CDN(内容分发网络)是一个能够提高网络性能、安全性和可靠性的分布式网络系统。它通过在全球各地部署服务器节点来缓存和传递静态和动态内容,以提供更快的访问速度和更高的内容可用性。
1. 测试环境2. 测试结果2.1 Netty2.2 Vert.x2.3 Undertow2.4 Jetty2.5 Grizzly2.6 Spray2.7 Node.js2.8 Go3. 测试结果分析
JVM 发生内部崩溃,那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
常见的端口转发程序有socat、Brook、nginx、rinetd、iptables等,大部分已经在博客做过介绍,有兴趣的同学可参考我之前的文章。
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了,登录到后台后偶尔会出牛顿的情况,一开始怀疑是Swap不够导致的,于是给VPS主机增加了几个G的Swap,观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了!
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
有时候你可能想从一台电脑上粘贴文本到另一台电脑上,或者是你想要分享一张图片或者是一些文件,但是用百度网盘登陆、上传、分享、下载太麻烦。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统CPU的个数,例如,本输出中系统有4个CPU,如果load average的三个值长期大于4时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能,但是偶尔大于4时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲的时间片,比如本例中的输出,CPU是非常空闲的。
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时,需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如,对于一个拓扑结构的作业,该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业(这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务,并且每个源任务都连接到所有接收器任务) ,Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
通用网关接口,外部程序与web服务器之间的接口标准,是在cgi程序和web服务器之间传递信息的过程
👨💻个人主页: 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏: 计算机网络 🌈 每日一语:真正的勇气是:做出决定,全力以赴! 🌈 Cookie、Session与Token的区别理解 Cookie Session Token 区别 禁用Cookie后如何使用Session 由于HTTP协议本身是无状态的,及服务器无法判断用户身份。cookie与session都是用来跟踪浏览器用户身份的会话 Cookie Cookie其实是浏览器保存
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
%us:表示用户空间程序的cpu使用率(没有通过nice调度) %sy:表示系统空间的cpu使用率,主要是内核程序。 %ni:表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id:空闲cpu %wa:cpu运行时在等待io的时间 %hi:cpu处理硬中断的数量 %si:cpu处理软中断的数量 %st:被虚拟机偷走的cpu 注:99.0 id,表示空闲CPU,即CPU未使用率,100%-99.0%=1%,即系统的cpu使用率为1%。
该指标持续飙高,说明DB连接池中基本已无空闲连接。 拿之前业务方应用pisces不可用的例子来说(如下图所示),当时所有线程都在排队等待,该指标已达172,此时调用方已经产生了大量超时及熔断,虽然业务方没有马上找到拿不到连接的根本原因,但是这个告警出来之后及时进行了重启,避免产生更大的影响。
在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈。是CPU不足,还是io不够快造成? 或是内存不足? 一:查看系统负载vmstat procs -----------memory---------- -----swap-- -------io---- --system-- ------cpu------- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 49605
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升,这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办,大家第一反应一定是登陆到服务器上,先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
最近遇到了机器特别卡,请求发到服务器收不到响应的情况,总结了下 vmstat 定位系统性能问题的用法
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
vmstat命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息,这里主要用它来看CPU的一个负载情况。
用Go语言写游戏服务器也有一个多月了,也能够明显的感受到两者的区别。这篇文章就是想具体的聊聊其中的区别。当然,在了解区别之间,我们先简单的了解一下Go语言本身。
Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
PGA,即程序全局区(Program Global Area),是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合,每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应,由服务器端进程完成用户的请求,并将数据返回给客户端进程。
业务方关注哪些数据库指标? 首先分享一下自己之前的一段笔记(找不到引用出处了) 系统中多少个线程在进行与数据库有关的工作?其中,而多少个线程正在执行 SQL 语句?这可以让我们评估数据库是不是系统瓶颈。 多少个线程在等待获取数据库连接?获取数据库连接需要的平均时长是多少?数据库连接池是否已经不能满足业务模块需求?如果存在获取数据库连接较慢,如大于 100ms,则可能说明配置的数据库连接数不足,或存在连接泄漏问题。 哪些线程正在执行 SQL 语句?执行了的 SQL 语句是什么?数据库中是否存在系统瓶颈或已经
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力非常的灵活和丰富,包括网络视频设备的探测、设备协议接入、视频转码、音频转码、设备在线监测、定时快照、流媒体录像、跨平台支撑、视频直播与分发、录像接口与回放等。EasyNVR也提供了各种接口,便于用户的二次开发与集成。
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库,数据都存在内存中,但是针对于已经过期的数据,reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中,当执行删除策略的时候,才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址,在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡,CPU 才能去处理事情,针对过期数据,要进行删除的时候,一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义,当 key 设置有过期时间,时间到了,定时器任务立即执行删除,相当于消 耗 CPU 来减少内存使用,拿时间换空间。
在 Linux 等系统下,没有和 Windows 下这么好的 VisualStudio 支持。在客户端的环境,也不太好在用户端安装一个 VisualStudio 调试。在遇到需要在服务器端或客户端调试应用程序的内存占用时,可以尝试使用 dotnet 的 gcdump 工具进行调试,这个工具使用十分简单,功能也很强大
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
如果我们准备搭建正规网站且准备长期运营的,建议还是选择较为成熟的WEB面板或者脚本安装环境,毕竟通过多年的完善比较成熟,而且有较多的可用文档解决常规问题。且我们平时有在浏览个人博客或者论坛网站的时候会看到一些脚本工具,我们可以用来学习和体验使用。比如在这里我们有看到有网友分享的一键安装Caddy环境,以及PHP和SQLite,且可以快速的部署Typecho及WordPress网站。
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
Feature 服务作为特征服务,产出特征数据供上游业务使用。服务压力:高峰期 API 模块 10wQPS,计算模块 20wQPS。服务本地缓存机制:
从大方面说基本上就是两类,一类是链路出了问题,包括网络抖动,链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题,包括服务器自身问题如磁盘老化等,还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
负载均衡:在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后,如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限,动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用,则可以认为是网络瓶颈;
Memcached特点 协议简单,基于文本行的协议 基于Libevent的时间处理 内置内存存储方式 分布式缓存服务器(采用一致性哈希算法实现的客户端分布式,而非服务器端的分布式) 内存分配机制 -
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题,都会带来系统突然运行缓慢的问题,也是面试特别容易被问到的,下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地,越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理,这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求,在数据快速增长的背景下,大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 (TCO)压力,需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式,实现成本与容量的平衡。
我理解的监控分两种,一种是运维的监控-监控整个集群的各项资源的使用情况以及各个服务的存活情况,另一种是开发的监控-监控代码问题导致的线程死锁,OOM等,以及业务消息的历史可回溯。 我是一名开放,这里主要讲讲我的心得,开发中的监控。如何减少开发人员不必要的加班。
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
这次我们来讲讲对象池、连接池的意义,在此之前我们先了解学习一些其他的基础知识,以便我们结合理解池的意义。
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平时我们经常需要监控内存的使用状态,常用的命令有free、vmstat、top、dstat -m等。
之前介绍了redis的monitor,今天有朋友问monitor是否能长时间开启,我知道monitor会有较大性能开销,但不清楚具体消耗的程度,就测试了一下 测试过程 以一个monitor为例,使用redis-benchmark分别测试monitor开启前后的性能 redis-benchmark -c 10 -n 100000 -q 开启前结果 PING_INLINE: 92506.94 requests per second PING_BULK: 97943.19 requests per se
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