7月26日消息,韩国存储芯片大厂 SK 海力士在其最新公布截止6月30日的2023年第二季度财报,受益于人工智能 (AI) 的市场需求,带动了存储芯片的复苏,使得第二季的亏损较上第一季减少。同时,为了加速NAND Flash库存去化,SK海力士宣布扩大减产NAND Flash。
如下图所示,全球服务器市场的销售额和出货量在2019年第二季度都出现了较大的下滑。但此次服务器市场的下滑并非出人意料。
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毕竟服务器的内存比较小,经常容易出现内存不足导致数据库退出等bug,so,除了设置swap缓冲区,最好的莫过于换成轻量级的服务器nginx,在那之前一些apache2服务器的优化也是比较必要的,so。
某天收到频繁的告警邮件,定时任务调度失败,查看 xxl-job 的执行器列表是空的,但是服务又显示健康,查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减,由于是线上服务,只能先重启,然后线程日志也没有,同时尝试访问服务的健康检查接口,发现健康检查接口访问不通,应该是服务已经挂了,但是因为服务配置的是 TCP 健康检查,握手其实没问题,所以没有检测出来服务异常(血淋淋的教训)。
新版的dubbo-admin 在支持dubbo2.7新特性的同时,还兼容dubbo2.6。基于dubbo2.7的元数据中心,我们可以做一些事情,比如服务测试,在目前版本的dubbo-admin中,其实已经支持这个功能。
本文我们将探讨 Redis (远程字典服务器). Redis是一个开源的、内存型的键值存储。它也被看作为一个字典型的数据结构服务器,因为它的键值不仅仅是字符串,也有hash、集合、列表和排序的集合等。 Redis 与Memcached 很类似,但它们之间有一些不同. 特性RedisMemcached在内存中XX复制X 分区X 数据结构X 验证XX发布订阅模型X 数据持久X 虚拟内存X 特性详解 在内存中: Redis将键值存储到主存上以便快速读写存取. 复制: Redis支持主备复制. 数据写
摘要总结:本文主要探讨了在服务器硬件升级和替换过程中需要注意的关键因素,包括硬件成本、软件影响、数据迁移和兼容性、硬件生命周期管理、服务器配置、扩展性、服务器性能、升级和替换的代价,以及刀片服务器和机架式服务器之间的差异。通过这些探讨,读者可以更好地理解如何根据自身企业需求选择合适的服务器升级或替换方案,并提高业务的运营效率和成本效益。
当网站遇到DDoS攻击的时候,很多人会问自己为何会成为DDoS攻击目标,服务器被DDoS攻击如何判断,对企业造成哪些危害?对于这些DDoS攻击问题,超级科技为大家一一解答。
随着云计算、物联网和人工智能的日益成熟,对算力的需求已经突破了传统的限制,进入了一个全新的阶段。在这个阶段,不仅是算力的量级发生了变化,其性质和应用也在经历着根本性的转变。
记得当年《甄嬛传》热播,调用了我们团队的媒体资讯接口。接口被调用挂了。当时虽然我不负责那一块,只是目睹了当时大家在临场解决问题的紧张一幕。但是这件事在我心里埋下了种子,从此追求高可用、高稳定成为职业发展的方向。
调研机构Dell'Oro Group美国时间2月8日发布最新一期的控制器与适配卡市场5年期预测报告《Controller and Adapter 5-Year Forecast Report》。报告预计2020年至2025年全球以太网控制器和适配卡市场的营收将达到27亿美元,复合年增长率(CAGR)为3%。
大模型的纷争已经随着各大入局者公布产品后,热度逐渐退去,但是由大模型带来的产业链高频共振,已经传递了算力层。
Facebook 的基础设施现在每月为其整个应用和服务系统上超过 27 亿的人提供服务。他们的工程师设计并创建了高级、高效的系统来扩大这一基础设施,但是随着工作负载的增长,单靠通用处理器已经无法满足这些系统的需求。晶体管增长的速度已大大放缓,这就需要开发出专门的加速器和整体的系统级解决方案来提高性能、功率和效率。
Netty堆外内存泄露排查
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
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。
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。
2019 年 9 月 3 日 ,Mellanox 宣布隆重推出 ConnectX-6 Dx 和 BlueField-2 – 新一代云Smart NIC 和 I/O 处理单元 (IPU) 解决方案,旨在大规模处理各类工作负载时实现无与伦比的数据中心安全性、性能和效率。
尽管多年来一直预测DRAM将被其他类型的内存所取代,但它至今仍然是几乎所有计算芯片中必不可少的组件。DRAM的足迹没有消失,而是一直在增加,DRAM类型的选择也在增加。
操作系统和网络面试整个面试 60%,剩下40%是 Java+项目的内容(读者的技术栈是 Java 方向)。
来自调研机构 Mercury Research 最近的一份报告显示,在 2020 年四季度全部 x86 CPU 的市场中,AMD 的桌面产品占比 19.3%,移动平台占比 19.0%,总体市场占有率在 2020 年末为 21.7%。
DBA不仅仅是知道如何安装服务器和设置数据库。最重要的职责之一是通过监控实例来识别潜在问题。但应该监控什么,为什么?以下是DevOps,云和数据隐私进入图片的新时代要监控的五大事项。
2019年开始,随着全球各大传统企业,包括商业银行的全面上云,云计算开启了高速发展时代。从人类历史上的第一张黑洞照片到疫情期间的全民网课、线上会议与药物研发,它在科研探索、教育等场景中扮演的角色越来越重要。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第二篇,在《prometheus实战之一:用ansible部署》一文咱们部署了prometheus服务,并且在应用服务器部署了node_exporter,整体情况如下图 📷 目前,prometheus已经可以通过node_exporter从应用服务器取得监控数据,本篇就来学习如何使用这些监控数据来展现应用
最近在做一个基于 websocket 的长连中间件,服务端使用实现了 socket.io 协议(基于websocket协议,提供长轮询降级能力) 的 netty-socketio 框架,该框架为 netty 实现,鉴于本人对 netty 比较熟,并且对比同样实现了 socket.io 协议的其他框架,这个框架的口碑要更好一些,因此选择这个框架作为底层核心。
最近遇到一次线上服务出现了OOM(OutOfMemoryError)错误,记录一下,方便以后查阅。
前段爱好者的知识盛宴 各位晚上好,今天进行分享的是... 来自鹅厂的dorsywang... 前端同构直出,是为了让网页加载速度更快... 然而此篇分享并不简单... 因为它是亿万级别的... 背景 兴趣部落项目自2014年至今,一直都是采用的是前端渲染的模式,这种模式就是页面html是一个空壳,首屏的内容需要css和js都加载完成后,请求cgi获得数据后再渲染给用户。 这种模式的好处是可以让后端和前端的工作完全分离,给日常的开发和维护带来很大的便利。 我们在现在的工作模式上,为了尽可能的减少首屏耗时,
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3; 很多表示用户的键,像 user:1,user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
2002年俄罗斯门户网站Rambler的程序员Igor Sysoev为Rambler.ru开发出Nginx,这是一款Web服务器、HTTP反向代理和邮件代理服务器。从诞生到现在的十多年里,它的影响力已可以同Apache匹敌,吸引全世界一大批网络巨头的加入。阿里巴巴之淘宝从2009年开始使用和探索Nginx,2010年开始开发大量模块,从2011年开始动手修改Nginx的核心代码并启动Tengine项目开源。在淘宝内部于2012年全面替换Apache服务器软件。
Nginx才短短几年,就拿下了Web服务器大壁江山,众所周知,Nginx在处理大并发静态请求方面,效率明显高于Httpd,甚至能轻松解决C10K问题。
虽然最近亚马逊在迁离Oracle的数据库,使用Aurora PostgreSQL导致Prime Day促销日出现故障,但这似乎并不影响Amazon Aurora 数据库的推进,并且亚马逊一直在说Amazon Aurora兼容MySQL和PostgreSQL,是一种将数据库迁移到云的优秀工具。可见其要脱离Oracle的决心。而SAP也做出了同样的事情,在以前的SAP ERP系统里,SAP一直使用着别人的数据库,比如Oracle,后来SAP推出了HANA内存数据库,在S/4 HANA系列版本中,成功的使用了自己研发的数据库。可以看出这两家企业都想离开Oracle,所以合作是必然的事。
近年来,云计算发展势头突飞猛进,其快速发展的动力离不开背后的发展逻辑与规律,同时,也正是这些逻辑和规律,又将云计算产业推向了未来。那么,我们是否可以透过云计算发展的内在逻辑,一定程度地预测云计算未来发展的趋势?
昨天晚上,成都因为疫情又一次上了热搜,而这一次,热搜上的词条是一家软件公司的名字。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高,所以网站被别人攻击的概率不高,后来服务器负荷居高不下,只能保存dump文件进行分析,并一台一台服务器进行重新启动(还好大家周五下班了)
根据调研机构Gartner公司的调查,由于发生冠状病毒疫情,74%的组织表示将让其一部分员工一直在家远程工作。疫情加速了远程工作的企业文化,很多组织意识到远程工作有利于提高运营效率。正因为如此,远程工作的云计算应用出现了大幅增长。
Meteor默认使用MongoDB作为数据库,虽然它正对Mongo进行了封装,但当应用扩大后,对于MongoDB性能调优的了解也是必不可少的。本文来自OneAPM,教给你使用MongoDB所需要了解的8个方面。 应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。 本文针对实时监控 MongoD
提起服务器,大家都知道过去经典的分类法是根据服务器形态来区分,包括塔式、机架和刀片服务器,这似乎已经成为了官方教科书。但是,随着虚拟化应用和云计算的发展,虚拟化是用户采购服务器应用到的最重要方面。而在虚拟化应用方案中,又可以分为纵向扩展和横向扩展。数据中心需要采购设备来满足企业的快速发展对性能和可用性而产生新的要求,而且在以后IT需求改变时能够进行相对轻松的扩展。 虚拟化催生服务器新格局 在过去十年, IT领导者在开始使用特定策略比如服务器整合率以及虚拟主机数时,纵向扩展架构往往作为衡量IT性能的战略选择。
01 Meta将在Instagram测试数字藏品 Meta CEO马克·扎克伯格宣布,将从本周开始在Instagram上测试数字收藏品。扎克伯格表示,将允许一小部分美国创作者和收藏家在Instagram上分享他们创作或购买的NFT。在Instagram上发布或分享数字收藏品不会产生任何相关费用。(新浪科技) 02 防英特尔抢单,消息称台积电下月推进 1.4 纳米制程 财联社5月10日消息,台积电供应链透露,台积电为取得制霸权,防止英特尔杀出抢单,决定将3纳米研发团队转战1.4纳米开发,并预定下个月正式鸣枪,
Rust 已经悄然成为了最受欢迎的编程语言之一。作为一门新兴底层语言,Rust 拥有着内存安全性机制、不亚于 C 语言的性能优势、出色的开发者社区等等。本文还介绍了那些正在使用 Rust 的著名公司以及这些公司选择 Rust 的原因。
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
任何多线程程序都有死锁的风险,最简单的情形是两个线程AB,A持有锁1,请求锁2,B持有锁2,请求锁1。(这种情况在mysql的排他锁也会出现,不会数据库会直接报错提示)。线程池中还有另一种死锁:假设线程池中的所有工作线程都在执行各自任务时被阻塞,它们在等待某个任务A的执行结果。而任务A却处于队列中,由于没有空闲线程,一直无法得以执行。这样线程池的所有资源将一直阻塞下去,死锁也就产生了。
近年来,以AI机器学习、大规模视频处理、大规模数据处理等为首的高负载云计算应用日益增多,其场景运算强度大、高并发、应用复杂,对云计算厂商的服务质量提出了前所未有的极高要求,并倒逼服务器芯片加速发展。
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