作者简介： 董冰，混迹DBA圈子十余载的闲云野鹤，曾服务过政府行业、银行数据中心、互联网游戏上市公司，辗转蛰伏于中国铁塔，励志做一个社会主义的螺丝钉。 故障场景描述： 业务系统和监控同时反映11G的
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
服务器作为数据和网站的载体，其安全性和稳定性非常重要，但如今很多企业的服务器经常出现死机（即宕机）的状况，给企业业务带来很大影响。
一台服务器报警了，内存占用过高，奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看：每一个匪夷所思的问题背后，都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
在应用中大量删除 MySQL 数据可能导致内存不足（OutOfMemoryError）的问题，可能的原因如下：
大家在观察压测&日常线上请求的平响、cpu使用时通常都能见到n多的毛刺，有的毛刺凸显并且有规律可循，有的杂乱无章，这些毛刺到底是因为什么产生的，对应的解决解决套路是怎么样的？
在上述情况中，你可以想象CGI通常有多慢。每一个Web请求PHP都必须重新解析php.ini、重新载入全部扩展并重初始化全部数据结构。使用FastCGI，所有这些都只在进程启动时发生一次。一个额外的好处是，持续数据库连接(Persistent database connection)可以工作。
什么是CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 什么是FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不会每次都要花费时间去fork一次(这是CGI最为人诟 病的fork-and-execu
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不会每次都要花费时间去fork一次（这是CGI最 为人诟病的fork-and-execute 模式）。它还支持分布式的运
CGI全称“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，是HTTP服务器与其它机器上的程序进行通信的接口，其程序须运行在网络服务器上。
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。
登入服务器后，我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高，以及这些进程卡在什么地方，瓶颈是什么。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里，我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题，对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
容器的前世今生 物理机 部署非常慢 购买服务器服务，放在IDC机房，各种走流程，很多流程不可控制流程慢。 成本非常高 物理的服务器，高额的配置成本贵。 资源浪费 资源太多了，针对app的服务可能利用率不够充分。 难于迁移和扩展 迁移app端的服务器，我们要提前准备好一个新的物理服务器，环境需要重新的迁移。资源消耗比较大的话，用户增加比较快需要扩展内存，cpu，硬盘麻烦，可能最后还是选择购买新的物理服务器。 可能会被限定硬件厂家 那些已经采用RISC架构或非x86平台的用户来说，要想体验到x86平台的高效、
每个虚拟机就是一个操作系统，每个操作系统都要分配对应的操作系统资源，大家都用window系统，真正的生产环境一般都是用linux操作系统其中一部分原因就是因为linux系统消耗资源比较少。如果在一个物理服务器上放入10个虚拟机，每个虚拟机系统占用1g资源，等于浪费了10g的内存资源。所以当操作系统越来越多的时候消耗在系统上的资源也就越来越大。
服务器经常产生“应用程序池'DefaultAppPool'提供服务的进程关闭时间超过了限制。进程ID是'2068'。”的错误，导致iis处于假死状态，经了解是IIS应用程序池的设置问题。解决方法如下：
Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；
云游戏单台服务器支撑多少个并发？换一个说法就是云游戏服务器最多可以让多少个人同时在线游戏，但是这个问题是没有办法得到一个准确答案的。因为带宽的服务器反应速度不一样，人们观看的网页大小等一些原因的限定，这些都是不能实际能计算的。所以当服务器遇到高并发的时候，可以通过下面的方式来避免超过服务器的承受能力：
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
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；
我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
Go与C/C++消耗的CPU差距不大，但由于Go是垃圾回收型语言，耗费的内存会多一些。 拿Go与同为垃圾回收型语言的Java简单比较一下。
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如系统Load高、RSS占用高、内存溢出等，需要结合多方面的数据才能定位到原因。这时候，需要有正确的解题思路，并辅以合适的工具，才能高效地解决问题。
这个页面帮助你对应用性能进行提升需要进行的一些操作。这个页面不是为你对 Confluence 出现问题后进行问题修复的指南。如果你的 Confluence 崩溃的话，请查看Troubleshooting Confluence hanging or crashing 页面中的内容来获得帮助。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力，需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏，系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析，通过给系统施加一定业务压力大情况下，使系统持续运行一段时间，以此来检测系统是否稳定运行（下统称稳定性测试或测试）。
● CSS样式表置于头部导入，在渲染DOM-TREE的时候预先请求样式资源，让页面渲染速度加快
今天想要介绍的主人公是node.js，在进行web服务端的开发中，我们常会使用到它，对于网红直播带货平台开发者而言，node.js也绝不陌生，它常被用于开发网红直播带货平台的即时聊天部分，用它开发即时聊天系统有什么好处呢？让我们一起分析一下吧。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
过去几年里，服务网格在 Kubernetes 生态中迅速成长。Service Mesh 的价值难以抗拒，然而对摩拳擦掌的用户来说，另一个基础问题就是：成本怎样？
Fiber 是一个受到 Express 启发的 Web 框架，基于使用 Go 语言编写的最快的 HTTP 引擎 Fasthttp 构建。旨在通过零内存分配和高性能服务，使快速开发更加简便。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
什么是Nginx代理代理服务器，它和Apache相比又有什么区别呢？你又该如何选择使用呢，用其中一个还是两者都用？我们将会在这里探索一下这些问题的答案。
传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重，这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上，我刚刚开始接触数据库的时候，SQL解析根本不是一个什么技术问题，因为那时候的服务器的性能有限，顶多两颗CPU，几十M的物理内存，虽然连接了几十台上百台终端，实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大，因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题，只要保证DB CACHE命中率高于80%，大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单，码农的素质也比较高，自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。
一、通常服务器的性能会卡在三个地方： cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候，首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药，按照下面的方法来优化： 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低，需要升级用nptl 。进（线）程数不要大于cpu个数 （请参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html） 谨慎用锁。改善架构，尽量不用锁。 慎用字符串操作，比如sprintf,snprintf，因为
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤：
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
近日，Go 官方发布了 Go 1.20.3 和 Go 1.19.8，这是两个小版本，主要涉及 4 个安全更新，具体包括:
原文链接：https://www.cnblogs.com/double-K/p/9210982.html
记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例，因为优化的手段是容易掌握的，但是整体的优化思想是很难学会的。这也是为什么自己特别喜欢看案例，今天也分享自己做的优化案例。
基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。 文章从系统的实际运行与相应的经验出发，阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如：在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑；Web服务器的配置管理；应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。 通过技术上的分析与改进，综合性地运用多类措施与手段，在实际系统中，Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。
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