根据我们之前的一贯思路,对于一个工具来说都有一定边界和基础,然而软件或者数学都是基于一定的边界的,这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响,但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响,但不改变主题,所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
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生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
生活在 2023 年的互联网时代下,又是在国内互联网越发内卷的背景下,相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标,那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分也就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下,
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
千万级并发实现的秘密 先解释一下什么是10k问题: 什么是 10K 问题? 在 1999 年,Dan Kegel 向网络服务器提出了一个骇人听闻的难题: 是时候让网络服务器去同时应对 10000 个客户端了,你觉得呢?毕竟网络已经变得很普及了。 这就是著名的 C10K 问题。 通过改善操作系统内核和从像 Apache 那样的线程服务器迁移到像 Nginx, Node 这样的事件驱动服务器,工程师们解决了这个 C10K 问题。 但现在我们面临着一个更大的挑战,如果同时应对一千万个连接呢?要解决这个难题,需要些
Nginx的系统学习整理的第三篇博客,主要介绍nginx的应用场景和架构基础,以便更好的理解,再生产环境中进行性能调优。
Redis是一个高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、队列、计数器等场景。在Redis 6.0版本中引入了多线程模型,这一改进在提高性能方面取得了显著的优势。本篇博客将详细探讨Redis 6.0多线程模型相对于单线程模型的优化之处,以及如何使用多线程Redis来提升应用程序性能。
文章主要介绍了通过Linux命令查看系统平均负载的方法,对于服务器管理员来说非常有用接下来是小编为大家收集的Linux命令查看系统平均负载的方法,欢迎大家阅读:
我们现在已经搞定了 C10K并发连接问题 ,升级一下,如何支持千万级的并发连接?你可能说,这不可能。你说错了,现在的系统可以支持千万级的并发连接,只不过所使用的那些激进的技术,并不为人所熟悉。
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在内核中,为每个socket维护两个队列,一个是已建立连接的队列,也就是完成了三次握手,处于established状态,一个是还没有完全建立连接的队列,处于sync_rcvd状态。
处理器正处于多核时代。多内核是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎,多核处理器是单芯片。一枚多核处理器上可以承载多个内核,但只需要单一的处理器插槽即可以工作,同时,目前流行的操作系统已经可以利用这样的资源,将每个执行内核作为分离的逻辑处理器,通过在多个执行内核之间划分任务,在特定的始终周期内执行更多任务,提高并行处理任务的能力。
Nginx相关的内容有点延迟,趁着今天有空就给大家整理完,本篇文章来给大家把Nginx我们在工作中常用的配置来给大家分享下,希望能对大家有所帮助。
系统写好了,能不能顺利上线?一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
在前一篇《局域网SDN技术硬核内幕 - 前传 多核技术为摩尔定律延寿》中提到了,通过多核可以突破主频物理限制的瓶颈,提升单台计算机的计算能力。在Intel的至强处理器平台上,单台计算机的核数可达200以上。
uptime、w、top等命令都会有系统负载load average的输出,系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数,包括可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是活跃进程数。它和cpu使用率没有直接的关系
如图所示,一个请求会先经过 Nginx 到达应用服务层,然后再去访问数据层(比如 Redis、MySQL 等),提供基本的数据功能。我们的应用服务因为要求开发效率是非常高的,所以它的运行效率是很低的,它的 qps、tps或者并发都是受限的,所以我们需要把很多这样的应用服务组成集群,向用户提供高可用服务。而一旦很多服务构成集群的时候,我们需要 Nginx 具备反向代理功能,可以把动态请求传递给应用服务。
————————–2021.3.9更新—————————————- 有几位读者私聊我遇到了如下问题
简介 线程池作为提高程序处理数据能力的一种方案,应用非常广泛。大量的服务器都或多或少的使用到了线程池技术,不管是用Java还是C++实现,线程池都有如下的特点: 线程池一般有三个重要参数: 最大线程数。在程序运行的任何时候,线程数总数都不会超过这个数。如果请求数量超过最大数时,则会等待其他线程结束后再处理。 最大共享线程数,即最大空闲线程数。如果当前的空闲线程数超过该值,则多余的线程会被杀掉。 最小共享线程数,即最小空闲线程数。如果当前的空闲数小于该值,则一次性创建这个数量的空闲线程,所以它本身也是一个创建
以 Java 举例,线程的使用过程中遇到了什么痛点?池化的思想的引入,Java 中是如何用线程池来解决这样问题的?Java 线程池在使用中的问题。公司又是如何实践的?
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加,数据中心的数据愈加趋向饱和。因此,需要一种解决方案,使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元,通常称为DPU,是一种新型可编程的高性能处理器,优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上,它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ,从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力,然后将动态内容转发给uWSGI服务器,这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高,方便管理多进程,发挥多核的优势,提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
存取速度比较:L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
客户现场反馈,top的检查结果中,一个CPU的占用一直是100%。实际上现场有4个CPU,而且这个服务器是MySQL专属服务器。
上一篇文章的最后,作者提到了文章的参考来源,我特意前往访问了下,发现写得非常不错,特转过来,可以结合阅读,以便更容易理解 CPU 负载这个概念。 你可能对于 Linux 的负载均值(load averages)已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到,它们可能会显示成这个样子: load average: 0.09, 0.05, 0.01 很多人会这样理解负载均值:三个数分别代表不同时间段的系统平均负载(一分钟、五 分钟、以及十五分钟),它们的数字当然是越小越好。数字越高,说
(以上三个命令各有区别,top是以固定间隔显示进程的资源占用排名,w显示who and what they are doing,uptime就顾名思义)
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter,以及其他小众一些的工具,如Locust、Ngrinder、Gatling等等,那么你们知道这些工具有什么不同吗?为什么有的工具能模拟数千上几万的并发,有的工具单机只能模拟一两千的并发,这其中的原因是什么呢?那么这节课我就来告诉大家,你所不了解性能测试工具的一面:并发模式。
之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API,我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
已经对Stream API的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对Stream API的性能一探究竟。
已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对 Stream API 的性能一探究竟。
在DPDK中,对cache的主要优化,除了利用时间局部性和空间局部性以外,更重要的是,要避免多核对缓存的ping-pong式读写。
智能服务器适配器或智能网卡(SmartNIC)通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务,提高云端和私有数据中心中的服务器性能。将网络处理卸载到智能网卡并不是一个新的概念,例如有些网卡(NIC)可以卸载诸如校验和计算与分段等一些网络处理功能。然而,由软件定义网络(SDN)、开放虚拟交换机(OVS)和网络功能虚拟化(NFV)驱动的数据中心网络通信的快速增长,需要一种具有更强卸载能力的新型网卡:智能网卡。
似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
1、nginx相对于apache的优点: 轻量级,同样起web 服务,比apache占用更少的内存及资源 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能 高度模块化的设计,编写模块相对简单 社区活跃,各种高性能模块出品迅速啊 apache 相对于nginx 的优点:
CPU的英文全称是(Central Processing Unit),中文意思翻译中央处理器,是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
不论是网站运维还是系统管理,服务器本身的运行状况都是我们需要掌控的基础资料。在《打造FaceBook》一书中,王淮介绍FaceBook的工程师文化中有一句“Move Fast and Monitor Closely”。这个"Closely"有两层意义,其一是“即时”的,要从系统开发初期,就有意识地设计好配套的监测,并逐步改善;其二是“深入”,监控不能仅仅停留在监测主机负载、网卡流量的表面层次,而要尽可能地细化,以贴近系统的业务特性。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
CPU的功率与主频成正比,同时也与更加精良的设计工艺有关。那么,如果我们不断改进设计工艺,同时无限制地提高主频,是不是就可以无限制地提高CPU的计算能力呢?
硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity,引发了今天的话题:D,以下操作在 SUN FIre X2100 M2 服务器+
默认情况下,每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 (benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量), 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
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