前几天，接到研发同事反馈，内网通过 Nginx 代理下载 OSS 的大文件时，老是会断，而在服务器上下载时却很正常，非常奇怪。原本以为可能和 VPN 有关，经确认排除嫌疑。彷徨了许久，最后发现是 Nginx Buffer 的锅。下面就来聊聊这个问题是怎么发生的。
昨晚我发文上线了自己的网站：小林的网站上线啦！，结果发文上线不到 10 分钟， 服务器就炸了，读者疯狂跟我说网站 500 错误了。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
在一次正常的活动促销之后，客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP，在打开的时候标的就已经被抢光了，刚开始没有特别的上心，觉得抢标不就是这样吗，抢小米手机的时候也不就这样吗？随着活动继续推进，有更多的用户强烈抗议，用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的，认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少，给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去，这次用户反馈太过强烈，才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品，app、官网、H5，其中app使用量最大，官网其次
套接字socket是大多数程序员都非常熟悉的概念，它是计算机网络编程的基础，TCP/UDP收发消息都靠它。我们熟悉的web服务器底层依赖它，我们用到的MySQL关系数据库、Redis内存数据库底层依赖它。我们用微信和别人聊天也依赖它，我们玩网络游戏时依赖它，读者们能够阅读这篇文章也是因为有它在背后默默地支持着网络通信。
企业平时租用和托管的服务器是有峰值承受限制的，一旦超过了该承受能力，就会导致服务器瘫痪，网站访问不了。而出现这样的直接原因就是在一段时间内，网站的访问量巨大，已经超出了服务器的承受能力。这样的例子比比皆是，以前春运期间，12306网站就频繁出现崩溃，因为那段时间网购火车票的人很多。
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中，通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施，解决了高并发问题，并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术，解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题，提高了系统的稳定性。同时，采用负载均衡技术，提升了系统的处理能力，最终实现了平台的高可用性。
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
运营push发送数量较大，发送时间密集，同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
在上一个文章中详细了介绍了什么是混沌工程以及混沌工程执行的原则，和混沌工程实验中数据库调用延迟，下来详细的介绍另外一个混沌实验，也就是云服务器磁盘被写满的情况的模拟实验和解决思路。
如果要看远程服务器上Java程序的GC情况需要执行这个步骤，允许JVM工具查看JVM使用情况。
大家好，我是飞哥！前几天看到一个有意思的问题，我前几天在朋友圈分享了，今天再在公众号里给大家发一下。
岳毅，携程高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
在平时的开发中，使用kafka来发送数据已经非常熟悉，但是在使用的过程中，其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
Tomcat在各位JavaWeb从业者常常就是默认的开发环境，但是Tomcat的默认配置作为生产环境，尤其是内存和线程的配置，默认都很低，容易成为性能瓶颈.
数据库专题（四） ——各类缓存技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 缓存（Cache）技术原指高速数据，当CPU处理数据的时候，会先去缓存里面找，有的话就直接返回，不用再去RAM取数据。但是现在缓存已经不仅指cpu的操作了，而在程序中更多的是指内存和硬盘之间的缓存。凡是速度差距较大的两者，有介于中间的速度差异的结构，均可以称为用cache。速度排序，CPU>内存>硬盘，因此cpu到内存、内存到硬盘都有缓存。 1、优势 缓存利用相对高速的速度减少介质交互、低速操作等，例如减少网络I/O、减少
本文是腾讯云数据库负责人林晓斌（丁奇）在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《数据库智能时代和DBA的职责演进》。 林晓斌演讲现场 以下是上方演讲视频的内容纪要。 在我看来，数据库运维经历了四个大的阶段，前面三个我分别称为石器时代、工具时代、专家时代。 在2008年及之前，少有公司有专门的DBA团队，那时候都统一在OP范畴。 我记得那时候写应用，如果涉及到需要数据库， 我的发布步骤里面，还要包含数据库的安装步骤。然后op同学就按照安装命令一行行执行。数据库很多时候被当做应用程序的
有同事报客户端请求某核心服务出现大量connection reset by peer。线上故障，赶紧高优定位处理。
如何在高性能服务器上进行JVM调优？ 为了充分利用高性能服务器的硬件资源，有两种JVM调优方案，它们都有各自的优缺点，需要根据具体的情况进行选择。 1. 采用64位操作系统，并为JVM分配大内存 我们知道，如果JVM中堆内存太小，那么就会频繁地发生垃圾回收，而垃圾回收都会伴随不同程度的程序停顿，因此，如果扩大堆内存的话可以减少垃圾回收的频率，从而避免程序的停顿。 因此，人们自然而然想到扩大内存容量。而32位操作系统理论上最大只支持4G内存，64位操作系统最大能支持128G内存，因此我们可以使用64位操作系
客户端先将消息写入内存缓存， 多个消息形成一个个Batch， 然后send线程将多个Batch打包成一个request发送到kafka服务器上。
我的主机内存只有100G，现在要全表扫描一个200G大表，会不会把DB主机的内存用光？
最近面试被问到这样一个问题。这里总结一下。关于更多的MySQL真题，你可以直接访问该链接进行查看。
注意：ClickHouse并非无所不能，查询语句需要不断的调优，可能与查询条件有关，不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
JVM把内存区分为堆区(heap)、栈区(stack)和方法区(method)。由于本文主要讲解JVM调优，因此我们可以简单的理解为，JVM中的堆区中存放的是实际的对象，是需要被GC的。其他的都无需GC。
由于本人工作原因，涉及到网络直播领域，其中视频的回放下载，涉及到了一些视频下载方面的技术。针对于一个完整视频的下载，目前市面上的主流做法是，先将整个视频流切片，存储到文件服务器中，在用户需要观看回放视频时。通过一个视频回源服务器，去文件服务器中逐个请求切片，返回给用户播放。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
本文围绕一个问题展开： 假如主机内存只有 100G，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？
1.首先想到分析mongoDB日志记录 通过 cat /etc/mongod.conf 找到日志所在目录 /var/log/mongodb/mongod.log
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
满200减150 / 满500减375 / 满1000减750 / 满2000减1500
此时必然触发Minor GC，有专门GC线程执行GC，且对不同内存区域有不同垃圾回收器，这相当于GC线程和垃圾回收器配合，使用自己的GC算法对指定内存区域执GC：
很多做外贸独立站的粉丝朋友，经常私信问有没有好用的wordpress服务器推荐，因为国内的服务器带宽比较小（还特别贵）。
首先说背景，「我和你拼了」微信小程序是应某小朋友的求助作为后端支撑合作开发的结晶（产物）。
项目上线以来一直存在一个比较揪心的问题，和一个没有信心处理的BUG，那就是在应用程序启动时有可能会导致cpu跑满99%或持续在一个值如50%左右，这样一来对服务器的压力是非常大的，经常出现服务器无法远程的状态，唯有通过PowerShell杀掉对应的w3wp进程才可以解决这个问题。 为什么没有信心处理这个问题 原因非常简单，这个问题是间歇性的，不容易重现的，只会在项目启动时有一定的可能性会发生CPU跑满的问题。 所有可以重现的BUG的处理都不会太难，而类似这种无法重现的BUG是最让人头疼的，因为它无影无踪，令
2012～2014年，我们的业务开始使用一种新的互联网销售模式——秒杀抢购，一时间，各个产品线开始纷纷加入进来，今天秒杀门票，明天秒杀酒店，等等。各种活动是轮番登场，用户在不亦乐乎地玩着秒杀活动的同时，也对后端技术的支撑提出了一波又一波的挑战。
最近，自己的一个测试环境，遭遇了hacker攻击。 具体是oracle用户被攻破了，原因是该环境通过DDNS连接到了外网，而因为只是测试，没有注意安全防范，设置的口令过于简单。 下面记录下，也作为警醒。
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的，IT负载规模为几兆瓦的数据中心（大约是uptime institute Tier 3等级）。它装满了大量的机架式高端服务器产品（以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例），其峰值功率大约为340W，某年的价格大约为7700美元，其它的一些变量参数如下： “ 1.某年美
我经常会被问到这样一个问题：我的主机内存只有 100G，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？
tomcat优化(五)tomcat调优
很多人在面试时，会被问到这样的问题：遇到过什么系统故障？怎么解决的？下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问！
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