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.
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景(例如http代理服务器);另外有一个小技巧,针对互联网图片服务器,可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片的问题,将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
文 / Mohit Vora, Andrew Berglund, Videsh Sadafal, David Pfitzner, and Ellen Livengood
服务器使用事务日志来持久化事务。在接受一个提案之前,服务器(Follower和Leader)需要将提案中的事务持久化到事务日志中。事务日志是服务器本地磁盘的一个文件。事务按顺序附加到这个文件。服务器时不时的会关闭当前文件,创建一个新文件来滚动(Roll Over)日志 (这篇文章是Flavio Junqueria和Benjamin Reed的Zookeeper书的第9章中Local Storage/Logs and Disk use的翻译) 。
三年前的某天,逛存储论坛时,一个问题吸引了我的注意,有人问:RAID级别能在线转换吗?
共享存储是使用传统方式建立的,即创建共享的虚拟磁盘,然后写multi-writer。经查询如下参考文档:
维护建议--服务器磁盘 定期检查磁盘状态(大部分RAID提供商都提供了管理查看软件),当发现有单块磁盘损坏时应立即更换。 定期检查剩余空间,预估磁盘使用趋势。 将数据库服务器配置为专用,避免其他应用争抢磁盘。 在服务器确定为数据库服务器之前,应先对磁盘进行测试,了解磁盘性能。 磁盘性能不仅需要考虑IOPS,还需考虑传输带宽。 按照磁盘的用途和磁盘的存储空间来选用RAID级别。 在存储开启写缓存情况下,请确保数据不会因为断电而丢失,应避免服务器非法关机或强制断电等行为。 依据磁盘的RAID级别+响应速度+存储
当现有磁盘空间不足时,首先需要考虑的是增加磁盘容量。通常的做法是为服务器添加新的硬盘或使用已有的硬盘但未分配的空间。
以下内容为入门级介绍,意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
如今,随着信息时代不断的进步,科技技术正在不断的蓬勃发展,作为为各个企业用户提供综合性服务的IT服务平台,也称之为云服务器的产品,正在不断的受到不同行业的热捧和好评。如果是经常使用云服务器的人来说,还是需要多了解如本地硬盘怎么挂靠到云服务器上的问题。
大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的。对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手。那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka。了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就容易得多了。
如果想要了解云主机怎么挂硬盘,一定要先认识云服务器,云服务器是云计算服务的重要组成部分,也是为各个互联网用户提供综合性服务的平台,在平台之中,它将计算、存储、网络三大要素结合在了一起,给广大的用户们带来了安全性。
理论上,Reduce阶段只能在所有Map阶段结束之后启动(未结束的Map任务可能产生新的key/value对,对应该key的Reduce任务需要等待Map完成)。这种两个阶段之间的隔离操作叫做barrier。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
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。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
MySQL会通过使用内存缓存和缓冲来提高数据库的性能。MySQL里面与内存相关参数的默认值是基于一台使用512M内存的虚拟服务器设定的,因此,当用户使用MySQL时需要根据服务器实际内存的大小,对各个参数的值进行调节。在调整参数之前,需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。
本人一开始不了解这个ITL映射是如何进行连接并访问的,正好用到了这方面的知识,以此记录下来。
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
序: 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器,人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中,其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同,Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
可故障转移群集创建完毕后,接下来在群集中启用分布式存储(Storage Space Direct),来作为群集存储使用。
支持 Linux、FreeBSD、AID 等Unix系统,解决了大容量的文件存储和高并发访问问题,文件存取实现了负载均衡,适合存储 4KB~500MB 之间的小文件,特别适合以文件为载体的在线服务,如图片、视频、文档等等。
集群 场景一 LAMP http,web object简单无状态连接 200,50dynamic prefork,2M 10M 50*10+150*2 M apache:进程切换,查询mysql, 网络IO,磁盘IO 200--->1000 800,200 1600+2000 解决方式 Scale ON :向上扩展 换更好的硬件,如换主机 注意:Scale On向上扩展,硬件增长比例与性能增长比例是不
在Apache, PHP, mysql的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接 影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察统计并且根据经验 进行判断,然后设置合理的参数。
故障现象: 昨日中午接到客户电话,描述道:生产环境有一台服务器通过外网IP登录不上,在内网IP ssh登陆也密码错误;怀疑是被入侵了,立即登陆VMware ESXi管理端登陆此虚拟机查看,然后重起此
kimsufi、OVH 或 soyoustart 控制面板使用起来不是很人性化,最近我一直在使用 3 个磁盘的客户端服务器。客户端需要将所有这些磁盘用于空间。但是 kimsufi/ovh/soyoustart 通常在 Raid 1 中安装服务器。因此,如果服务器有 3 * 120GB 的磁盘,您只能使用 120GB 的磁盘空间。
描述:Windows Deployment Service即windows部署服务,我们可以通过windows server自带的部署服务通过网络将操作系统部署到每台计算机上,并且可以通过WDS来管理多版本映像以及无人参与安装脚本,和网刻非常相似不过这个更简单操作更方便
服务器在运行过程中,需要大量的内存容量来支撑,内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候,可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。有需要请联系TG:TW_001
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS(Google 文件系统),而Hadoop的第一个产品是HDFS(Hadoop分布式文件系统),可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往,食材进进出出,各种菜肴层出不穷,而不变的则是那口大锅,大数据也是如此。这些年来,各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDF
答: HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,实现高性能计算;利用Zookeeper作为协同服务,实现稳定服务和失败恢复;使用HDFS作为高可靠的底层存储,利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能,Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持,HBase是BigTable的开源实现。
传统的进程-或用于处理并发连接的基于线程的模型涉及使用单独的进程或线程处理每个连接,并在网络或输入/输出上进行阻塞操作。根据应用,在内存和CPU消耗方面可能非常低效。产生一个单独的进程或线程需要准备一个新的运行时环境,包括分配堆和栈内存,以及创建新的执行上下文。额外的CPU时间也用于创建这些项目,这可能会导致由于线程在过多的上下文切换上的转换而导致性能下降。所有这些并发症都表现在较老的Web服务器架构(如Apache)中。这是提供丰富的一般应用功能和优化的服务器资源使用之间的一个折衷。 从一开始,ngin
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器,而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。
配置文件中具体修改的内容是什么呢?要是面试官问你,你该怎么回答?你想下,你坐在一间屋子里。 服务器的mysql性能优化,有两个大致的方向考虑,第一个是服务器硬件,另一个是mysql自身的my.cnf配置文件。 服务器的磁盘,CPU和内存,这些都是要考虑的因素 1,磁盘的I/O 能力,也就是它的寻道能力,目前的SCSI高速旋转的是7200转/秒,这样的速度,一旦访问的用户量上去,磁盘的压力就会过大,如果是每天的网站pv在150w,这样的一般的
7、处理器配置,看自己的母机是否是双核、多核,一般而言,虚拟机分配的处理器越多,虚拟机越快。 没有特殊要求默认即可,直接选择下一步。
虚拟化变得越来越常见,并且在不了解虚拟化如何工作的情况下,DBA在尝试解决性能问题时会出现盲点,例如减少资源争用或改进备份和恢复操作等。
innodb_io_capacity:脏页的刷新的数量,可以动态调整,默认是200,该参数的设置取决于硬盘的IOPS的大小,IOPS就是每秒的读写次数。
企业内部自建的Lync Server 2013统一通信平台,在Skype for Business Server 2015发布后,通过就地升级方式已经完成升级,原来后端数据库高可用架构保持不变,仍采用镜像和见证的自动故障转移方式。当要改变后端数据库服务器高可用架构方式,采用AlwaysOn可用性组,如何顺利部署实施呢?且看下文详细的实战部署,阅读后可以顺利改造现有后端高可用架构。
VMware软件是一款广泛应用于虚拟化技术的软件,可有效地解决硬件资源浪费和维护难题。本篇论文将详细介绍VMware软件的功能和使用方法,包括其基本概念、部署方式、虚拟机管理、资源分配等方面。通过具体案例分析,阐述了VMware软件在实际场景中的应用和优势。
HDFS是最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新算法、框架要想得到广泛使用,必须支持HDFS,才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展,新技术越多,HDFS得到的支持越多,越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然是最重要的大数据存储技术。
数据库集群 集群的存在意义是为了保证高可用、数据安全、扩展性以及负载均衡。 什么是集群? 由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的"虚拟"服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进 行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器(节点)组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障,集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。认为一个 SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡,这是
HBase架构组件 从物理结构上讲,HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时,客户端直接和Region Servers通信。Region的分配,DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分,维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S
近几年,安防视频监控的势头不断上涨,对视频的技术要求也越来越高。组建一套安防视频监控,我们需要考虑四个部分,分别是前端系统,传输系统,存储系统以及显示系统,其中存储系统是监控项目中非常重要的一部分。常用的存储方式有NVR、IP-SAN和CVR三种,比如EasyNVR就是使用的NVR存储方式。
MapReduce是Hadoop开源大数据包的重要计算工具,后期的Spark、Storm等组件均采用MapReduce的计算模型。而MapReduce在工作时,实际与HDFS在一起工作。接下来我用一个案例来解析MapReduce的工作流程。
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