Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问，
堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G，那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生，那么对于一个网站来说是无法忍受的。
请在你的系统服务请求中包括下面所有的信息，如果可能的话，你也可以在请求中包括你认为最有可能出现的问题。这样的话，可以避免我们进一步对你系统的问题进行询问。
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
爱可生南区交付服务部团队 DBA，负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
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今天安装了9台Linux服务器，型号完全不一样（有DELL、HP和IBM服务器），又懒得去对清单，如何在Linux下cpu的个数和核数呢？另外，nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu，不过现在服务器那是相当的彪悍，直接上worker_processes 8吧。
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右，并且通常要对最近两天的数据做一定的处理，query的响应时间比较长，因此需要优化query api响应时间。
假设通过性能测试需求分析，我们需要创建一个性能测试场景，并发500个web虚拟用户，这时我们需要考虑： 1）选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机？ 2）500个并发用户需要多少台测试机才够用？ 在性能测试执行之前，一定要把上面的问题搞清楚，主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端，客户端承载了太多的压力，而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下，我们会看到客户端CPU利用率居高不下，响应速度十分缓慢，甚至出现宕机的情形。 实际上，针对特定的性能测试需求，建立多大规模的性能测试机群才算合理，与多
用过不少种类的数据库的人会遇到一个问题, transparent Hugepages 在不少的数据库中都被提到 disabled, turn off . Why should we turn off
之前只运行 NGINX 和 FBG 棋盘游戏很稳定。接着使用 配置中心+注册中心+接口网关 取代了 NGINX，也没有出现问题。后来再加上 UAA 认证授权中心，就总是出问题。启动 UAA 之后，接口网关就挂了；再启动接口网关，UAA 就挂了，不知道什么原因。
选自towardsdatascience 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 编辑：蛋酱 算法完美是重要的，但更重要的是成功部署，这篇文章能够帮助你了解有关代码内存占用的一切。 在进行机器学习任务时，你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单，硬件资源是有限的，单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存，这一点在边缘计算场景中尤其重要。 比如，你写了一个很棒的机器学习程序，或者搭建了一个不错的神经网络模型，然后想在某些 Web 服务或 REST API 上部署模型。或者你是
作为首款搭载HBM3e内存的GPU，内存带宽也从3.35TB/s提升至4.8TB/s，提升43%。
在本地开发环境中我们很少有需求对JVM进行优化，但是到了生产环境我们的程序可能出现如下问题：
我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快；如果是 Self Host 那么使用 HttpSys 服务器会比 Kestrel 快。 那么真实结果是否如我们想象的那样呢？接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。
对性能孜孜不倦的追求是互联网技术不断发展的根本驱动力，从最初的大型机到现在的微型机，在本质上也是为了性能而生。软件系统也存在类似的现象，一个系统从最初的少量访问请求到后期的大并发请求，这都需要我们对性能的提升提供一系列解决方案。像最初的淘宝，也仅仅是一个外包做出来的产品，随着业务的不断发展，淘宝的并发量指数级增加，同时对系统提出了严峻的挑战，这才逐步造就了现在淘宝这样可以支撑数千万人同时在线的高并发系统。
本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储broker的元数据。本章节还将介绍kafka的基本配置，以及broker运行的硬件标准。最后，我们将介绍多实例集群的安装方法，以及在生产环节中使用kafka时需要注意的一些问题。
随着高校信息化不断发展，学校的教学科研管理全部实现数字化，对服务器硬件的需求不断加大。数据中心机房资源日趋紧张，然而通过对数据中心全局服务器设备使用情况的调查发现，大部分的服务器又存在严重的资源闲置和浪费情况。为了有效改变这种状况，信息网络中心经过多方面的调查研究，决定进行服务器虚拟化项目建设. 1.服务器虚拟化相关技术介绍 服务器虚拟化技术是将传统的物理主机通过虚拟化软件，将物理主机的CPU、内存和硬盘存储空间整合成统一的逻辑资源池，再从逻辑资源池中创建几个几十甚至几百个虚拟服务器为应用提供服务，从而提高
国密SSL性能指标主要有三个：新建速率（CPS，Connection per second）、加密吞吐(Throughput)、最大并发连接(Max Persistent Connections)
一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 JDK1.4比JDK1.3性能提高了近10%-20%，JDK1.5比JDK1.4性能提高25%-75%。 因此对性能要求较高的情况推荐使用 JDK1.6。 【适用场景】 任何项目。 三、Apache集成Tomcat Web服务器专门处理HTTP请求，应用服务器是通过很多协议为应用提供商业逻辑。虽然Tomcat也可以作web服务器，但其处理静态html的速度比不上Apache，且其作为web服务器的功能远不如Apache，因此把Apache和Tomcat集成起来，将html和Jsp的功能部分进行明确分工，让Tomcat只处理Jsp部分，其他的由Apache，IIS等web服务器去处理，由此大大提高Tomcat的运行效率。 如果一个项目中大量使用了静态页面、大量的图片等，并有有较大的访问量，推荐使用Apache集成Tomcat的方式来提高系统的整体性能。 Apache和Tomcat的整合有三种方式，分别是JK、http_proxy和ajp_proxy.其中JK方式是最常见的方式，JK本身有两个版本分别是1和2，目前1最新版本是1.2.8，而版本2早已经废弃了。http_proxy是利用Apache自带的mod_proxy模块使用代理技术来连接Tomcat。Ajp_proxy连接方式其实跟http_proxy方式一样，都是由mod_proxy所提供的功能。只需要把配置中的http://换成ajp://,同时连接的是Tomcat的AJP Connector所在的端口。 相对于JK的连接方式，后两种在配置上比较简单的，灵活性方面也一点都不逊色。但就稳定性而言不像JK这样久经考验，所以建议采用JK的连接方式。 Apache+JK+Tomcat配置： 使用到的两个配置文件分别是：httpd.conf和mod_jk.conf。其中httpd.conf是Apache服务器的配置文件，用来加载JK模块以及指定JK配置文件信息。mod_jk.conf是到Tomcat服务器的连接定义文件。 【部署步骤】 1.安装Apache服务器 2.部署Tomcat 3.将mod_jk.so拷贝到modules目录下面 4.修改httpd.conf和mod_jk.conf 【适用场景】 大量使用静态页面的应用系统。 四、Apache和Tomcat集群 对于并发要求很高的系统，我们需要采取负载均衡的方式来分担Tomcat服务器的压力。负载均衡实现大概有四种：第一是通过DNS，但只能简单的实现轮流分配，不能处理故障；第二是基于MS IIS,windows 2003 server本身就带了负载均衡服务；第三是硬件方式，通过交换机功能或专门的负载均衡设备来实现；第四种是软件的方式，通过一台负载均衡服务器进行，上面安装软件。使用Apache Httpd Server做负载均衡器，Tomcat集群节点使用Tomcat就可以做到上述第四种方式，这种方式比较灵活，成本相对比较低，另外一个很大的优点就是可以根据应用情况和服务器的情况做一些灵活的配置。所以推荐使用Apache+Tomcat集群来实现负载均衡。 采用Tomcat集群可以最大程度的发挥服务器的性能，可以在配置较高的服务器上部署多个Tomcat，也可以在多台服务器上分别部署Tomcat，Apache和Tomcat整合的方式还是JK方式。经过验证，系统对大用户量使用的响应方面，Apache+3Tomccat集群> Apache+2Tomcat集群 > Apache集成Tomcat > 单个Tomcat。并且采用Apache+多Tomcat集群的部署方式时，如果一个Tomcat出现宕机，系统可以继续使用，所以在硬件系统性能足够优越的情况下，需要尽量发挥软件的性能，可以采用增加Tomcat集群的方式。 Apache+Tomcat集群的方式使用到得配置文件有httpd.conf、mod_jk.conf、workers.properties。其中mod_jk.conf是对JK信息的配置，包括JK的路径等，workers.properties配置文件是对Tomcat服务器的连接定义文件。 Apache需要调整运行参数，这样才能构建一个适合相应网络环境的web服务。其中可进行的优化配置如下： 1. 设置MPM（Multi Processing Modules多道处理模块）。ThreadPerChild,这个
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。
结论：要在云服务器上安装SqlServer2019，需要选购至少1U4GB的机型，因为不单独卖1U3GB的机型，没得选只能选1U4GB了，当然如果你买的是物理服务器，那虚拟机的内存大小任你分配，来个1U3GB是没问题的。
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过在具有热备份的主动/被动配置中提供在同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问题。
在最近的中兴制裁风波中，充分体现了，核心技术落后就要陷于受制于人的窘境。我们应正视与发达国家的差距，不要以为出现微信，淘宝这样相对有实力的软件，就产生中国就已经在计算机科学方面处于世界领先地位的假象。如果没有核心竞争力，一切都是空中楼阁。 不论硬件、软件都应有深入的研究，即使我们可能只是软件开发人员，有许多概念只有我们理解硬件之后才会对软件中某些相关概念有更深刻的理解体会。 言归正传，我希望做一个计算机组成与设计系列，记录一下关于软硬件接口的方方面面。
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
我们在上一篇博客中说到,Redis是一个在内存中存储数据的中间件.用作数据库,数据缓存等方面,在分布式系统中发挥着重要的作用.那么Redis有哪些优点特性呢?
什么是jvm调优呢？jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配、回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略；更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进。eclipse优化主要涉及的是前者，通过gc日志来分析。本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项、关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述，网上有很多，本次测试的eclipse已经进行了配置上面的优化。
比如在SpringBoot中通过修改Application.properties文件 server.tomcat.max-threads=1000
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。
提高服务器响应速度和防止应用程序内存不足错误的最简单方法之一是添加一些交换空间。 在本指南中，我们将介绍如何将交换文件添加到Ubuntu 16.04服务器。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时，您可能首先要问的一个问题是：“我应该使用哪种类型的工作节点，以及应该有多少个？”
APP容错能力测试主要针对软件的程序运行和数据保存进行模拟，对软件的性能、稳定性、可用性等进行全方位的检测。本文介绍了 APP容错能力测试的具体操作方法，在测试中需要注意控制好软件运行和数据保存间的时间间隔。因为 APP容错能力测试涉及到软件开发人员很大一部分知识层面，对数据资料和数据文件都有较高要求的计算机设备进行测试时可能会出现操作错误，如果处理不当会给计算机造成不必要的损坏等问题。所以为了能够让您更好地了解 APP容错能力，本文介绍了关于 APP容错能力测试中一些常见故障案例分析。如果您想了解更多关于 APP容错能力测试方面的知识或者是软件升级等相关方面知识，请继续往下阅读~
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile，通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
简单记录一下过程，希望对有类似硬件购买需求的朋友提供一些经验参考，第一篇硬件内容是关于群晖 DS 718+ 的。
从前有个机构，机构的主人叫做 CPU，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。
背景 我们在程序设计时，有一个极其重要的非功能性指标：性能，总是无时无刻不缠绕在程序员的脑海，尤其是我们开发的面向大众的Web服务，网络接口等程序。 高性能的程序可以使用更少的服务器资源提供同样规模的用户请求（成本低），也可以更快的响应用户请求（体验好）。 当然，高性能的程序设计也会更加复杂，开发也有更大难度。 这次的内容，我们面向高性能程序设计方向，来讲一讲其中最核心最重要的缓存。 希望能够帮助大家更好的理解缓存为王的含义，也能更好的利用缓存，设计出高性能的程序。 本文作者：michaeywang
OpenHarmony是由开放原子开源基金会（OpenAtom Foundation）孵化及运营的开源项目，目标是面向全场景、全连接、全智能时代，基于开源的方式，搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台，促进万物互联产业的繁荣发展。
一、TrueNAS介绍 TrueNAS是一款开源网络存储系统，前身是FreeNAS系统，其目前有三个版本，分别是TrueNAS® CORE、TrueNAS® ENTERPRISE、TrueNAS® SCALE；本文介绍的是TrueNAS® CORE，其基于FreeBSD开发，使用OpenZFS文件系统，对普通硬件兼容性较好，即便在非服务器硬件平台，也能够提供强大的性能和数据安全保障。
1. 操作系统（Operating System，OS）：是管理计算机硬件与软件资源的系统软件，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。从表面上，物理内存应该
许多嵌入式系统部署在人类操作员很难或无法访问的地方。 对于物联网应用程序来说尤其如此，物联网应用程序通常数量较大，电池寿命有限。 一些例子是监视人或机器健康状况的嵌入式系统。 这些挑战，再加上快速的软件生命周期，导致许多系统需要对OTA更新提供支持。
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.
打开 IDEA 安装目录，看到有一个 bin 目录，其中有两个 vmoptions 文件，需针对不同的JDK进行配置：
对于微软来说，Windows 11让你升级的最大好处之一就是，可以让你的PC更加流畅，当然他们也是确实为此努力了。
企业将工作负载迁移到云平台并非易事。但并非所有工作负载都会从云迁移中受益，因此需要首先制定可靠的云迁移策略。
最近很忙没有时间，但年前的一个群里的问题，引发了我写这个帖子的想法，现在闲下来了，可以来捋一捋这个问题。因为是杂谈，所以想到哪里写哪里，可能没有一定的条理性。
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
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