问题导读 1.如何判断数据增量? 2.QPS如何计算? 3.存储空间需要考虑哪些因素? 4.内存估算和哪些因素有关? 我们在实际工作,或者面试中,经常会遇到这么一个问题,集群该如何规划,一台机器多少磁盘,多少内存,多少core等。
制定线程池的长度并不是一门精密的科学,需要做的仅仅是避免“过大”和“过小”者两个极端情况。如果一个线程池过大,那么线程对稀缺的CPU和内存资源的竞争,会导致内存的高使用量,还可能耗尽资源。如果过小,由于存在很多可用的处理器资源却未在工作,会对吞吐量造成损失。
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
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
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
先设定单个 Executor 核数,根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量,每个节
服务端软件开发时,通常会把数据存储在DB。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈,往往发生在访问DB时。 这时大部分开发会拿出“缓存”,通过使用Redis在DB前提供一层缓存数据,缓解DB压力,提升服务端性能。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
如果是老项目优化,可考虑是否存有历史测试方案,如果有可以参考,或许可以省事很多。
Mesos超配特性是基于Google的Heracles系统,是解决低实际使用率问题的方案。
拿到一堆数据,去做架构也好,设计也好,可行性分析也好,工程上需要的是严谨。但是也有很多场景,比如即时的问题争辩和讨论,我们往往需要的是快速、直接的估算,这样的数据显然不需要非常精确,甚至可以说它一定会非常粗略,我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别,但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知,这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。
为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) 。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线?企业型-4核8G-100G-1500G,1500GB月流量,系统盘为100GB SSD盘,10M公网带宽,下载速度峰值为1280KB/s,即1.25M/秒,假设网站内页平均大小为60KB,则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法:
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍,关注后回复【pdf】获得文档"
编者按:文章来源自 Mapd,作者 Jonathan Symonds,AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起,GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上,除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶),为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用,要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生,这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商,英特尔的巨幅广告支出,直接
腾讯云轻量应用服务器性能评测,CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买,轻量价格这么便宜是不是性能不行?还真不是,CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多,只是轻量服务器限制月流量,从CPU内存计算性能、公网带宽(限制流量)和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
一、私有云服务器的网口一般单机在7个以上,主要是为了保障专网专用、以及相应的冗余。
这个问题虽然看起来很小,却并不那么容易回答。大家如果有更好的方法欢迎赐教,先来一个天真的估算方法:假设要求一个系统的TPS(Transaction Per Second或者Task Per Second)至少为20,然后假设每个Transaction由一个线程完成,继续假设平均每个线程处理一个Transaction的时间为4s。那么问题转化为:
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候,我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程,因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能,而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os,因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统,熟悉各种硬件的性能,能帮助我们更好的调整架构,最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下: 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
最近,谷歌云发布ARM主机的消息传来,推出采用Ampere处理器的Tau T2A实例。至此,前几大公有云厂商都推出了ARM云主机。
这不是一篇关于应用开发、测试过程中遇到重重困难的吐槽文章,甚至无关于开发测试。本文聚焦在应用开发者“提出服务器资源申请”到“服务器资源被提供”这个期间,“透明”的运维人员所要完成的“透明”工作。
我们知道,“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发,那简直不好意思跟同行讨论。但事实上,在架构设计领域,高并发的历史非常短暂,这一架构特性是随着互联网,特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
如果想要搭建自己的计算平台,首先要购买服务器,本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求,要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性,可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的,根据自己的预算,选择适合自己的设备。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
突然有一天,领导说:“小王,今天把996福报系统压一下,下班前把压测报告发我邮箱。”
基于GlusterFS构建的集群NAS系统是一个复杂的系统工程,其整体性能表现与特定应用特征、硬件和软件配置等息息相关。系统部署时,如果性能与估算或经验值相差较大,则需要根据实际情况进行性能调优。根据Gluster系统组成,性能调优主要从硬件、OS系统和GlusterFS文件系统三大部分着手,通过测试和实验分析得出影响性能的关键点,然后有针对性的实施调优方法。导致性能问题的典型情景有如下几种:
我们知道,负载均衡算法有很多,比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞(session sticky)的负载均衡算法呢?也就是说,我们需要在同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
来源 | cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。网上电子商城系统除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。
功能测试(Functional Test)是在规定的一段时间内运行软件系统的所有功能,以验证这个软件系统有无严重错误。
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
近年来,有关云计算的信息、产品和概念,正充斥着互联网的每个角落,在互联网+的背景之下,云技术的出现更是让许多企业的业务数据向云计算靠拢。 1什么是云主机服务器? 云服务器是一种类似VPS服务器的虚拟化技术, VPS是采用虚拟软件,VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,每个部分都可以做单独的操作系统,管理方法同服务器一样。而云服务器是在一组集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,集群中每个服务器上都有云服务器的一个镜像,从而大大提高了虚拟服务器的安全稳定性,除非所有的集群内服务器全部出现
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
随着共享经济的兴起,租车软件在如今的市场上变得越来越流行。但是,对于许多初创公司和开发者来说,了解开发一个租车软件所需的费用以及如何选择适合的Java服务器租用方案可能是一个挑战。本文将为您提供一些建议,以帮助您了解开发租车软件的费用估算和选择Java服务器租用方案的指南。
对于基于成本优化器CBO,除了收集统计信息如内存Momery大小、选择性Selectivity、基数Cardinal、还有是否排序Collation、是否是分布式Distribution及并行度Parallelism等物理属性作为成本估算的考虑因素外(在Calcite中,等价集合中的元素RelNode,再根据不同的物理属性细分RelSubSet,这样便于成本估算,选在出bestCost成本的RelNode),成本模型CostModel也是优化器计算一个关系表达式RelNode成本高低的重要依据。
线程池需要设置合适的大小,假如设置的太大,线程上线文切换过于频繁,造成大量资源开销,反而会使性能降低。假如设置的太小,存在很多可用的处理器资源却未在工作,会造成资源的浪费和对吞吐量造成损失。
不管是散列还是哈希,这都是中文翻译的差别,英文其实就是 “Hash” 。所以,我们常听到有人把 “散列表 ” 叫作 “哈希表”“Hash 表 ” ,把 “哈希算法 ” 叫作 “Hash 算法” 或者 “散列算法 ” 键转换成索引,同时键通过哈希函数得到的索引分布越均匀越好。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viafaaaaziahw3c7l5rvbkwdkcvaauaa.f10002.mp4?dis_k=e54fb0f33e4a99b17e5545d
要开发一个基于EOS区块链的DAPP需要多少内存、CPU或带宽资源?这是很多即将开始EOS项目的开发者关注的一个重要问题。本文将介绍如何估算EOS DAPP的内存/CPU/带宽资源需求以及相应的成本。
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