缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。
上篇详细讨论了缓存的架构方案，它可以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足，比如写操作并发量大时，这个方案不会奏效。那该怎么办呢？本篇就来讨论怎么处理写操作并发量大的场景。
作者 | Tracy 近日，市场调研机构 Newzoo 发布了《2022 年全球游戏市场报告》，报告内容显示，2022 年全球游戏玩家达到 32 亿，预计为游戏市场创造 1968 亿美元收入，同比增长 2.1%。其中，移动游戏是增长的主力。2022 年来自移动市场的收入预计达到 1035 亿美元，占全球游戏市场的 53%，同比增长 5.1%。 无论是手游还是端游，高交互、高画质的多人在线大型游戏越来越多。游戏厂商们渴望玩家活跃度和在线人数攀升，就要做好承接数据峰值的准备。2022 年 7 月，中科院研究团队
最近爆火的AI初创公司Groq，推出了比目前常见GPU推理系统快4倍，成本低70%的大模型推理解决方案。
（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应 （2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库
编者: 本系列分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复：下载。可以找到下载链接。 本文来自 中信证券 发布的《信创市场，空间测算：计算机行业“构筑中国科技基石”系列报告》 核心结论： 信创产业发展持续深化，信创核心品类有望继续横向拓宽、纵向下沉，以区县信创为代表的党政事业单位信创有望进一步打开千亿级空间，区县级信创市场规模或超过市级以上信创市场的三倍。 相关人数测算:核心信创市场涉及人员或超3000 万。小口径:政府机关,共计 1957 万人;大口径:政府机关、事业单位，不含央国企,共 55
明确定义的无服务器方法是什么样子的？让我们学习一些处理企业日益增长的无服务器计算需求的最佳现代方法。
0×01 前言 前几天我已经分别发了三篇关于DDOS攻击相关的文章，我也是第一次在freebuf上发表这种文章，没想到有那么多人点击我真的很开心，前几天我为大家介绍的DDOS攻击的方法和原理都是已经出现过大规模攻击行为的，或者说是已经实践过的。 今天我要讲的是还没有发生过大规模攻击行为的新方法–websocket和临时透镜，这两种方法其实以前早就有人介绍过了，但是我做的研究比以前发表过的那些可能更具体些，我也想把我的试验过程和一些心得分享给大家，大家一起交流一下将新技术实现的新方法。 0×02 websoc
Redis是企业级系统高并发、高可用架构中非常重要的一个环节。Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题，有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力，提高系统的吞吐量（具体Redis是如何提高系统的性能、吞吐量，后面会专门讲）。
Tech 导读 在互联网行业降本增效的大背景下，如何治理成本投入重灾区——数据库（Mysql）成为了开发人员眼中的头等大事，本文介绍了降低数据库成本的方法与思路，并且介绍了在实践过程中需要着重关注的风险点与抵御风险的措施。
【摘 要】边缘计算由于近距离部署可提供边缘智能服务，在车路协同中能够发挥极大的作用，特别是随着机动车数量增长交通压力猛增的情况下，通过边缘计算的实时信息快速分析，能够为交通管理效率带来更大的提升。以车路协同实际场景建设中的边缘计算节点为例，分析车路协同系统的设计架构并对边缘计算节点的具体建设方案进行分析。
如果把深圳交通当做一个应用系统，从软件研发的角度来看，洪水就是意外攻击，深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。
在平时的开发中，使用kafka来发送数据已经非常熟悉，但是在使用的过程中，其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题，多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前，首要解决的问题是如
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题，多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前，首要解决的问题是如何拆解当前面临的问题。通过使用多台计算机分布式解决问题
据测算，数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生，这个比例还在继续提升。
CVM 实例包括硬件（CPU、内存），磁盘（系统盘、数据盘），网络。在购买时，购买页都提供了对应资源。在这里首先对 CVM 实例硬件（即 CPU 和内存）的价格、购买和变配进行说明。
2023 年 1 月 9 日云原生产业联盟（CNIA）举办 2022 年度线上年会，中国信通院云大所云计算发布了云原生系列测评成果，腾讯云主导开源的云原生成本优化项目 Crane 首批通过“云原生混部”项目评估。 Crane 是国内第一个基于云原生技术的成本优化开源项目，遵循 FinOps 标准，旨在为云原生用户提供云成本优化一站式解决方案。 技术方面，Crane 基于两级调度能力，实现高优先级延迟敏感业务和低优先级高吞吐业务在相同节点上的混合运行。 一级调度能力，确保应用的高效调度，实现真正的“用多少占多
我们需要先明确一下"吞吐量"（Throughput）的定义。在 JMeter 中，吞吐量是指单位时间内服务器处理的请求数量。具体来说，如果你的测试在10秒内完成了100个请求，那么吞吐量就是10 req/sec。
吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解：假设你有一家餐厅，"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量，而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。即使你的餐厅可以同时容纳100个客人，但如果你的厨师只能每小时做出50份餐点，那么你的"吞吐量"就是50，而不是100。
这一篇文章介绍了I/O密集型服务器和计算密集型的服务器的两种场景，对多epoller服务器和goroutine-per-connection服务器两种服务器进行测试，连接数分别是5000、2000、1000、500、200和100。
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考（一）今天我们来看下，性能测试的术语介绍。
我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。
前言：认真来说，传统的BFT共识机制是一种效率不高的算法，由于每笔交易都要通过所有节点验证，验证结果需要被广播到网络，换句话说，一笔交易要先被广播到网络一次，然后每个节点都要再广播一次，这就导致了一笔交易有O(N^2)的消息复杂度。计算机背景的同学都知道，O(N^2)是一个很低效的 方案，直接导致BFT在大于1000个节点之后同步能力明显下降。对于比特币的POW，因为任何矿工节点发现符合当前难度的块之后，把交易打包进块里，向全网(N)广播，然后网络上的所有的全节点验证这个交易的哈希，即可证伪，所以实际上是一种一对多且不需要回复的共识机制，也即O(N)的复杂度。目前共识算法研究的前沿是如何实现O(1)算法，叫做横向扩展(scale-out)，也即一笔交易不广播到全网，或者说，有的交易有的节点并不知道，这样就可以解决区块链的可扩展性问题。目前出现在大家视野里的O(1)共识算法有off-chain(链下通道)，sharding(分片)，DAG(有向无环图)，multi-chain(多链)等等，每种算法都有其特点和长处，本文将解读这类横向扩展的解决方案。
张圣林，南开大学助理教授，于2017年7月获清华大学工学博士学位（计算机科学与技术专业）并获得清华大学优秀博士学位论文，导师是刘莹老师和裴丹老师。
PV(Page View)即页面浏览量或点击量，是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说，PV值就是所有访问者在24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
如果有人问，这个系统的性能到底好不好？有什么指标，能够说明系统的性能？且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好？》。
RTP（Real-time Transport Protocol）协议，全称是实时传输协议。它主要用于音视频数据的传输。
9月2日，第二届SmartNIC&DPU技术创新峰会在北京召开。SmartNIC&DPU技术创新峰会由江苏省未来网络创新研究院和SDNLAB联合行业技术先锋力量、产业典型应用企业共同发起。此次峰会聚焦智能网卡与DPU相关的网络芯片与硬件设计、网络架构演进、网络协议与算法优化、标准进展等热点技术与难点问题。 芯启源作为DPU芯片及智能网络系统解决方案头部企业，现场展示了智能网卡SmartNIC系列产品，受到现场专家、观众及媒体广泛关注，并接受现场媒体采访。 大会表彰了在SmartNIC、DPU技术创新与产
QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,即每秒的响应请求数, 也就是最大吞吐能力;
analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件，它是LR三大组件之一，保存着大量用来分析性能测试结果的数据图，但并不一定要对每个视图进行分析，可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析，分析结果可以生成一些不同格式的测试报告，可以对不同的图表进行合并分析。 在controller里面点击analysis，可以生成分析图表
吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
文 / Mohit Vora, Andrew Berglund, Videsh Sadafal, David Pfitzner, and Ellen Livengood
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
TSINGSEE青犀智能监控系统是通过摄像头采集视频数据，经过压缩技术处理后传输至服务器，再由服务器进行存储和管理并汇聚到EasyCVR视频融合平台之中，进行统一的分发处理。采用先进的视频压缩技术，确保视频质量，与高效的数据传输技术，确保数据传输速度，同时使用云平台数据存储技术，确保数据存储的安全性和稳定性。
缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中，缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入，内存里面的缓存队列（生产消费），以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件，你也可以认为是一种分布式的数据缓存。
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。
现代计算机体系中，硬盘是数据存储的持久化介质，硬盘的访问速度相比内存存在数量级的差距，因此有效的调度能更好利用资源，优化响应。 和CPU调度算法相似,调度的本质是对请求排序。在Linux系统中，这由I/O调度层负责。 在I/O调度之前，如果多个I/O在同一个sector中，或者是相邻sector。Linux可以把多个请求合并为一个来减少请求数量。这是在Block层处理的，可以设置开启或关闭。
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 携程目前拥有15000+座席，日均电话呼出量30W左右，在如此规模的呼叫中心外呼业务中，我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率，从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
如果这个人正在做提交的动作，比如注册，登录这些有数据传向服务器。这样的话才会对服务器造成压力。
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
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