信息后再返回相应的信息,浏览器接收到来自服务器的应答信息后,对这些数据解释执行。 而当我们请求的网页文件中有很多图片、CSS、JS甚至音乐等信息时,将
在浏览器(客户端)和服务器发生通信时,就已经消耗了大量的时间,尤其是在网络情况比较糟糕的时候,这个问题尤其的突出。
1、首先可以从php和mysql入手,OPCache缓存就是针对php代码执行效率优化提速的,而Memcached主要是缓存我们的mysql查询,减少不必要的重复查询,从而加快访问深度,显著降低TTFB,减轻服务器压力。
浏览器访问渲染优化 减少 http 请求数 http 协议是无状态的应用层协议,每次 http 请求都会建立新的通信链路,并且在服务端,每个 http 连接都会开启一个单独的线程去处理请求,这都会产生额外的开销 主要手段就是去合并压缩 css,JavaScript,图片文件,把需要的 css,JavaScript,图片资源进行合并减少建立的连接请求数 同时使用 http 的 keep-alive 来进行连接的复用,以此来减少建立的 http 连接数,提高访问性能 启用压缩 在服务端进行文件的压缩,减少通信传
Discuz论坛是国内使用最多的论坛系统,现在最新版为X 3.4,X3.4 从 2018 年 1 月 1 日起只在官方 Git 发布,地址:https://gitee.com/ComsenzDiscuz/DiscuzX,说明已经开源了。discuz有那么多的粉丝,跟它完善的功能有很大关系,开箱即用,很多优化可以直接在后台设置,应对高并发/大数据量,那么discuz怎么优化呢?可以从以下几点来进行,跟ytkah一起来看看吧。
对于文件的存储、传输、磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗。
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