前言&摘要 这段时间的工作内容主要是为一个客户端类型的产品增加文档在线存储和文档在线预览相关特性。由于测试的同事比较细心和专业,发现了项目实现中一些效 率低下的环节,比如在线预览图片没有经过压缩、重开打开同一张图片没有有效利用Web缓存等问题。而这些细节问题往往在做项目架构时,容易因为时间紧张等 等因素而被忽略。虽然以前也有一些关于Web缓存的意识,但并没有很系统的了解、总结,并在项目中进行合理的运用。借此机会,整理了一些相关资料和项目的 实际应用实践,做个备忘,便于在日后的项目查询和应用。 本文从Web缓
在渗透行动中,目标往往是获得整个内网的控制权,从而发动 APT(高级持续性威胁)攻击。但在更多时候,我们的起点只是一两台通过 0day / 1day 漏洞攻陷的机器。
NFS是Net FileSystem的简称,最早由Sun公司为解决Unix网络主机间的目录共享而研发。
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定。若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈,同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,很可能是服务器响应时间增加,观察服务器资源使用情况,确定是 否是服务器问题。
对于现在的各种系统来说,缓存的应用无处不在。如果能合理的利用缓存,整个系统的性能将会得到大大的提高,Web开发尤其如此。一般高并发大访问量的应用,主要压力都在服务器端,所以服务器端的性能至关重要,缓存的使用,很多时候是有决定性影响的。
今天分享的主题是微博数据库资源调度平台的架构实践,是我们内部启动的⼀个项⽬。主要实现的功能有两个:⼀个是资源的智能调度,⼀个是成本优化。都是⾮常实⽤的场景。
顾名思义,“web”的含义是显然需要服务器开放web服务,“shell”的含义是取得对服务器某种程度上操作权限。webshell常常被称为入侵者通过网站端口对网站服务器的某种程度上操作的权限。由于webshell其大多是以动态脚本的形式出现,也有人称之为网站的后门工具。
在很多的时候,随着工作的持续开展,可能会接手更多的服务器资源,这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单,可能几十个,上百个,甚至上千个,这个时候服务器信息的维护就变得额外重要,抛开业务线的规划,对于DBA来说,掌握服务器的信息,做到知根知底,才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看,比如操作系统情况,内核版本,硬盘,内存,空间使用情况,累计运行时间,数据库实例运行时间,系统中的swap争用情况等等,尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中,考虑容灾
一位朋友找我做模拟面试,我看他简历上写了,有着实际项目的性能调优经验。这个不错,可以算是他的简历亮点之一。
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉,了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
网友说自己的小型网站部署服务器上,随着网站数据增多、访问量变大后,用什么办法解决大流量访问,扩容增配置还是动静分离呢?这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中,传统的方法是扩容增配,CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高,也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路,有了思路再去操作就容易很多了。
在 2007 年,有个意大利西西里岛的小哥 Salvatore Sanfilippo(antirez) 和朋友创建了一个访客信息网站:LLOOGG.com。这个网站为其他网站提供各种信息的统计(包括访客 Ip、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等信息)。
作者介绍:韩伟,1999年大学实习期加入初创期的网易,成为第30号员工,8年间从程序员开始,历任项目经理、产品总监。2007年后创业4年,开发过视频直播社区,及多款页游产品。2011年后就职于腾讯游戏
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道,最怕的不是性能差,而是费了半天劲在细节上死抠,却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度,旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况,《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度,具备一定的完整性,新手可以按图索骥的去调优,老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称,包
来源:https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发,cache,锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
比如有10件商品要秒杀,可以放到缓存中,读写时不要加锁。 当并发量大的时候,可能有25个人秒杀成功,这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
Asp.Net中的Session要比Asp中的Session灵活和强大很多,同时也复杂很多;看到有一些Asp.Net开发人员报怨说Session不稳定,莫名其妙的丢失,其实这正是Asp.Net改进的地方之一. 我们知道Session与Cookie最大的区别在于:Cookie信息全部存放于客户端,Session则只是将一个ID存放在客户端做为与服务端验证的标记,而真正的数据都是放在服务端的内存之中的。 在传统web编程语言(比如asp)中,session的过期完全是按照TimeOut来老老实实处理的,超时值默
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行,了解这些资源对于DBA来说非常重要,因为任何的超载行为都可能成为限制因素,导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置,避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先,性能优化是一个持续的过程,安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统,这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的,因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移,它可能会改变,磁盘访问可能会变得更加频繁。正
目前中小企业架构设计存在哪些问题? # 1. 通病: 企业组织管理混乱 # 原因: 没有完善的企业组织架构(分工和责任不明确) # 2. 部门协同差劲 # 原因: 企业没有规范的管理流程,部门之间沟
升级硬件通常是我们的第一考虑,主要原因是数据库会占用大量资源。不过这种解决方案也就仅限于此了。实际上,您通常可以让CPU或磁盘速度加倍,也可以让内存增大 4 到 8 倍。
在过去的半年时间里,研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引,没有用到就试图加一个,实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件,随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
对于全栈而言,数据库技能不可或缺,关系型数据库或者nosql,内存型数据库或者偏磁盘存储的数据库,对象存储的数据库或者图数据库……林林总总,但是第一必备技能还应该是MySQL。从LAMP的兴起,到Mariadb的出现,甚至PG的到来,熟练的MySQL技能都是大有用武之地的。
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
互联网时代,业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下,不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统,即使是一些垂直领域的业务系统(如三甲医院的挂号系统)每天也有不小的访问量。
算法这个,自从关注了「小浩算法」,刷了不少LeetCode,发现还是有套路可循的,虽不敢说算法能力有多强,至少没有以前那么怕了(才怪)。
最近有位粉丝面试字节,被问到了大量的高性能开发相关的底层技术,直接人给问懵了。找我聊天,让我给他一些指引。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
1、数据从一个数据库表A迁移到另一个数据库表B,这种情况可以每次取一定数量(例如:5条)进行批量插入。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
MongoDB中文社区年终大会将于2021年1月8日在上海召开。本次大会的主题是重新认识MongoDB|MongoDB,More than Document Database。在大会开始前,我们采访了MongoDB官方及MongoDB中文社区合作伙伴锦木,看下锦木眼中的MongoDB是怎么样的。
上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案,其中主要涉及到了普通关系型数据库(MySQL/PostgreSQL),NoSQL数据库(MongoDB),内存数据库(Redis),内存Cache(Memcached),我们现在需要的是对大数据表仍保持高效的查询速度,普通关系型数据库是无法满足的。
✨ XSS 攻击 全称跨站脚本攻击 Cross Site Scripting 为了与重叠样式表 CSS 进行区分,所以换了另一个缩写名称 XSS XSS攻击者通过篡改网页,注入恶意的 HTML 脚本,一般是 javascript,在用户浏览网页时,控制用户浏览器进行恶意操作的一种攻击方式 XSS 攻击经常使用在论坛,博客等应用中。攻击者可以偷取用户Cookie、密码等重要数据,进而伪造交易、盗取用户财产、窃取情报等私密信息 图片 就像上图,如果用户在评论框中输入的并不是正常的文本,而是一段 javascr
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
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。
性能测试已经是一个老生常谈的话题了,不同的项目或多或少都会涉及到,但是每个人的经验肯定有所不同。今天我想从以下几个方面分享一下我认为关于性能测试需要重视的要点。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。
应用需要支撑大量并发量,但数据库的性能有限,所以使用缓存来减少数据库压力与提高访问性能。
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redis: redis 即 Remote Dictionary Server,用中文翻译过来可以理解为远程数据服务或远程字典服务。其是使用 C 语言的编写的 key-value 存储系统。
回顾网站架构演化历程,当网站遇到性能瓶颈时,第一个想到的解决方案就是使用缓存。在整个网站应用中,缓存几乎无处不在,既存在于浏览器,也存在于应用服务器和数据库服务器;即可以对数据缓存,也可以对文件缓存,还可以对页面片段缓存,对网站性能优化意义重大。
内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤:
第七章 MySQL的高级特性 分区操作时,可以只针对某个区进行操作,而且在底层文件系统中的表现,分区是多个表文件,可以高效地利用多个硬件设备。 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么所有的主键和唯一索引列都必须包含进来。 当操作分区表的时候,优化器会判断能否过滤部分分区。 Mysql的分区支持范围,键值,哈希和列表分区。 当数据量超大的时候,B-Tree索引就无法起作用了,除非是索引覆盖查询,否则在回表查数据的时候,会产生大量的随机IO,导致超长的响应时间,而且维护索引的代价非常高。 分离热点能有效利用
缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存的组件。而且,Redis内部是支持事务的,在使用时候能有效保证数据的一致性。
对于一个网站来说,在运行很长一段时间后,数据库瓶颈问题会越来越暴露出来。作为运维人员,对数据库做必要的优化十分重要! 下面总结以往查阅到的以及自己工作中的一些优化操作经验,并根据OSI七层模型从下往上进行优化mysql数据库记录。 一:物理层面 1、cpu:2-16个 2*4双四核,L1L2越大越好 2、内存:越大越好 3、磁盘:SAS或者固态 300G*12磁盘越多IO越高 raid 0>10>5>1 4、网卡:千兆 5、slave的配置最好大于等于master 二、系统配置 如下,配置系统内核参数
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