关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。 keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。 本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。 keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。 本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。 阅读目录: Redis Sentinel 故障转移消息接收的3种方式 整体流程图 总结 Redis Sentinel Sentinel介绍 Sentinel是Redis官方为集群提供的高可用解决方案。 在实际项目中可以使用sentinel去做redis自动故障转移,
首先对于游戏的业务,一般是玩家登陆到大厅,有一些任务、物品、好友、排行榜、聊天这种交互,其次是玩家与玩家之前的匹配与对局。以Moba游戏为例,玩家主要的行为就是登陆后进行匹配,匹配到水平差不多的10个人,分为两队,每组5个人创建对局进行pvp战斗,玩家的操作以指令的方式由客户端发到服务器。 大厅中客户端与服务器的连接是TCP连接,对局中玩家的操作更关注实时性,一般的用可靠UDP进行通信。
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。
前言 社会的模式很多是重复的,当你做一样事情很擅长时,与之类似的事情也能触类旁通。 正文 Code开发 1、delegate的trick 很多人习惯在调用delegate,先用responseToSelector判断,方法是否有被实现,再执行回调方法。 但是,在较长的时间之后、或者其他人更改delegate代码的时候,如果更改声明,Xcode会提醒开发者delegate的方法没有实现,但是responseToSelector是无法提示的。 这样就很容易触发之前responseToSelector埋下的
原文地址:All you need to know to really understand the Node.js Event Loop and its Metrics 原文作者:Daniel Khan Node.js 是一个基于事件的平台。这意味着在 Node 中发生的一切都是基于对事件的反应。通过 Node 的事件处理机制遍历一系列回调。 事件的回调,这一切都由一个名为 libuv 的库来处理,它提供了一种称为事件循环的机制。 这个事件循环可能是平台中最被误解的概念。当我们提及事件循环监测的主题时,我
来源:www.cyningsun.com/03-31-2019/live-streaming-danmaku.html
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。
与快照持久化通过直接保存 Redis 的键值对数据不同,AOF 持久化是通过保存 Redis 执行的写命令来记录 Redis 的内存数据。理论上说,只要我们保存了所有可能修改 Redis 内存数据的命令(也就是写命令),那么根据这些保存的写命令,我们可以重新恢复 Redis 的内存状态。AOF 持久化正是利用这个原理来实现数据的持久化与数据的恢复的
Redis在我们日常开发中是经常用到的,Redis也是功能非常强大,可以进行缓存,还会有一些排行榜、点赞、消息队列、购物车等等;当然还有分布式锁Redisson,我们使用肯定少不了集群!小编最近学习到一些内存如果满了Redis是怎么操作呢?肯定像我们JVM一样,有回收或者淘汰的机制!今天小编和大家一起学习一下,小编也是看了阳哥的课,觉得讲的很好,记录一下,希望可以帮助到大家!!
众所周知,Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问:缓存解决能解决什么问题呢? 把热数据存放到存取速度快的存储介质中,通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些,贵的东西肯定要省着点用。 那么,如何节省缓存空间呢? 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时,将删除缓存,减少空间的占用; 如果缓存空间已满,则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
(2)此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
CC主要是用来攻击页面的。大家都有这样的经历,就是在访问论坛时,如果这个论坛比较大,访问的人比较多,打开页面的速度会比较慢,访问的人越多,论坛的页面越多,数据库压力就越大,被访问的频率也越高,占用的系统资源也就相当可观。
在现代数字化时代,服务器的性能和能力变得越来越关键。随着数据处理和存储需求的不断增长,内存(RAM)在服务器性能中扮演着至关重要的角色。在过去的几十年里,内存技术经历了多次革命性的变革,其中包括DDR3、DDR4和DDR5等内存标准的推出。本文将深入探讨这三种内存标准,比较它们在性能、能效、适用场景等方面的差异,帮助您了解如何选择适合您服务器需求的内存。
常见的资源,例如磁盘、网络、CPU等等,都会存在竞争的问题,在构建分布式架构时,可以将原本连接在一起的组件、模块、资源拆分开来,以便达到最大的利用效率或性能。资源隔离之后,当某一部分组件出现故障时,可以隔离故障,方便定位的同时,阻止传播,避免出现滚雪球以及雪崩效应。
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。
描述:Object.assign()方法用于将所有可枚举(Object.propertyIsEnumerable() 返回 true)和自有(Object.hasOwnProperty() 返回 true)属性的值从一个或多个源对象复制到目标对象。它将返回修改后的目标对象(请注意这个操作是浅拷贝)。
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
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。
原文链接:https://www.cnblogs.com/double-K/p/9210982.html
对于某一个接口I,请求频率阈值T,假设请求均匀分散到N台服务器上,每台服务器上接口I的频率阈值就是T/N,这样每台机器通过检查接口I的本地请求频率就可以做频率控制。
Snap7-Server 既不是一种真实PLC,也不是从PLC收集数据并呈现结果的程序。
打开浏览器 输入 server_name/image/1.jpg 就可以访问该静态图片了
越是开放性的题目,更能体现回答者的水平,一场好的面试,不仅能发现面试者的不足,也能找到他的闪光点,还能提升面试官自身的技术
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉,了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
什么是动态内容缓存? 浏览器向服务器发送请求后,服务器会根据浏览器的要求做相应的处理(如:数据库操作),然后将处理后的结果注入JSP页面生成HTML,最后将生成的HTML返回给浏览器显示。我们知道,数据库读取操作是非常耗时的,如果能将每次请求中的数据库处理时间去掉,那服务器的相应速度将会大幅提升。要实现这一点,我们就需要将常用的HTML页面事先生成好,当用户发出请求时,服务器只需从缓存中取出即可,无需再做数据库处理操作。 综上所述:事先生成HTML页面的技术称为动态内容缓存。 什么是“缓存命中率”? 缓存
常见的资源,例如磁盘、网络、CPU 等等,都会存在竞争的问题,在构建分布式架构时,可以将原本连接在一起的组件、模块、资源拆分开来,以便达到最大的利用效率或性能。
在资源请求的过程中,涉及到网络请求的,包括:HTTP、TCP、DNS。其中TCP、DNS前端能做的工作非常有限,因此「优化HTTP」就成为了首要任务。
今天,我们继续「前端面试」的知识点。我们来谈谈关于「浏览器」的相关知识点和具体的算法。
小码收到猎头小姐姐的面试邀约后,认真进行了准备,并在约定时间到达了面试公司....
昨晚我发文上线了自己的网站:小林的网站上线啦!,结果发文上线不到 10 分钟, 服务器就炸了,读者疯狂跟我说网站 500 错误了。
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
可伸缩红队操作模型(Scaling Red Operations)分为两个层次,第一层次是针对一个目标网络的目标单元;第二层次是针对多个目标网络的权限管理单元。
目前项目开发基本都基于.NetCore 3.1以上了,有些老版本的规则和概念也没有列出来,低版本的垃圾回收类型和内存释放方式会有所不同
众所周知, Java 在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
随着AI和大数据蓬勃发展,Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中,Python再次成功登顶,已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看,Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中,我们观察到Python程序总体负载占比达12~18%,性能和资源占用不确定,成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
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在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
我们知道,垃圾回收器一般使用默认参数,就可以比较好的运行。但如果用错了某些参数,那么后果可能会比较严重,我不只一次看到有同学想要验证某个刚刚学到的优化参数,结果引起了线上 GC 的严重问题。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
信号发生器是一种自身就可以产生频率信号源的设备。若按输出波形分类有正弦信号发生器、方波信号发生器、函数信号发生器等多种。若按输出信号的频率范围分,有超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频信号发生器和超高频信号发生器等。高频信号发生器也称为射频信号发生器,信号的频率范围在350MHz~4G之间,广泛应用在高频电路测试中。为了测试通信设备,这种仪器具有一种或一种以上的组合调制(包括正弦调幅、正弦调频以及脉冲调制)功能。其输出信号的频率、电平、调制度可在一定范围内调节并能准确读数。SYN5651型信号发生器
由于每台服务器的带宽配置不同,对流量的需求也会不一样,所以视频流媒体服务器EasyNVR会有按需直播和非按需直播的设置:按需直播。本文我就来分享一个按需直播的问题。
作者介绍:韩伟,1999年大学实习期加入初创期的网易,成为第30号员工,8年间从程序员开始,历任项目经理、产品总监。2007年后创业4年,开发过视频直播社区,及多款页游产品。2011年后就职于腾讯游戏
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较高的内存频率可以提高数据传输速度,从而加快计算机的运行速度和响应速度。这尤其适用于需要大量读写数据的任务,例如视频编辑、3D渲染等。
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