* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
在面试中，SQL 调优经常是被问及的问题，它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说，SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
最近工作中遇到某个服务器应用程序 UDP 丢包，在排查过程中查阅了很多资料，我在排查过程中基本都是通过使用 tcpdump 在出现问题的各个环节上进行抓包、分析在那个环节出现问题、针对性去排查解决问题，对症下药，最后终究能够解决问题。但是这种情况大多是因为服务本身的问题，如果是环境问题、操作系统、甚至硬件的问题，可能从服务本身出发不能解决问题，但是这篇文章另辟蹊径，从外部环境分析可能丢包的原因，看完之后，很受用，部分章节对原文有所修改，下面分享出来供更多人参考。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。
在此前的文章中，我们已经介绍了评估各种向量数据库时使用的关键指标和性能测试工具。本文将以 Milvus 向量数据库为例，特别关注 Milvus 2.2 或以上版本，讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Winlin、Azusachino、Benjamin 编辑：Alex ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 当我们的业务超过单台流媒体服务器的承受能力，就会遇到负载均衡问题，一般我们会在集群中提供这种能力，但实际上集群并非是唯一的实现方式。有时候负载均衡还会和服务发现等时髦词汇联系起来，而云服务的LoadBalancer无疑不可回避，因此，这个问题其实相当复杂，以至于大家会在多个场合询问这个问题，我打算系统地阐述
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最
总第487篇 2022年 第004篇 本文介绍了美团在如何解决大规模集群管理的难题、设计优秀且合理的集群调度系统方面的实践，阐述了美团在落地以Kubernetes为代表的云原生技术时，比较关心的问题、挑战以及对应的推进策略。同时本文也介绍了针对美团业务需求场景做的一些特色支持，希望本文能够对云原生领域感兴趣的同学有所帮助或者启发。 导语 集群调度系统介绍 大规模集群管理的难题 运营大规模集群的挑战 设计集群调度系统时的取舍 美团集群调度系统演变之路 多集群统一调度：提升数据中心资源利用率 调度引擎服务：赋
最近工作中遇到某个服务器应用程序 UDP 丢包，在排查过程中查阅了很多资料，总结出来这篇文章，供更多人参考。
作者：蘑菇先生 出处：http://www.cnblogs.com/mushroom/ 1. 使用Redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
1. 使用Redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势？ (1) memcached所有的值均
在服务器运维工作中，CPU负载过高是比较常见的问题之一。当CPU负载过高时，服务器的性能会明显下降，甚至可能导致系统崩溃或服务不可用。因此，及时发现和解决CPU负载过高的问题十分重要。本文将介绍如何通过一系列步骤来诊断和解决服务器CPU负载过高问题。
温馨提示，动图已压缩，流量党放心查看。CPU方面内容不多，我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇，垂直观测CPU。其余参见：
通过观察load average，以及负载评判标准（8核），可以确认服务器存在负载较高的情况；
计算机的系统日志提供了对正在运行的系统状态的描述。日志的内容和格式在不同的系统之间，甚至在系统中的不同组件之间都可能有着很大的不同。硬件的驱动程序可能生成指示与硬件通信有问题的消息，而 Web 服务器可能记录请求了哪些页面以及何时请求其他服务。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器，应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问，当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高，遇见这种情况我们
Facebook 的基础设施现在每月为其整个应用和服务系统上超过 27 亿的人提供服务。他们的工程师设计并创建了高级、高效的系统来扩大这一基础设施，但是随着工作负载的增长，单靠通用处理器已经无法满足这些系统的需求。晶体管增长的速度已大大放缓，这就需要开发出专门的加速器和整体的系统级解决方案来提高性能、功率和效率。
C站这么多大佬都讲了如何去实践Docker或者K8s简单实战，笔者也没有真实做过一些云原生实战项目，都是跟着B站大学学过一些简单概念与基本入门的命令。也就不多写这些知识了！
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节，磁盘大小，可用内存，cpu资源网络以及连接他们的组件，都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候，可能会刷出缓存来腾出空间，这时候会导致io过高，所以再发现问题的时候，要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu，高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作，那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu，因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
下面文字是来自天源迪科大数据专家一篇纯干货的实战思考。这种经验总结非常值得一看，真正的经验来自不停踩坑之后的灵光一现，然后茅塞顿开。 强烈推荐！！！也希望更多的同学也来一起分享。 引言 走过一些地方，发现各地都在建集中的大数据平台，提供数据、服务、工具，面向各分支部门、各外围合作伙伴，以“租户”的形式接入应用，谓之能力开放，是当下极为流行的做法。讲到开放，就要考虑考虑权限的控制、资源隔离，前者是安全控制，而后者技术性更强。当前常因为投资预算等客观原因，所谓的“大”集群规模其实也是相对的，往往就是百十来台，
在当今的信息化时代，计算机系统在各行各业都发挥着重要的作用。然而，当生产环境中的CPU飙升时，系统性能会受到影响，甚至导致整个系统瘫痪。这不仅会对企业造成经济损失，还会对用户体验造成严重影响。因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
在 Intenseye，我们 follow(跟随) trends(趋势) & hype(最被炒作) 的技术，并在使用时应用最佳实践。我们在用 Scala、Go、Python 等编写的 Kubernetes 上运行了数百个 pod，其中大多数使用 gRPC。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
1. Kafka连接数不足：一个消费服务实例上会为所有Topic创建消费者，随着消费服务实例数量的增加，kafka连接数将成倍增加
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
像 Cloud Foundry 这样的 PaaS 项目，最核心的组件就是一套应用的打包和分发机制。更好地模拟本地服务器环境，能带来更好的“上云”体验。
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
Cacti 是一套基于 PHP、MySQL、SNMP 及 RRD Tool 开发的监测图形分析工具,Cacti 是使用轮询的方式由主服务器向设备发送数据请求来获取设备上状态数据信息的,如果设备不断增多,这个轮询的过程就非常的耗时,轮询的结果就不能即时的反应设备的状态了。Cacti 监控关注的是对数据的展示,却不关注数据异常后的反馈。如果凌晨 3 点的时候设备的某个数据出现异常,除非监控人员在屏幕前发现这个异常变化,否则是没有任何报警机制能够让我们道出现了异常。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中，我以为是账号密码不对，重新输入后还是同样的问题，网站可以正常的浏览，可后台就是无法登陆，一直显示登陆中，我以为是插件问题造成的，登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间，网站卡的很，至此问题找出来了，具体什么是负载率，咱接着往下看。
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
在Java架构师的多线程项目中，锁是保证线程安全、协调并发访问共享资源的重要工具。然而，锁的使用往往伴随着并发性能的折损。如何在保证线程安全的同时，最大化并发性能？本文将深入探讨多线程环境下的锁设计，涵盖运行原理、应用场景，并结合源码分析，为Java架构师们提供一份精妙的锁设计指南。
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载，那么在生产环境中，当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢？
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
HTTP状态码是指在客户端与服务器之间进行的HTTP通信时，服务器返回给客户端的一个三位数字的代码。
在容器化的基础上，我们已经通过一些手段，比如监控分析、弹性伸缩等降低了 k8s 集群的成本，取得了一定的成效。
定义：平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之，要计算 CPU 负载的值，只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程（休眠状态），僵尸或停止的过程。
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