随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构(Symmetric Multi-Processor,SMP)、非一致存储访问结构(Non-Uniform Memory Access,NUMA),以及海量并行处
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器结构 (SMP : Symmetric Multi-Processor) ,非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) ,以及海量并行处理结构 (MPP : Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下:
各CPU共享相同的物理内存,每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA:Uniform Memory Access)
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
例如:某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU,每个CPU四核,超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源?
俗话说,计算机编程的任何问题,都可以通过增加一个抽象层来解决,这句话用在我身上就太合适了。
原文链接:https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
我们开发的软件服务需要在服务器上运行,所以服务器性能代表了软件的性能上限,因此服务器性能调优是个十分重要的环节,然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少,今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍,分别是:服务器配置选择,服务器负载分析,服务器内核参数调优。
服务器CPU,就是在服务器上使用的CPU。目前,服务器CPU按CPU的指令系统来区分,通常分为CISC型CPU和RISC型CPU两类,后来又出现了一种64位的VLIM(Very Long Instruction Word超长指令集架构)指令系统的CPU,而Intel选择称呼他们的新方法为EPIC(Explicitly Parallel Instruction Computer,精确并行指令计算机)。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
云服务器的配置选择,和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关,建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通,选择最适合您的配置。
对于线上系统调优,它本身是个技术活,不仅需要很强的技术实战能力,很强的问题定位,问题识别,问题排查能力,还需要很丰富的调优能力。
最早的服务器是1颗CPU;随着应用压力的增大,单颗CPU性能存在瓶颈;简单粗暴的办法---架构不变,再增加1颗CPU,即SMP。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解,但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问,把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
今天我来和大家一起对云视睿博的高性能流媒体服务器NTV Media Server G3做一次性能测试。 测试有一个小目标,那就是验证在一台普通的PC机上,NTV Media Server G3的并发能力是否能达到3000并发。
Maoni Stephens 是 .NET 垃圾回收器 (GC) 的首席架构师之一,她在2023年8月份发表了一篇关于 .NET GC 新功能的博客文章,该功能称为 Dynamic Adaption To Application Sizes (DATAS),该功能将随 .NET 8 一起提供。此功能将在应用运行时自动增加或减少服务器 GC 模式下的托管堆数量。它减少了 .NET 应用使用的内存总量,使服务器 GC 模式成为内存受限环境(如 Docker 容器或 Kubernetes Pod)的可行选项,这些环境可以访问多个逻辑 CPU 内核。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
概述:虚拟化是一个广义术语,通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,是一个为了简化管理,优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器,来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发,着重分析研究了X86技术架构下,虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点,并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案,希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置,来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
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。
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的,如果linux服务器出了问题,那么咱们平时学习的高并发,稳定性之类的是没有任何意义的,所以对linux性能的把握就显得非常重要,当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情,但是我不这么认为,不管你是架构师,还是crud boy,对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质,所以总结了这篇文章,希望对您有用,如果您觉得我写的还不错,看完记得点个赞,点个再看哦。咱们废话不用多说,直接进入正题。
一谈到Linux系统分析,大多数开发觉得不了解也没有关系,但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU,MEMORY,IO,NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题,
随便测了青岛OJ的docker,好不容易跑完压力测试,一看Analysis给我整晕了。就这?
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
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。
2、设置应用程序池的回收时间,默认为1720小时,可以根据情况修改。同时,设置同时运行的w3wp进程数目为1.再设置当内存或者cpu占用超过多少,就自动回收内存
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。
公司日志系统目前日均处理数据10T左右,查询经常出现数据延迟问题且延迟经常在4-5个小时以上,但是服务器的1分钟load值经常不高于5,鉴于解析端的配置为16C_32G的配置,该现象并没有充分的利用CPU资源,单纯的扩容解析器资源虽然能解决问题,但是并没有从根本解决,优化数据流程架构图去除不必要项,并分析解析器性能瓶颈问题到底出现在哪里?
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。
最近由于工作需要,在维护线上的Redis,Redis相关的原理部分看的比较多,Redis最常见的业务问题就是响应慢,今天我们来看看Redis慢在哪里?以及如何解决这些慢的现象。
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了非一致性存储结构(NUMA),它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
很多朋友在购买云服务器之前都会搜服务器一般用几核才够用,因为服务器现在配置很多。低到1核2G、2核4G。高到16核32G、32核64G。甚至某些云服务器可以做到256核5120G这种神奇配置。那么购买云服务器时如何选择cpu与内存搭配?出现资源不足时应如何排查原因呢?
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
云桌面是一款价廉物美的计算机使用方式,一般来说云桌面需要云服务器来提供运算和储存方面的支持,但很多朋友对于云服务器的CPU主频了解较少,那么云桌面服务器cpu主频一般是多少?云桌面使用需要增加算力吗?
作为微服务架构系统的入口,毫无疑问,Zuul的并发性能直接决定了整个系统的并发性能。本文结合前几篇文章的内容,在云服务器中部署了包含Eureka Server,Zuul等组件的1.0版本的微服务架构,并进行单点部署Zuul的压力测试,对其并发性能一探究竟。
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