RocketMQ 的主从同步机制如下： A. 首先启动Master并在指定端口监听； B. 客户端启动，主动连接Master，建立TCP连接； C. 客户端以每隔5s的间隔时间向服务端拉取消息，如果是第一次拉取的话，先获取本地commitlog文件中最大的偏移量，以该偏移量向服务端拉取消息； D. 服务端解析请求，并返回一批数据给客户端； E. 客户端收到一批消息后，将消息写入本地commitlog文件中，然后向Master汇报拉取进度，并更新下一次待拉取偏移量； F. 然后重复第3步；
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。
RocketMQ 的读写分离机制又跟上述描写的不太一致，RocketMQ 有属于自己的一套读写分离逻辑，它会判断主服务器的消息堆积量来决定消费者是否向从服务器拉取消息消费。
从前有个机构，机构的主人叫做 CPU，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。
Memcached概念： Memcached是一个免费开源的，高性能的，具有分布式对象的缓存系统，它可以用来保存一些经常存取的对象或数据，保存的数据像一张巨大的HASH表，该表以Key-val
最近准备把数据分析这块补一下，加上一直在听喜马拉雅的直播，有一个比较喜欢的主播，突然萌生了爬取喜马拉雅所有主播信息以及打赏信息，来找一找喜马拉雅上比较火的主播和有钱的大哥，看看这些有钱人是怎么挥霍的。
Scrapy 框架默认是用来开发定向爬虫的。一般情况下，在 spiders 文件夹下面的一个.py 文件对应了一个网站的爬取。
说起缓存相关技术，老多了， memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门，但这些技术间有什么共性的地方，又有什么不同的地方呢？答案肯定是有的，这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术，主要分为三个系列展开：
Varnish是一款高性能的开源HTTP加速器，挪威最大的在线报纸Verdens Gang (http://www.vg.no)使用3台Varnish代替了原来的12台squid，性能居然比以前更好。
关键字（Keyword）：数据库(database)，实例(instance),体系结构，内存，SQL
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
缓存是介于数据访问者和数据源之间的一种高速存储，当数据需要多次读取时，用于加快读取的速度。
这是经典的主从分布式爬虫结构图，图中的控制节点ControlNode就是上面提到的master，爬虫节点SpiderNode就是上面提到的slave。下面这张图展示了爬虫节点slave的执行任务示意图
这套 AppFabric Caching 比我用过的 memcached 复杂多了，MSDN有一篇文章进行介绍Introduction to Caching with Windows Server A
在浏览器里输入网址或者点击链接，网页打开了……这是我们上网时再普通不过的一幕，但是如此简单的表象背后，却隐藏着无比复杂的技术流程。想涨涨知识吗？往下看吧。 一个HTTP请求的过程 为了简化我们先从一个HTTP请求开始，简要介绍一下一个HTTP求情的网络传输过程，也就是所谓的“从输入URL到页面下载完的过程中都发生了什么事情”。 ● DNS Lookup 先获得URL对应的IP地址 ● Socket Connect 浏览器和服务器建立TCP连接 ● Send Request 发送HTT
一个HTTP请求的过程 为了简化我们先从一个HTTP请求开始，简要介绍一下一个HTTP求情的网络传输过程，也就是所谓的“从输入 URL 到页面下载完的过程中都发生了什么事情” ●DNS Lookup 先获得URL对应的IP地址 ●Socket Connect 浏览器和服务器建立TCP连接 ●Send Request 发送HTTP请求 ●Content Download 服务器发送响应 如果下到物理层去讲就有点耍流氓了，如果这些你还认可这几个步骤的话，我们就来讲一下这里面存在的性能问题。 ●如果你对DNS
接下来，我们会利用Scrapy-Redis来实现分布式的对接。 一、准备工作 请确保已经成功实现了Scrapy新浪微博爬虫，Scrapy-Redis库已经正确安装。 二、搭建Redis服务器 要实现分布式部署，多台主机需要共享爬取队列和去重集合，而这两部分内容都是存于Redis数据库中的，我们需要搭建一个可公网访问的Redis服务器。 推荐使用Linux服务器，可以购买阿里云、腾讯云、Azure等提供的云主机，一般都会配有公网IP，具体的搭建方式可以参考第1章中Redis数据库的安装方式。 Redi
我们在使用FastDFS部署一个分布式文件系统的时候，通过FastDFS的客户端API来进行文件的上传、下载、删除等操作。同时通过FastDFS的HTTP服务器来提供HTTP服务。但是FastDFS的HTTP服务较为简单，无法提供负载均衡等高性能的服务，所以FastDFS的开发者——淘宝的架构师余庆同学，为我们提供了Nginx上使用的FastDFS模块（也可以叫FastDFS的Nginx模块）。其使用非常简单。
编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
在没有监控软件的情况下，只要服务器能上互联网，就可通过发邮件的方式来提醒管理员系统负载与CPU占用的使用情况。 一、安装linux下面的一个邮件客户端msmtp软件(类似于一个foxmail的工具)
1. 看数据量。数据量小，数据放在内存里面；数据量中等，数据放在基于内存的数据库里面；数据量特别大，数据放在硬盘里面。
X轴扩展只是解决了单点故障问题，未解决容量有限问题，本期我们就来探讨一下使用AKF时沿着Y轴、Z轴扩展时遇到的问题。Y轴进行功能点划分数据就比如你们的系统有用户基本信息，邮件、短信等通知信息，商品信息，订单信息，库存信息等等，将这些不同功能点的数据放到不同的redis服务器中；
感谢园子里的同学对上一篇的支持，很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现，本篇就上次的问题继续来，看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过，在第一次加载时缓存都为空，怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache，这种情况下： 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
Redis 创始人兼核心开发者 antirez 在博客 介绍 了将在 Redis 6 提供的新功能 —— Client side caching（客户端缓存）。
众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息（Feed）流、热门微博、微博推送（Push）、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关注衍生的用户间关系，以及用户千人千面的个性化需求，要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容，也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spa
Windows Server AppFabric 扩展了Windows Server 的Web应用程序和中间件的托管,管理和缓存功能。AppFabric 缓存给Windows Server 带来了一个分布式的,内存中的对象缓存特性，使得扩展高性能的.NET 应用，尤其是ASP.NET 应用更加方便了。AppFabric 的缓存机制为构建高性能的ASP.NET应用提供了很好的解决方案。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。 Ehcache最初是由Greg Luck于2003年开始开发。2009年,该项目被Terracotta购买。软件仍然是开源,但一些新的主要功能
Scheduler(URL管理)最基本的功能是实现对已经爬取的URL进行标示。 可以实现URL的增量去重。 目前scheduler主要有三种实现方式： 1）内存队列QueueScheduler 2）文件队列FileCacheQueueScheduler 3)Redis队列RedisScheduler
针对海量的网络流量，转发性能是我们最关键的一个方面，那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方。
我将这十大策略分成五个类别，每个类别对应两个相关策略，帮助你掌握。这五个类别是：时空相互转换、并行 / 异步操作、预先 / 延后处理、缓存 / 批量合并、算法设计和数据结构。我们现在一个个来讲。
我们聊了性能优化的六大原则。原则有了，但是在针对实际的性能问题的时候，用什么样的解决方案才可以提升性能呢？这就需要你了解具体的优化策略了。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
Java在游戏服务器开发中的应用 随着游戏市场的兴起，特别是网页游戏、手机游戏的崛起，对游戏开发技术的需求越来越多。网络游戏开发是一个庞大的体系，总体来说是客户端与服务器端。客户端是玩家接触的游戏图像显示端，服务器是处理游戏运行中的各种数据，由于一台服务器要支持众多玩家的请求，所以服务器的性能高低决定了同一个游戏的用户数量。 我们公司选择使用Java做服务器开发语言，主要原因是：1.Java是跨平台的，方便部署；2.Java是安全的高级语言，可以提高开发效率；3.Java是面向对象的，代码可以重用；4.Ja
2c2g 云服务器，你占用了83%的内存空间！傅哥！Jenkins 用不起呀！我好不容易找对象要50块买的一年服务器，要学你的项目。现在都被 Jenkins 吃了！
针对海量的网络流量，转发性能是我们最关键的一个方面，那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方，今天邀请了后台开发同学童琳和郑胜利来和大家一起谈谈。 一、引言 随着互联网的高速发展，内容量的提升以及对内容智能的需求、云产业的快速突起，作为互联网的计算基石服务器的形态以及使用成为了炙手可热的话题，全球各家大型互联网公司都持续的在服务器平台上有非常大的动作，譬如facebook的OCP等，而整个服务器的生态链也得到了促进和发展。随着服务器硬件性能的提升和网络硬件的开放，传统PC机的处理性能甚者可
最近收到很多RocketMQ使用者反馈在消息发送过程中偶尔会出现如下4个错误信息之一：
作为一名资深的爬虫程序员，今天我们很有必要来聊聊Python爬虫ip程序的延迟和吞吐量，这是影响我们爬取效率的重要因素。这里我们会提供一些实用的解决方案，让你的爬虫程序飞起来！
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
前端发送请求主要经历以下三个过程，请求->处理->响应。 如果有多次请求就需要重复执行这个过程。
原文地址：https://note.youdao.com/share/?id=08d7c57b04dda159c53155b00cbbe5cb&type=note#/ 容器的实现 容器本质上是把系统中
近期终于想到闲置的服务器应该做什么了，于是有了这篇搭建我的世界服务器的教程（可怜我的服务器闲置了半年）本篇教程不适合服务器纯小白，不会给你解释一些命令之类的，如果你了解一些linux命令，那这篇教程是不吃力的
本文最后更新于2022年06月09日，已超过3天没有更新。如果文章内容或图片资源失效，请留言反馈，我会及时处理，谢谢！
a. fork下来，起一个demo，上一个测试环境，遇到问题再去社区提问或找些实践文章；
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
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