网站的性能指标，既可以是开发人员客观的性能分析数据，测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言，我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平：响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始，到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间；并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量，常用的单位为TPS（每秒事务数）、HPS（每秒的 HTTP 请求数）、QPS（每秒数据库查询数）；性能计数器为直观的数据指标，比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量，因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
A、SQL及索引优化 根据需求写出良好的SQL，并创建有效的索引，实现某一种需求可以多种写法，这时候我们就要选择一种效率最高的写法。这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。
最近，遇到某个集群的生产端发送延迟特别高，而且吞吐量上不去，检查集群负载却很低，且集群机器配置非常好，网络带宽也很大，于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
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
《Redis设计与实现》读书笔记（十五） ——Redis AOF持久化原理与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 AOF（Append OnFile）是redis另一种持久化的方式，是通
众所周知，Android 是一个开源的系统，从它诞生的那一刻起，Android 系统被逐步应用在了各种各样的硬件设备中。随着移动互联网和移动支付的兴起，传统 POS 机也开始逐渐被 Android 系统加持下的智能 POS 机所取代。
oracle数据库，需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器，需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
自动化测试是一种测试方法，是指使用特定的软件，去控制测试流程，并比较实际结果与预期结果之间的差异。通过将测试自动化，可以把人对软件的测试行为转化为由机器自动执行测试的行为，从而替代大量的手工测试操作，使得测试可以快速，反复的进行。
很多人在面试时，会被问到这样的问题：遇到过什么系统故障？怎么解决的？下面是笔者根据自己15年互联网研发经历总结的多个线上故障真实案例。相信可以帮你从容应对面试官的提问！
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
针对不同表达量矩阵格式，里面有大量的包可以选择。因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析富集分析的服务，因为都是流程化的。随着国产华大基因的测序服务的崛起，以及illumina的更新换代，测序成本一降再降。2021的时候还是：明码标价之转录组常规测序服务（仅需799每个样品） ，到2022就是常规转录组测序加分析仅需单价549的12个样品起。
LCComputing是Low Carbon Computing（低碳计算）的缩写，我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本，提升利用率，促进碳中和，成为FinOps领域全球领先的公司。
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大，总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务，不同的系统设计，出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍，势必某个资源会在瞬间被榨干，然后所有的服务都会“开小差”，引起用户的抱怨。而解决问题的关键，是在问题发生时，尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题，我这里给出两个回答，一个是应付面试的，一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
服务器随着运行时间的增加，占用内存会逐渐增加。如果服务器内存小，就很容易出现内存占满，系统变慢，甚至是卡死的情况。一个办法是增加物理内存，但这涉及到费用、停机、开机箱等。这里有一个处理方案，可供借鉴。效果好的话，可以不用买内存条了哈哈。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
在访问量上去以后，很多人会采用web集群的方式在满足逐渐增长的用户量。这时候就不得不面对一个问题，那就是在多个服务器下，每次请求都会因为负载均衡而分配到不同的服务器上。用户在登录服务器后，下一次请求被分配到另一个服务器上，这时候session不同步，用户就无法继续使用原先的session。下面我就聊聊如何解决这个问题。
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单： 不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖，性能测试，负载测试，并发测试等等，这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点： 操作系统默认安装，在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
收到“忠粉”小伙伴的反馈，之前的知识文章篇幅太长，看之乏力。小编采纳建议，之后的文章尽量以通俗易懂，简短概述，长文拆分的方式进行。
摘要：作为noSql中的kv数据库的王者，redis以其高性能，低时延，丰富的数据结构备受开发者青睐，但是由于redis在水平伸缩性上受限，如何做到能够水平扩容，同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题，而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势，本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知，平滑迁移，迁移性能高，迁移异常处理，高可用以及常见的redis的避坑指南，虽然codis目前随着公司的nosql产品越来越成熟，生命周期也即将结束，不过鉴于还
感谢平安银行选择宏时数据！宏时数据作为Zabbix大中华区总代理为客户提供强有力的技术支持。下文转载自期刊，作者供职于平安银行广州分行，分享平安银行自动化监控平台的实践分享。
上一篇 "大型网站架构概述，我们必须要理解的这五个架构要素" ，我们主要一起理解了大型网站架构设计中高性能，高可用，可伸缩，可扩展和安全性这五大要素，知道了怎么通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣。
大部分工程师开发完一个系统后，部署生产环境的时候往往不对JVM进行参数设置，直接用默认JVM参数，这绝对是系统负载逐渐增高的时最大问题
用户视角的网站性能 在实践中，使用一些前端架构优化时段，通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段，使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容，即使不优化应用程序和架构，也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
从最开始小程序上线，到各种功能的赋能。经过长达一年的用户沉淀以及生态发展，电商小程序的变现能力开始备受关注。
内存溢出在日常工作中，这个错误很容易遇到。遇到内存溢出，首先我们需要快速定位内存溢出的环节(位置)，需要进行分析，看看是正常情况还是非正常情况。如果是正常情况，这个时候我们需要加大内存。如果是非正常情况，就需要对我们的程序进行修改，来修复这个问题。
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前几个小节一直在使用决策树解决分类问题，其实决策树这种思想也可以非常容易的解决回归问题。使用 CART 这种方式构建决策树之后，训练好的决策树中的每一个叶子节点中都会有很多样本点。在预测阶段，如果一个新的测试样本点输入到决策树中，最终会到达某一个叶子节点上。
刘如梦，腾竞体育研发工程师，擅长高并发、微服务治理、DevOps，主要负责电竞服务平台架构设计和基础设施建设。 詹雪娇，腾讯云弹性容器服务EKS产品经理，主要负责 EKS 虚拟节点、容器实例相关的产品策划。 业务介绍 自 2019 年，腾竞整个电竞赛事数据服务完全由腾讯云 TKE 容器服务承载。腾竞赛事数据开放平台目前主要提供职业赛事数据的授权与查询，随着斗鱼、虎牙、企鹅、掌盟、微信直播、微博等平台的相继接入，平台整体流量有了爆发式的增长。 此前 2021英雄联盟全球总决赛（以下简称 S11） 期间更是创
通过前几节的内容，我们已经掌握了html与css的基础知识，本节我们使用之前学过的知识来还原一张设计稿。
在2019年，SEO人员明显可以感觉到每天关键词的浮动变化，还是相对比较大的，这与百度算法迭代更新有直接的关系，我们知道，搜索排序规则将逐渐从超链技术向领域权威度倾斜，因此，在SEO下半场，熊掌号SEO的内容优化与运营将显得格外重要。
最近，看到一个机械爪抓取蚊香灰的视频，第一感觉是非常interesting，作为技术爱好者，非常迫切的想要了解产品背后的技术原理~，因此，这两天忙里偷闲，对相关资料进行归纳汇总，具体内容如下所示：
集中花两天时间把这本《大型网站技术架构》看完了，分章节来记录一些干货。本书可以作为架构师入门的第一本书，因为很少涉及到具体的编程或者系统设计，而是以一个宏观的角度来讨论大型网站的架构方案。可以让你从全局的角度了解架构师的工作和职责。做到心中有数。
卡车司机开着车，将大部分货物运到美国各地。漫长的行车时间、满足在线订单的需求日渐增高，还要冒险在暴风雪及高峰时段里行驶，压力非同小可。
Unity机器学习代理最新版ML-Agents v0.2现已发布！在本版本里，我们作了以下改进： 为Unity SDK和Python API增加了新特性 更多新示例环境 改进了默认的增强学习算法(PPO) 修复Bug及小功能改进 在这篇文章中，我们将重点介绍一些主要的新增功能。 下载ML-Agents v0.2 下载地址： https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 发行说明： https://github.com/Unity-Technologies/m
最近阅读了《Redis开发与运维》，非常不错。这里对书中的知识整理一下，方便自己回顾一下Redis的整个体系，来对相关知识点查漏补缺。
说明：FrpMgr是一个基于Frp的快速配置Web面板，可以一键配置生成客户端的Frp配置文件，远程安装Frp服务到任意一台服务器，让我们在使用配置Frp上方便很多。对于类似这种带Web面板的穿透工具，之前也发过不少，比如nps、lanproxy等，都挺不错的，有兴趣可以去了解下，这里就介绍下FrpMgr安装及使用。
互联网高速发展的今天，同样也给行业带来了更多的可能性，在互联网下的模式当中更好的运用教育，这样才能够成为领跑者，而且越来越多的教育机构基本上都注重在线教育平台开发，他们希望可以通过线上的这种方式来推广自身的教育，那么在开发的过程当中都有哪些关键点？万岳科技整理了以下三点：
在数字化时代，服务器是支撑互联网和各类科技应用的核心基石。无论是浏览网页、发送电子邮件，还是观看在线视频，背后都离不开庞大而复杂的服务器系统。然而，当我们享受着数字化便利的同时，很少有人会对服务器的硬件构成有深入了解。本文将带您进入服务器的神秘世界，探寻服务器是如何由各种硬件组件构成的。
nginx的worker_processes参数 来源： http://bbs.linuxtone.org/thread-1062-1-1.html 分享一： 搜索到原作者的话： As a general rule you need the only worker with large number of worker_connections, say 10,000 or 20,000. However, if nginx does CPU-intensive work as SSL or gzipping
这是系列文章的第五篇，主要探讨：Elasticsearch 出现 “429 reject 报错"，怎么办？
我从做父母的体验中学到了很多销售管理的知识。拿预测举例，每到期中的时候，我都会问我的孩子分数是多少，他们目前的测验分数是A，B还是C？他们还有几次测验？如何能够在期末前提高成绩？他们最终期待的分数是多少？
最近正在重新学习JVM的内存结构及相关优化内容，无意中看到IDEA的VM配置（安装时默认配置）中有如下的配置：
大多数情况是这样的，因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的，假如我们的程序里有很多锁的概念，那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。一般遇到这种情况，许多公司会考虑把服务拆开。这就涉及到成本问题，也就是说增加 CPU 并不是最优解，我们还是需要考虑如何去优化锁。不过思考具体优化前我们可以先了解下池化技术。
AI 科技评论按：作为社交网络巨头，Facebook 的一系列应用和服务每月服务的用户多达 27 亿。随着近几年的 AI 热潮席卷而来，Facebook 也开始把数据中心中的许多通用计算硬件逐渐切换为了性能、功耗、效率更好的专用硬件。
到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。
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