如今，许多企业正在将面向客户的网站和应用程序迁移到云端。云计算使企业能够降低基础设施成本，并将更多时间用于创收和业务增长。但采用云计算如何在确保提供高质量的用户体验和重复业务方面需要企业转变思想。...•硬件更换和升级的频率如何? •是否有足够的计算、存储、I/O、虚拟化能力? •可以期望供应商满足所需的服务水平吗? •供应商的硬件是否适用于企业的软件?...如果硬件经过适当优化，并且有足够的I/O和最终用户支持，那么工作基本完成。 但在云计算时代，确保可靠性能和高质量用户体验的过程需要一些额外的努力。...寻找云计算提供商和软件公司，使企业能够相对轻松地在本地数据中心、云平台，以及其他云计算平台之间移动工作负载。 企业团队中的开发人员也会对开放承诺感到满意。...具有流量导向功能的托管DNS服务使企业能够持续监控并对互联网中断和延迟做出反应。 主要市场和云平台定位之间总会有多个互联网路径。随着时间的推移，企业的目标应该是选择一系列尽可能独立的路径。
然而，这样的严重级别经常没有被准确地使用，因为开发人员很少完全了解最终将如何使用这些代码。 当开发人员编写日志消息的 print 语句时，它被绑定到程序源代码的上下文。...常识告诉我们，注销消息应该与之前的登录消息相匹配，但是，有些日志行没有任何语法可以先验地揭示它们以某种方式与登录时生成的代码行相关联，更不用说彼此之间了。...例如，I/O 子系统和包含时间戳、事件类型、 CPU 配置文件以及其他每个操作系统的事件来预测 I/O 子系统的性能，也可以利用捕获 I/O 请求速率、请求大小、运行计数、队列长度和其他属性的跟踪来构建分析模型...POST)、请求的字节、 URI 和其他字段的 Web 服务器跟踪来预测存储响应时间、存储 I/O 和服务器内存。预测不同负载条件下服务器响应时间的模型可以由存储量和服务器内存模型组成。...假设有一个高 CPU 利用率和低内存消耗的性能配置文件，以及一个具有低 CPU 利用率和高内存消耗的单独配置文件; 当出现一个包含低 CPU 利用率和低内存消耗的事件时，不清楚它应该属于两个配置文件中的哪一个
当 VM 想要对其磁盘进行写入时，运行在计算服务器主机域中的磁盘驱动程序向相应的存储集群发送 I/O 请求。FE 或 PS 解析并验证请求，生成请求到相应的位于文件流层的 EN 去进行写入数据。...该服务在每个 region 分配一些 VM ，使用它们定期生成磁盘读写工作负载，并采集端到端的性能结果。监控服务涵盖不同的 I/O 大小、磁盘类型和存储前端流量。...请注意，该图中的 RDMA 和 TCP 仅指测试 VM 生成的前端流量。我们将 RDMA 结果标准化为相应的 TCP 结果。与 TCP 相比，RDMA 对于每种 I/O 大小都产生了更小的访问时延。...特别是，1 MB I/O 请求从 RDMA 中获益最多，读取和写入延迟分别减少了 23.8% 和 15.6%。...FMR隐藏栅栏： 在 sK-RDMA 中，从计算服务器发送到存储服务器的每个 I/O 请求都需要一个 FMR 请求，随后再跟一个发送请求，其中包含 FMR 注册内存和存储命令的描述。
大量实践表明，通用x86服务器作为NFV基础设施用于高速转发业务时，面临着严重的转发性能瓶颈，需要针对性地从硬件架构、系统I/O、操作系统、虚拟化层、组网与流量调度和VNF功能等层面进行性能优化，才能达到各类...网卡硬件中断目前大量流行的PCI/PCIe网卡在收到报文后，一般采用DMA方式直接写入内存并产生CPU硬件中断，当网络流量激增时，CPU大部分时间阻塞于中断响应。...因此，弃用网络协议栈以换取转发性能是唯一可行的办法，但需要付出大量修改业务App代码的代价。 虚拟化层的封装效率业务App中存在2类封装：服务器内部的I/O封装和网络层对数据报文的虚拟化封装。...业务链网络转发效率NFV的业务链存在星型和串行2种组网方式，星型连接依赖物理网络设备的硬件转发能力，整体转发性能较优，但当App（运行于x86服务器）的数量较大时，会消耗大量昂贵的网络设备端口。...由于时延的增加，需要适当调整Mbuf队列的大小，以避免当大量报文同时到达时可能发生的丢包现象。
但NUMA技术同样有一定的缺陷，由于访问异地内存的时延远远超过访问本地内存，因此，当CPU数量增加时，系统性能无法线性增加。...而MPP的节点互联机制是在不同的SMP服务器外部通过I/O实现的，每个节点只访问本地内存和存储，节点之间的信息交互与节点本身的处理是并行进行的。...众所周知，典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的I/O处理能力，并且存储系统需要提供足够的I/O带宽与之匹配。...从NUMA架构来看，它可以在一台物理服务器内集成多个CPU，使系统具有较高的事务处理能力，但由于异地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。...显然，适应数据仓库环境的MPP服务器，其节点互联网络的I/O性能应该非常突出，这样才能充分发挥整个系统的性能。
从文件I/O到网络I/O，存在着各式各样的概念和I/O模型 4.1 缓存I/O 和 直接I/O 在了解两个原理之前，我们先清楚几个概念： 应用程序内存： 通常写代码用 malloc/free、new/...总结：为什么称之为零拷贝呢，因为从内存的角度上看，数据在内存中没有发生数据拷贝，只在内存与I/O之间传输。...网络非阻塞 I/O 和上述相反，但没有数据的时候会立即返回，不会阻塞，然后通过轮询的方式不断查询直到获取到数据 如果只有几十乃至上百个连接的时候，上面两种 I/O 模型处理的方式问题都不大，当连接数达到几十万乃至上百万时...灰度与回滚可以使该操作变的相对可靠稳定 1）新功能上线的灰度 当一个新的功能上线时，可以将一部分流量导入到这个新的功能，如果验证功能没有问题，再一点点增加流量，最终让所有流量都切换到这个新功能上。...要做到这一点，需要层与层之间有很好的隔离和抽象。 层与层之间的关系应该严格遵守上层调用下层的准则 2）边界思维 1.
当不再需要某个DOM节点时，WeakMaps可以自动释放与该节点相关的内存，从而提高程序的性能。最后，使用 Maps 和 WeakMaps 可以提高代码的可读性和可维护性。...但最近我特别喜欢使用它们来处理大量的DOM节点。 在阅读Caleb Porzio最近的博客文章时，我想到了这个想法。...在处理相对较少的项目时，Map 和对象之间的性能是可比的。但随着项目数量的增加，Map 开始拉开差距。性能的次线性变化开始显现。...因此，当不再需要该键时，整个条目将自动从 WeakMap 中删除，从而清除更多内存。它也适用于DOM节点。...这是一个很 nice 功能，有助于使环境的内存更加整洁。 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试
本质上存在一种博弈：磁盘或内存I/O的时间+数据处理的时间、多线程的上下文切换+同步竞争锁的时间损耗，最终目的是及时响应客户端。 3....I/O多路复用模型可以同时监察多个流的 I/O 事件的能力，在空闲的时候，会把当前线程阻塞掉，当有一个或多个流有 I/O 事件时，就从阻塞态中唤醒，于是程序就会轮询一遍所有的流（epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流...在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。...SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。...(key)%16384 -> slot -> host Redis集群会把数据存在一个master节点（读写），然后在这个master和其对应的slave之间进行数据同步（异步的，不保证强一致性，此乃内存数据库为了性能必然的选择
但和 NUMA 不同的是，它不存在异地内存访问的问题。换言之，每个节点内的 CPU 不能访问另一个节点的内存。...而 MPP 的节点互联机制是在不同的 SMP 服务器外部通过 I/O 实现的，每个节点只访问本地内存和存储，节点之间的信息交互与节点本身的处理是并行进行的。...众所周知，典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析，要求系统具有很高的 I/O 处理能力，并且存储系统需要提供足够的 I/O 带宽与之匹配。...显然，适应于数据仓库环境的 MPP 服务器，其节点互联网络的 I/O 性能应该非常突出，才能充分发挥整个系统的性能。...MPP的节点互联机制是在不同的SMP服务器外部通过I/O实现的，每个节点只访问本地内存和存储，节点之间的信息交互与节点本身的处理是并行进行的。因此MPP在增加节点时性能基本上可以实现线性扩展。
应该仅安装计划使用的那些模块，并配置您的 Web 服务器，使之仅为脚本文件（通常是以 .php 结尾的那些文件）使用 PHP，而非所有静态文件。...操作码缓存将保存这个编译后的操作码，并在下一次调用该页面时重用它。这会节省很多时间。有多种缓存可用，我比较常用的是 eAccelerator。...默认情况下，这是被禁用的；eaccelerator.shm_ttl = "60" 指定：当 eAccelerator 用完共享内存时，60 秒内未被访问的所有脚本都将被清除。...因此一个进行大量 I/O 和少量计算的程序的运行时间可能远远超过 max_execution_time。...Alternative PHP Cache 和 Zend Platform 是 eAccelerator 的替代工具。 Siege 使您可以模拟用户，以便了解站点能够处理多少流量。
以SOA为中心的第三代架构 当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。...随着电信业务的快速发展，电信原有系统和新建设系统之间存在语言、协议、运行环境等诸多差异。如何整合异构系统，实现高效企业集成，也是一个巨大的挑战，此时，企业服务总线（ESB）是个不错的选择。...BIO模型存在的问题 传统同步阻塞通信面临的主要问题如下： 1) 性能问题：一连接一线程模型导致服务端的并发接入数和系统吞吐量受到极大限制； 2) 可靠性问题：由于I/O操作采用同步阻塞模式，当网络拥塞或者通信对端处理缓慢会导致...当客户端处理缓慢或者网络有拥塞时，服务端的链路线程就会被同步阻塞，也就是说所有的I/O操作都可能被挂住，这会导致线程利用率非常低，同时随着客户端接入数的不断增加，服务端的I/O线程不断膨胀，直到无法创建新的线程...高性能、低时延 3.1.1. 非阻塞I/O模型 在I/O编程过程中，当需要同时处理多个客户端接入请求时，可以利用多线程或者I/O多路复用技术进行处理。
新调度器的优势是显著的改变Linux内核的可扩展性，使新内核可以更好的处理一些有大量进程、大量处理器组成的企业级应用。新的O(1)调度器包含仔2.6内核中，但是也向下兼容2.4内核。 ?...对企业级用户它们之间最大的区别是64位操作系统可以支持大于4GB的内存寻址。从性能角度来讲，我们需要了解32位和64位操作系统都是如何进行物理内存和虚拟内存的映射的。 ?...上述就是Linux使用swap空间的机制，当swap分区使用超过50％时，并不意味着物理内存的使用已经达到瓶颈了，swap空间只是Linux内核更好的使用系统资源的一种方法。...06 六、网络子系统 新的网络中断缓和（NAPI）对网络子系统带来了改变，提高了大流量网络的性能。Linux内核在处理网络堆栈时，相比降低系统占用率和高吞吐量更关注可靠性和低延迟。...・Waiting CPU花费在等待I/O操作上的总时间，与blocked相似，一个系统不应该花费太多的时间在等待I/O操作上，否则你应该进一步检测I/O子系统是否存在瓶颈。
MMU将逻辑地址（由程序生成）映射到物理地址（在物理内存中）。这有助于隔离不同程序的内存空间，同时使虚拟内存和物理内存之间的映射更加高效。...这可能会在某些情况下占用大量内存，不利于性能和资源使用。 竞争条件：虽然分段锁减少了竞争的可能性，但当多个线程试图修改同一分段内的数据时，仍然可能发生竞争条件。...我们都知道内存读写是比在磁盘快很多的，Redis基于内存存储实现的数据库，相对于数据存在磁盘的MySQL数据库，省去磁盘I/O的消耗。...Zset：当有序集合的元素个数小于128个，每个元素的值小于64字节时，使用ziplist编码，否则使用skiplist（跳跃表）编码 18.4 合理的线程模型 I/O 多路复用 多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求...并且，Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。 19.redis 分布式锁如何实现的？
每个连接都创建一个进程，该进程不需要配套内存块，而不是为每个连接生成一个新的 OS 线程（并向其分配一些配套内存）。Node 声称它绝不会死锁，因为它根本不允许使用锁，它不会直接阻塞 I/O 调用。...这个应用程序应该接受一个输入：一个名为 “number” 的参数。然后，应用程序返回一个介于 0 和该参数之间的随机数字，并将生成的数字返回调用者。...到此为止，应该能够回答 “Node 是什么” 这个问题了，但您可能还不清楚什么时候应该使用它。...它还不需要大量逻辑；它只是从一个数据库查找一些值并组合一个响应。由于响应是少量文本，入站请求时少量文本，因此流量不高，一台机器甚至也可以处理最繁忙的公司的 API 需求。...在 Node 的这个初始阶段，大量程序员使用它的可能性不大，但在它能发挥作用的场景中，它的表现非常好。 将来应该期望从 Node 得到什么呢？这也许是本文引出的最重要的问题。
所以，我将回顾一下我们如何尝试解决异步 I/O 和 Rust 的问题，以及在我们实现这一目标的过程中，某些未能通过这两项零成本测试的特性。 绿色线程的尝试 我们要解决的问题是 异步 I/O 。...通常 I/O 处于阻塞状态，因此当你使用 I/O 时，它会阻塞线程，中止你的程序，然后必须通过操作系统重新调度。阻塞式 I/O 的问题是当你尝试通过同一程序提供大量连接时，它无法真正实现扩展。...但是 异步 I/O 的最大问题是它的工作方式 ：在你调用 I/O 时，系统调用会立即返回，然后你可以继续进行其他工作，但你的程序需要决定如何回到调用该异步 I/O 暂停的那个任务线上，这就使得在编码上，...操作系统线程 绿色线程 内存开销 较大的堆栈，增加大量内存占用 初始堆栈非常小 CPU开销 上下文切换至操作系统的调度器，成本很高 由程序本身的运行时调度 即 绿色线程的优点 在于，产生操作系统线程时的内存开销要高得多...现在我们都知道它的运行时与 C 基本上相同，这就使得在 Rust 和 C 之间调用非常容易，而且成本很低，这是使 Rust 真正成功的关键因素之一。
必须使用计时器时： 指定适当的超时时间 不再需要时Invalidate掉 设置计时器触发时差tolerances 4、最小话 I/O 最小化数据写入 避免过于频繁的访问内存 尽可能顺序的读取和写入 从文件中读取和写入更大的数据块...读取和写入大量数据时，考虑使用dispatch_io优化文件访问 如果数据由随机访问结构组成，建议存在数据库中，用SQLiteorCore Data 访问 了解系统如何缓存文件，并了解如何优化这些缓存的使用...: 不在需要设备时断开连接：cancelPeripheralConnection: 八、Watch最佳做法 减少watch和iPhone之间的交互：使用Watch Connectivity框架来优化数据传输...app应该空闲时的活动 用户界面反应迟钝or缓慢 主线程上的大量工作 大量使用动画 大量使视图的透明 交换 内存停滞和缓存未命中 内存警告 锁争用 上下文切换过多 过多使用计时器 屏幕上绘制过多 磁盘...可识别意外or重复的I/O活动 Network：记录所有入站和出站的网络流量。
平衡内存和磁盘资源 拥有大量内存的主要原因并不是为了能够在内存中保存大量数据：最终目的是为了避免磁盘 I/O，因为磁盘 I/O 比在内存中访问数据慢几个数量级。...一般来说，RAID 控制器的内存是一种稀缺资源，你应该明智地使用它。将其用于读取通常是浪费，但将其用于写入是提高 I/O 性能的重要方式。许多控制器允许你选择如何分配内存。...这些缓存通常会在fsync()时被刷新，并且在同步 I/O 时被绕过，但是硬盘可能会撒谎。你应该确保这些缓存在fsync()时被刷新，或者禁用它们，因为它们没有备用电源。...一些较旧的 Linux 内核版本还具有不当的优先级，会在不应该交换时交换内容，但在较新的内核中已经有所缓解。 操作系统通常允许对虚拟内存和 I/O 进行一些控制。...这会导致大量随机 I/O。 当插入是无序的时，InnoDB 经常需要分裂页面以为新行腾出空间。这需要移动大量数据，并修改至少三个页面，而不是一个。
它还应该在设备和操作系统的其余部分之间提供一个简单易用的接口。操作系统如何管理 I/O 是我们接下来的重点。 不同的人对 I/O 硬件的理解也不同。...内存映射的 I/O是在 CPU 与其连接的外围设备之间交换数据和指令的一种方式，这种方式是处理器和 IO 设备共享同一内存位置的内存，即处理器和 IO 设备使用内存地址进行映射。...绝对不会出现地址既分配给内存又分配给 I/O 设备，所以不会存在歧义和冲突。 内存映射 I/O 的优点和缺点 这两种寻址控制器的方案具有不同的优缺点。先来看一下内存映射 I/O 的优点。...所有可见寄存器和大量内部寄存器也应该被保存。 上面说到硬件应该保存当前信息，那么保存在哪里是个问题，一种选择是将其放入到内部寄存器中，在需要时操作系统可以读出这些内部寄存器。...在中断信号出现时，可能存在许多指令处于不同的完成状态，它们与程序计数器之间没有什么关系。 使机器处于良好状态的中断称为精确中断(precise interrupt)。
当您启动初始服务时，通常会过度设计以考虑大量流量。但是，当您的服务达到爆炸式增长阶段，或者如果您的服务请求和处理大量流量时，您将需要重新考虑您的架构以适应它。...糟糕的系统设计导致难以扩展或无法满足处理大量流量的需求，可能会导致糟糕的用户体验甚至服务失败。 缓存在处理大量流量的服务中起着重要作用，因为它可以快速将数据传递给用户。...在一致性哈希中添加和删除服务器 在一致性哈希中添加和删除服务器 当您将新节点添加到环中时，例如，在“Srushtoka & Freddie”键之间。最初，如上图所示处理两个键。...当数据迁移到新配置的缓存集群时，它会与现有数据哈希混合，导致数据中断。 删除所有新的缓存集群并将请求回滚到仅现有的缓存集群。 现有后端应用程序服务器或存储 I/O 由于使用率高而出现死锁。...结论 在本文中，我们讨论了缓存对依赖大量流量的服务的影响，这些服务设计中的可扩展性差距会导致什么，以及我们在尝试扩展缓存时遇到的问题以及我们如何解决他们。
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