很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
其实主要吃内存的一般就是mysql程序,其他的宝塔和Nginx还有php基本不怎么吃内存的。内存占用非常的小。但是我们如果服务器是1G或者512M的内存基本就很吃力的。可能会因为这个内存不足导致mysql自动停止运行。
具体而言,研究人员提出了名为LOMO(低内存优化)的新优化器,并在配备8卡RTX 3090(24GB内存)的单台服务器上,成功微调65B LLaMA。
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
线上问题排查相比于coding,是一个低频的工作,很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候,往往是重要且紧急的,因此问题排查的效率,就显得尤为重要。有些线上问题,比较直观,比如磁盘使用率高、网络流量高这种,借助合适的工具很快能定位到原因;但对于一些复杂的问题,如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等,需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候,需要有正确的解题思路,并辅以合适的工具,才能高效地解决问题。
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
去年换工作时系统复习了一下.NET Core多线程相关专题,学习了一线码农老哥的《.NET 5多线程编程实战》课程,我将复习的知识进行了总结形成本专题。
某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富,包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口,便于用户的二次开发与集成。
读过《重构 - 改善既有代码的设计》一书的同学们应该都很了解“代码的坏味道”。当然确定什么是代码“坏味道”是主观的,它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中,很多时候都是在维护之前的项目和在此基础上增加一些新功能,为了能让项目代码易于理解和维护,要时刻注意代码中的“坏味道”,当发现代码如果有坏味道了,要及时去重构它使其变成优秀的整洁的代码。今天我们要聊的是“坏味道的代码”给系统性能带来的影响,笔者会给大家展示几个案例,希望能对大家有所启发和帮助。
很多接触过云服务的小伙伴,可能经常会有一个困扰:为什么我的CPU、内存占用明明不高,网站速度/服务器响应速度却还是这么慢呢?哪个可爱的男孩子不想拥有一个速度很快的博客呢?说到优化,我们得从诸如硬件、软件等很多地方入手。
OOM(Out of Memory)是指内存不足的问题,通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中,OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题,是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题,并分享相应的性能优化经验。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件,支持虚拟主机,它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上,完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地,越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理,这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求,在数据快速增长的背景下,大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 (TCO)压力,需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式,实现成本与容量的平衡。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
其实之前我就已经开发过一个RTSP Server程序,并且写了一篇文章进行了介绍“一个RtspServer的设计与实现和RTSP2.0简介”,不过当时开发的目的除了实现RTSP直播以外,主要目的还是简化代码以方便定制,因此并没有完全实现RTSP协议里的所有交互细节,要在它的基础上扩展全面,可能会拖延项目进展。基于项目考虑,选择了自己比较了解也认为比较优秀的RTSP开源项目Live555作为基础,开发RTSP Server程序。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
Lighttpd是一个德国人领导的开源软件,其根本的目的是提供一个专门针对高性能网站,安全、快速、兼容性好并且灵活的Web server环境
随着并发访问量的不断增加,Redis 大 key 问题成为了常见的性能瓶颈和 bug 源。当 Redis 中存储的数据结构过大时,它会影响 Redis 的性能、稳定性甚至导致 Redis 宕机。因此,本文将对 Redis 大 key 问题做一个详细的总结,并提供一些解决方案。
部门成立专项组,对数智平台和站务系统做性能优化,其中目标之一为降低服务端硬件成本,即在32G内存、CPU银牌的配置下,能支撑1万+发客量。要达到此目标,需通过压力测试并配合监控系统,以QPS、RPS、接口响应时间、接口成功率、SQL耗时、JVM运行情况、CPU和内存运行情况等数据指标为依据,找出系统中存在的性能瓶颈。
写这篇文章,笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后,可以对异步有更深刻的理解。
先说一下Nginx的特点 Nginx能作为HTTP服务器,有下面几个特性: 处理静态文件,索引文件以及自动索引。 打开文件描述缓冲符 无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡容错。 FastCGI,简单的负载均衡容错。 模块化结构。包括gzipping,byte,ranges,chunked reponses,以及SSI-filter等filter。如果由Fast CGI或者是其他代理服务器处理单页中存在的多个SSI,则这项处理可以并行运行,而不需要互相等待。 支持SSL 和TLSSNI。 Nginx专为性能
很多企业用户和个人站长上云都使用宝塔面板,宝塔面板搭建云服务器使运维成本也直线下降,可随着网站流量的增长,高并发大流量的网站会出现加载缓慢,卡顿,甚至还会出现“该页面无法显示”的尴尬状况,有大预算的哥们可以选择升级高配置的服务器,预算少的朋友可以参考本篇文章,优化一下自己的网站。
作为一个前端工程师,大家日常也会维护一些 Node.js 服务,对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性,可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻,所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
长时间的 GC 停顿对应用程序是不利的,它会影响服务的 SLA,进而导致糟糕的用户体验,并对核心应用程序的服务造成严重损害。因此,在本文中,我列出了导致长时间 GC 停顿的关键原因以及解决这些问题的可能的解决方案。
Gavin Zhu,携程软件技术专家,负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
大多数情况是这样的,因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的,假如我们的程序里有很多锁的概念,那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。一般遇到这种情况,许多公司会考虑把服务拆开。这就涉及到成本问题,也就是说增加 CPU 并不是最优解,我们还是需要考虑如何去优化锁。不过思考具体优化前我们可以先了解下池化技术。
Angel项目的3.2.0版本发布啦! Angel是腾讯首个AI开源项目,经过多个版本迭代,于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈的机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中,Angel首次引入了图计算能力,提供了大量开箱即用的图算法,得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布,Angel继续加强了图计算的能力,相较于上个版本,我们做了很多优化并提供了一些新的特性,感兴趣的话就赶紧下载体验
摘要 结合极光的业务和自身开发经验,极光高级Android工程师为我们简单介绍移动SDK与APP的区别,以及在做架构设计、性能优化上的一些经验。 SDK和APP的差别 重复造轮子 我们做APP开发的有
概述:虚拟化是一个广义术语,通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,是一个为了简化管理,优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器,来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发,着重分析研究了X86技术架构下,虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点,并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案,希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置,来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
服务器防火墙是分为硬件防火墙和软件防火墙两大类,那硬件防火墙和软件防火墙有什么区别呢?
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。
前言 本文主要给大家介绍了关于PHP中static和yield关键字的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 先来说说 static 关键字。本篇只讲静态方法的使用与后期绑定的知识点。 static 什么时候用来修饰方法
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
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。
1.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介[1]2.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s[2]3.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad[3]4.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portainer[4]5.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-4-Kubeedge[5]6.大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-5-总结[6]
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升,这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办,大家第一反应一定是登陆到服务器上,先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
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