展开

关键词

再次 Kafka ,原来还有这么多细节?

Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如 New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、的、且可靠的实时数据流系统 为了减少上述复杂性,我在此分享 New Relic 公司为 Kafka 集群在应对方面的 20 项最佳实践。 其原因来自于如下三个方面:首先,“热”(有较)分区上的 Consumer 势必会比同组中的其他 Consumer 处理更多的消息,因此很可能会导致出现在处理上和网络上的瓶颈。 9、为的 Producer,调优缓冲区的大小特别是 buffer.memory 和 batch.size(以字节为单位)。 17、对于那些具有持续的 Brokers,请供足够的内存,以避免它们从磁盘子系统中进行读操作我们应尽可能地直接从操作系统的缓存中直接获取分区的数据。

1.2K20

Spring Boot 应用如何服务?

背景生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,下降,下面介绍几种优化建议。 缓存将部分热点数据或者静态数据放到本地缓存或者redis中,如果有需要可以定时更新缓存数据3、异步在代码过程中我们很多代码都不需要等返回结果,也就是部分代码是可以并行执行,这个时候可以使用异步,最简单的方案是使用springboot供的 InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } 消息汇总 return new AsyncResult<>(异步调用);}4、如果有线程变或者 Thread.currentThread().interrupt(); } } } ); 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供单节点的

19930
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Nginx网络之buffers优化 转

    此指令设置NGINX能处理的最大请求主体大小。 如果请求大于指定的大小,则NGINX发回HTTP 413(Request Entity too l...

    40810

    大数据开发:Hadoop架构如何数据

    的大数据通过Hadoop架构集群能够进行效稳定的数据处理,那么Hadoop是如何通过系统架构得到升的呢,下面我们来了解一下。 HDFS主要负责分布式存储,供对应用数据的访问。 MapReduce则负责分布式计算,在计算机集群上实现对海数据的计算分析,因为是离线处理,所以能够同时处理的数据很大,对于Hadoop也有升。 HDFS作为Hadoop的分布式文件系统,具有度容错性、度扩展性,适合部署在廉价的机器上,的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。 关于Hadoop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,大大升了同时处理处理的级,也就实现了数据

    15120

    Node.js应用的小优化技巧

    本文则是分享我在升Apache Cassandra项目中的DataStax Node.js 驱动时的一些思考与总结出的导致应用降级的关键因素。 可以选择先从一些方法调用进行测试,然后再慢慢地增加譬如时延分布这些相对复杂的测试。 总结而言,当我们采用了批写之后系统调用的数目大大降低了,最终升了应用的整体。 在我们开发的客户端驱动中,通过引入这些优化手段我们达成了两倍的升。 考虑到我们的Node.js应用以单线程方式运行,我们应用占据CPU的时间片与指令的排布顺序会大大影响整体的平行的实现程度。

    39100

    程序员修神之路--网站的?

    比如:响应时间缩短,在一定程度上可以。其实以上几个指标主要反映了两个概念:1. 系统在单位时间之内能做多少事情2. 系统做一件事情需要的时间以下场景都是在假设程序不发生异常的情况下服务器(进程)级别 服务器级别增加网站也是诸多措施中最容易并且是效果最好的,如果一个网站能通过增加少的服务器来 利用cpu系统主要目标是单位时间内cpu运行的指令数,避免cpu做一些无用功:cpu负责把buffer的数据copy到应用程序空间,应用程序再把数据返回给调用方,假如这个过程发生的是一次Socket 最后总结 大部分程序员都是工作在应用层,针对应用级别代码能的建议:1加大应用的进程数,增加并发数,特别在进程数是瓶颈的情况下2优化线程调用,尽池化。 3应用的代码异步化,特别是异步非阻塞式编程对于效果特别明显4充分利用多核cpu优势,实现并行编程。5减少每个调用的响应时间,缩短调用链。

    41830

    spring boot--Deferred方式实现异步调用,系统的

    1、背景在我们的实际生产中,常常会遇到下面的这种情况,某个请求非常耗时(大约5s返回),当大的访问该请求的时候,再请求其他服务时,会造成没有连接使用的情况,造成这种现象的主要原因是,我们的容器(tomcat )中线程的数是一定的,例如500个,当这500个线程都用来请求服务的时候,再有请求进来,就没有多余的连接可用了,只能拒绝连接。 要是我们在请求耗时服务的时候,能够异步请求(请求到controller中时,则容器线程直接返回,然后使用系统内部的线程来执行耗时的服务,等到服务有返回的时候,再将请求返回给客户端),那么系统的就会得到很大程度的升了

    96620

    【小家java】用 ThreadPoolExecutorThreadPoolTaskExecutor 线程池技术系统(附带线程池参数详解和使用注意事项)

    一言以蔽之,就是系统效率和。如果服务器对每个请求都分别创建一个线程的话,在很短时间内就会产生很多创建和销毁的动作,然而服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大。 2、LinkedBlockingQueue:一个基于链表结构的阻塞队列,此队列按FIFO (先进先出) 排序元素,通常要于ArrayBlockingQueue。 每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态,通常要于LinkedBlockingQueue,静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列 如果线程池过大,会导致内存的使用,还可能耗尽资源。如果过小,会由于存在很多的处理器资源未工作,对造成损失。 醒:能够用线程池的时候,不要自己的去new线程start,在并发环境下,系统资源是宝贵的,需要节约资源才能可用性。

    2.5K31

    消息系统—kafka

    CAP原则,kafka供了充分的参数让用户选择,数据一致性越强越低,需要根据业务场景评估。3.数据可以重复消费不同于传统的消息队列,队列中的数据只能消费一次。 4.只要存活一个broker就能供服务对于n个broker组成的kafka集群,意外宕机n-1个broke都能保证对外供服务。 Integer.toString(i), Integer.toString(i))); producer.close();这里acks指定了all,即需要等待所有的ISR拉取到record之后再返回,是kafka最低但是数据一致性最的做法 enable.auto.commitauto.commit.interval.ms 设置自动交offset和自动交的周期。 orgapachekafkaclientsconsumerKafkaConsumer.html水平API VS 低水平APIkakfa供high-level 和low-level api供用户使用,

    15720

    如何升springboot服务

    背景生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,下降,下面介绍几种优化建议。 缓存将部分热点数据或者静态数据放到本地缓存或者redis中,如果有需要可以定时更新缓存数据3、异步在代码过程中我们很多代码都不需要等返回结果,也就是部分代码是可以并行执行,这个时候可以使用异步,最简单的方案是使用springboot供的 InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } 消息汇总 return new AsyncResult<>(异步调用); }4、如果有线程变或者 ().interrupt(); } } } ); 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供单节点的

    42720

    如何升springboot服务

    背景生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降,下降,下面介绍几种优化建议。 缓存将部分热点数据或者静态数据放到本地缓存或者redis中,如果有需要可以定时更新缓存数据3、异步在代码过程中我们很多代码都不需要等返回结果,也就是部分代码是可以并行执行,这个时候可以使用异步,最简单的方案是使用springboot供的 InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } 消息汇总 return new AsyncResult<>(异步调用); }4、如果有线程变或者 ().interrupt(); } } } ); 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供单节点的

    25020

    Jmeter控制器

    控制器场景:在同一个线程组里, 有10个并发, 7个做A业务, 3个做B业务,要模拟这种场景,可以通过模拟器来实现. 添加控制器? 用法1: Percent Executions在一个线程组内分别建立两个控制器, 分别放业务A和业务B控制器采用percent Executions 百分比控制, Throughput设为80 同时添加业务百度搜索表示此控制器按线程组线程总数的80%第二个控制器同样选择百分比控制? 同时添加业务csdn的一个接口Throughput设为20, 表示此控制器按线程组线程总数的20%设置线程组并发数10个? 设置了3, 实际运行并发数是对应的3个 .?

    33520

    Kafka是如何保证性能和的?

    Kafka是一款分布式消息发布和订阅系统,它的特点是性能、。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。 所以kafka一开始设计的目标就是作为一个分布式、的消息系统,所以适合运用在大数据传输场景。 为了使得Kafka的率可以线性,物理上把Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。 也就是16kb,意味着当一批消息大小达到指定的batch.size的时候会统一发送linger.msProducer默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有Requests进行一次聚合然后再发送,以此 被修改过后的页也就变成了脏页, 操作系统会在合适的时间把脏页中的数据写入磁盘, 以保持数据的 一 致性Kafka中大使用了页缓存, 这是Kafka实现的重要因素之 一 。

    1.5K30

    并行、延迟与

    原文地址:https:chanjarster.github.io...在实践中我们可以将任务拆分成多个子任务并行执行来程序的性能。 对比的计算公式: = task数 最慢的task所花费的时间。下面是对比图:?图中线条的锯齿不用在意,因为这和是否用足了线程池中的线程有关。 在如何估算以及线程池大小到计算的公式:?在我们这个场景中,Tw=0,所以公式就变成了 C Tc,我们的C=6,而Tc=2s,所以就是3 taskssec。 同时可以看到,当6个CPU用满的情况下,无论任务如何做并行化处理,其峰值维持不变。当然你也不可能通过扩大线程池来,因为CPU的数是固定的。 不出所料,当并行程度越的时候延迟就越低,但是要注意的是,并行程度的增所带来的延迟降低的边际效益是递减的。当subtask > 6时那么当subtask数 > 6 时会发生什么?

    60100

    性能测试之

    你可能从来不关心一个系统的,但对一个系统来说却非常重要。  指在一次性能测试过程中网络上传输的数据的总和。   对于交互式应用来说,指标反映的是服务器承受的压力,在容规划的测试中,是一个重点关注的指标,因为它能够说明系统级别的负载能力,另外,在性能调优过程中,指标也有重要的价值。 示,用来衡一个系统的输出能力是极其不准确的,用个最简单的例子说明,一个水龙头开一天一夜,流出10吨水;10个水龙头开1秒钟,流出0.1吨水。当然是一个水龙头的大。 指标的作用:  再次将话题回归到上,在我们的性能测试中查看对我们的测试有什么意义呢。  1.  发现的80%系统的性能瓶颈都由制约;    2. 并发用户数和瓶颈之间存在一定的关联;    3. 采用测试可以更快速定位问题。 通过不断增加并发用户数和观察系统的性能瓶颈。

    1.5K40

    JMeter误差分析

    ,100并发,计算得到的为:168.63,JMeter给出的为166.4,误差几乎可以忽略。 再看第三个案例:100并发,平均响应时间791ms,计算得到的为126.422,JMeter给出的为92.3,误差已经很大了。 看结果,平均响应时间193ms,跟第一次结果差不多,JMeter给出的值为1.5,误差巨大。那么1.5的是怎么来的呢? 如果JMeter在整个请求过程中平均响应时间是正常统计请求发出到接收到响应的时间,但是缺失用本机的整个线程一次循环的时间作为计算的依据。 如果你在线程中做了别的事情,比如正则取,参数校验,变赋值等等都会导致会变小。

    40240

    Kafka 性能揭秘

    这次本文围绕Kafka优异的性能,逐个介绍一下其设计与实现当中所使用的各项“黑科技”。 根据不同的业务需求可以适当的降低dirty_background_ratio和dirty_ratio。 Partition Partition是Kafka可以很好的横向扩展和并发处理以及实现Replication的基础。扩展性方面。 Partition的数前预分配,虽然可以在后期动态增加Partition,但是会冒着可能破坏Message Key和Partition之间对应关系的风险。2. 至于道理其实很简单,压缩算法中一条基本的原理“重复的数据越多,压缩比越”。无关于消息体的内容,无关于消息体的数,大多数情况下输入数据大一些会取得更好的压缩比。

    34941

    JPEG 2000(HTJ2K):新的算法和机会

    Throughput JPEG 2000 (HTJ2K): New Algorithms and Opportunities,描述了一种联合图像专家组(JPEG)2000(J2K)块编码器的直接替代品,它供了极 J2K的复杂性是由于其底层块编码算法的相对的计算复杂性。本文介绍了J2K块编码算法的直接替代方法,该算法能够10倍或更,并且仅仅略微降低编码效率。 虽然可以使用优化技巧来避免在每个编码通道中触及所有样本,但J2K块编码器的不可避免地还是会随着质而下降(即,随着位平面数的增加)。 最终算法包括若干改进,导致编码效率约2%,在某些特定条件下甚至能达4%,且其对没有任何显著影响。 转码应用程序和性能我们在此供了有关压缩效率和FAST块编码算法在转码环境中的的证据。原始J2K块比特流被压缩为1,2和4 bpp,然后可逆地转码为FBCOT格式。

    61231

    一次性能优化:从1升到2500

    初步压测很保守的,从1个并发开始压测,测试结果让人非常的惊喜,压测开始几分钟后,就出现大的连接失败,无法继续测试。出现大的内存溢出的异常。没出现异常时的达到了1reqs。 同时,通过jconsole控制台监控tomcat,发现其线程数最到了2万多个。?问题分析 这个异常是创建本地线程失败抛出的异常,为什么有这么大的线程呢?不合常理呀! 交代码重新部署压测环境,再进行压测,马上就上来了,达到了1700reqs,? 最终的优化后的测试结果,最达到了2600reqs。?总结性能优化需要从几个方面考虑:1、CPU是否有瓶颈,本项目没有大的计算,所以CPU没有瓶颈。 4、如果出现小的情况可以输出线程栈,看看到底是block在哪里了,是调用服务时间长还是读写数据库时间长。

    53020

    剖析Kubernetes EnableEquivalenceClassCache升Scheduler的工作机制

    性能。 Equivalence Class目前是用来在Kubernetes Scheduler加速Predicate,升Scheduler的性能。 Scheduler注册的Predicate Policies数,这用来保证Cache大小,防止查找Equivalence Cache时性能太差。 Cache通过AlgorithmCache.predicateCache存储,predicateCache是LRU(Least Recently Used,最少最近使用算法)Cache,只能存储一定数的 总结 Equivalence Class是用来给Kubernetes Scheduler加速Predicate,从而升Scheduler的性能。

    869130

    相关产品

    • 消息队列 CKafka

      消息队列 CKafka

      CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券