背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降，吞吐量下降，下面介绍几种优化建议。...taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
是分布式消息系统，需要处理海量的消息，Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但实际上，使用硬盘并没有带来过多的性能损失 kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率
估算吞吐量 现在有一个task，它的执行时间分为2部分，第一部分做数学运算，第二部分等待IO。这两部分就是所谓的计算操作与等待操作。...Throughput：吞吐量。...可以看到想要提升吞吐量有： 提高C，这个下面会讲。 降低Tc 降低Tw 总的来说就是使用更多的CPU核，让task运行时间更短。 也许你觉得还可以通过提升Tn来提高吞吐量，比如下面这个图： ?...可以看到吞吐量随着任务数量的上升而上升，那么是不是会一直长呢？...估算线程池大小 那么问题来了，如何知道要开多少个线程能够让CPU达到目标利用率？ 这个要看下面的公式： N：CPU数量。 U：CPU利用率，0.1代表10%，1代表100%。 C：用到CPU的时间。
你在使用消息队列的时候关注过吞吐量吗？ 思考过吞吐量的影响因素吗？ 考虑过怎么提高吗？ 总结过最佳实践吗？ 本文带你一起探讨下消息队列消费端高吞吐的 Go 框架实现。Let’s go!...关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 网络带宽 消息队列（比如Kafka）写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满...如何使用 基本的使用流程： 创建 producer 或 consumer 启动 queue 生产消息 / 消费消息 对应到 queue 中，大致如下： 创建 queue // 生产者创建工厂 producer...channel 进行 Producer 和 Consumer 的数量可以设定以匹配不同业务需求 Produce 和 Consume 具体实现由开发者定义，queue 负责整体流程 总结 本篇文章讲解了如何通过...channel 来平衡从队列中读取和处理消息的速度，以及如何实现一个通用的消息队列处理框架，并通过 mock 示例简单展示了如何基于 core/queue 实现一个消息队列处理服务。
关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 网络带宽 消息队列（比如Kafka）写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满...这就就有两个点需要平衡 批量写入的消息量大小或者字节数多少 延迟多久写入 go-zero 的 PeriodicalExecutor 和 ChunkExecutor 就是为了这种情况设计的 从消息队列里消费消息的吞吐量取决于以下两个方面...启动 queue，有了这些我们就可以通过控制 producer/consumer 的数量来达到吞吐量的调优了 func (q *Queue) Start() { q.startProducers(q.producerCount
背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降，吞吐量下降，下面介绍几种优化建议。...taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; }} 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
现在模块已经完成基础功能版本，以下介绍一下如何使用。组件使用组件现在只完成最基础的功能，后面会引用Actor的一些基础元素，让在并发业务处理数据上更高效。
提升B2B业务Java项目系统吞吐量，说白了就是让咱们的系统处理更多的请求，响应更快，不出错或者少出错。 在代码层面，有很多小技巧和优化方法可以尝试。下面咱就说说怎么从代码层面来提升系统的吞吐量。...通过缓存那些频繁查询的数据，能够显著减少对数据库的访问，从而提高系统的吞吐量。本地缓存和分布式缓存是两种常用的缓存方式。本地缓存，如Ehcache，适合用于小规模应用，能够快速地缓存和读取数据。...合理地使用缓存、制定合理的更新策略和失效策略，能够大幅提升系统的吞吐量和性能，提高系统的可用性和稳定性。 8. 代码审查和性能测试 在软件开发中，对代码的质量和性能进行持续的监控和审查至关重要。...而性能测试则是通过量化系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等，来评估系统的性能表现。...只有综合考虑这些因素，才能真正提升系统的吞吐量，让系统更加高效、稳定、可靠。
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。...海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。...HDFS主要负责分布式存储，提供对应用数据高吞吐量的访问。...MapReduce，作为分布式计算框架，主要的优势是对于海量数据的离线处理，数据吞吐量得到保证，但是因为是离线处理，所以具有一定的延时性。...关于Hadoop吞吐量的问题，主要就是由Hadoop的核心组件来实现的，通过分布式架构，将海量数据的处理任务，进行切割分配，在计算机集群上完成处理，大大提升了同时处理处理的量级，也就实现了数据吞吐量的提升
信息化项目软件运维费用测算的基本过程包括：测算规模、测算工作量、测算费用。如图2所示。...图2 信息化项目软件运维费用估算基本流程 在信息化项目软件运维费用测算过程中，应遵循以下原则： ——充分利用基准数据，对工作量、费用进行测算； ——在测算规模时，应根据项目特点和需求的详细程度选择合适的方法...； ——工作量、费用的测算结果宜为一个范围而不是单一值； ——费用测算过程中宜采用不同方法分别测算并进行交叉验证。...如果不同方法的测算结果产生较大差异，可采用专家评审方法或加权平均方法确定测算结果。 规模测算 功能点计数 应根据已知的项目功能描述，采用功能点方法测算软件规模。 ...费用测算 依据工作量测算 在获得了工作量测算结果后，采用以下公式测算费用： P=AE/HM×F+DNC 式中： P ——信息化项目软件运维费用，单位为元； AE ——测算工作量
其余有关Kakfa的文章如下： 《一文理解Kafka的选举机制与Rebalance机制》 《一文理解Kafka重复消费的原因和解决方案》 《一文理解Kafka如何消息不丢失》 《一文理解如何解决Kafka...消息积压问题》 《一文理解Kafka如何保证消息顺序性》 Kafka高吞吐量的原因 kafka高效文件存储设计特点 Kafka把topic中一个Parition大文件分成多个小文件segment，通过多个小文件...效果与Nginx压缩类似，都是牺牲部分CPU性能换取IO吞吐量的提升。
痛点一：性能、成本和效率如何取舍？ 在进行存储选型时，企业通常会考虑三个因素：性能、成本和效率。这些因素在存储系统的设计中相互影响。...如何平稳地搬家，以及如何在不影响线上业务的情况下避免事故，都是一项复杂的任务。仅仅靠自动机制很难完成好，因为业务负载的情况是难以预知的，通常要老司机手动挡干预。...之前提到的是容量不足导致需要扩容，但是在量化私募这个领域中，我们发现大部分的客户需要扩容的原因并不是容量不足，而是由于吞吐性能不足。...4.JuiceFS 如何实现性能扩展 & 性价比 在2017年，当我们开始研发 JuiceFS 时就决定要为云环境设计。...要解决上文提到量化机构面临热点数据吞吐不足的问题，需要介绍JuiceFS的缓存功能。
Kafka是一款分布式消息发布和订阅系统，它的特点是高性能、高吞吐量。 最早设计的目的是作为LinkedIn的活动流和运营数据的处理管道。...这些数据主要是用来对用户做用户画像分析以及服务器性能数据的一些监控。 所以kafka一开始设计的目标就是作为一个分布式、高吞吐量的消息系统，所以适合运用在大数据传输场景。...日志聚合表示从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的平台（文件服务器）进行处理。...名词解释 1）Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。broker端不维护数据的消费状态，提升了性能。...如何知道那个各个分区中对应的leader是谁呢？ 在zookeeper服务器上，通过如下命令去获取对应分区的信息, 比如下面这个是获取secondTopic第1个 分区的状态信息。
，每秒几10万吞吐； 如何解决100亿数据量，1万属性，多属性组合查询，10万并发查询的技术难题呢？...二、最容易想到的方案 每个公司的发展都是一个从小到大的过程，撇开并发量和数据量不谈，先看看 （1）如何实现属性扩展性需求； （2）多属性组合查询需求； 如何满足业务的存储需求呢？...如何按照业务进行垂直拆分？...这些表，以及对应的服务维护在不同的部门，看上去各业务灵活性强，研发闭环，这恰恰是悲剧的开始： （1）tid如何规范？ （2）属性如何规范？ （3）按照uid来查询怎么办（查询自己发布的所有帖子）？...如何将不同品类，异构的数据统一存储起来呢？
1万属性，100亿数据，10万吞吐，今天和大家聊一聊，这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据？...，每秒几10万吞吐； 如何解决100亿数据量，1万属性，多属性组合查询，10万并发查询的技术难题呢？...如何满足业务的存储需求呢？ 最开始，业务只有一个招聘品类，那帖子表可能是这么设计的： tiezi(tid, uid, c1, c2, c3); 那如何满足各属性之间的组合查询需求呢？...如何按照业务进行垂直拆分？...如何将不同品类，异构的数据统一存储起来呢？
今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...分类loss image.png image.png 如何训练？ 这个Faster RCNN模型的训练有些复杂，我们还是先把上期的这个算法流程图贴上，有助于下面训练流程的理解，如下： ?...那么该如何才能达到共用呢？
任何产品都有老化的一天，就算购买了再高质量的服务器，随着时光的流逝，它的服务质量也极有可能会受到影响，这时候许多人都想要更换服务器，网站如何换服务器呢？其实在更换的过程当中，需要了解相应的准备工作。...image.png 网站如何换服务器？ 首先一定要注意将原有服务器的所有数据进行下载，并且备案，服务器更换后原服务器当中的所有信息便消失不见。...第三步就是要注意保持两个服务器运行，在新服务器正常使用之后，建议继续使用老服务器一到两天的时间，不要将所有的文件全部都转入新服务器，否则会加剧压力。 新服务器如何替代原服务器？...一方面人们需要在完成更换工作之前，就将原服务器当中的所有信息全部都拷贝到新服务器当中，另外还要注意网站的排名，如果更换后发现排名急剧下降，人们要从用户的访问以及爬行正常方面来做考虑，并且了解一下是不是新服务器出现了问题...以上就是对网站如何换服务器的相关介绍，在进行更换时，应当严格按照预期的标准来进行，在绑定域名后还要注意进行解析，只有如此才可以获得新的IP，并以此去替代老的IP，在更换成功之后，所有的IP信息都要更新，
，不过因为成本比较高很多中小型公司并不会选择，多数使用的都是云服务器，那么云服务器如何配置？...云服务器如何加密？小编接下来就为大家来介绍一下相关的知识。 云服务器如何配置？ 云服务器在使用过程中是需要进行配置各种参数的，那么云服务器如何配置？...想要配置云服务器首先大家要前往服务器购买的商户，根据相关的参数以及要求进行设置，后续使用过程中如果需要修改的话也是要到官方网站上面。 云服务器如何加密？...很多人都会担心自己使用的云服务器不安全，想要给云服务器进行多重加密，首先云服务器进行配置的时候会需要用户们设定账号和密码，这属于第一层保护，其次就是云服务器也是需要加装防火墙的，很多用户们还会为自己的云服务器安装相关的安全组件...相信大家看了上面的文章内容已经知道云服务器如何配置了，不同公司需要的云服务器类型也是不一样的，所以现在市面上的云服务器类型也是很全面的，大家可以根据自己的需求去选择使用。
互联网各大厂对于HDFS DataNode数据吞吐量的优化各有十八般武艺：某大厂利用C++重写了一套HDFS，不仅扩展了DataNode吞吐量，也让一个NameNode可以管理超过7万个DataNode...本文将重点分享Ozone如何高效利用Multi-Raft的方案调优数据节点的吞吐量，从而达到写性能优化。...Raft选举机制 我们先来简单介绍下Raft机制，以及Ozone是如何利用Raft机制来实现多副本写入的数据一致性的。...分布式系统的一致性问题是大家津津乐道的话题，分布式系统由于本身分布式处理和计算的特点，需要协调各个服务器节点的服务状态保持一致来保证系统的容错能力，当某些节点出现故障的时候，不至于拖累整个集群。...经过一系列的benchmark测试后，我们将目光投向了如何利用Raft Log增强DataNode上写盘的效率。
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