企业平时租用和托管的服务器是有峰值承受限制的，一旦超过了该承受能力，就会导致服务器瘫痪，网站访问不了。而出现这样的直接原因就是在一段时间内，网站的访问量巨大，已经超出了服务器的承受能力。这样的例子比比皆是，以前春运期间，12306网站就频繁出现崩溃，因为那段时间网购火车票的人很多。
有一定开发经验的研发人员都知道，缓存是高并发场景解决方案中的大杀器，应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上，从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。
云游戏单台服务器支撑多少个并发？换一个说法就是云游戏服务器最多可以让多少个人同时在线游戏，但是这个问题是没有办法得到一个准确答案的。因为带宽的服务器反应速度不一样，人们观看的网页大小等一些原因的限定，这些都是不能实际能计算的。所以当服务器遇到高并发的时候，可以通过下面的方式来避免超过服务器的承受能力：
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰，然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
nginx和apache是两个开源的web服务器，也是我们常用的web服务器，然后很多时候我们的想一下到底选哪个？这两个到底哪个好？前一段时间我在群里面问过别人，又说nginx好，也有说apache好的，整的我也没法分辨，那么这两个究竟哪个好？我们又应该如何选择呢？
当有一台服务器宕机时，负载均衡器就分配其他的服务器给用户，极大的增加的网站的稳定性 当用户访问web时候，首先访问到的是负载均衡器，再通过负载均衡器将请求转发给后台服务器
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
怎么防御DDoS攻击？DDoS攻击对于服务器和网站业务的危害极大，我们在日常就要做好业务监控和应急响应，防患于未然。
如果是自己公司需要搭建一个电商网站，要自己去买一台物理服务器设备，然后在上面安装操作系统部署应用；
作为一种恶意的攻击方式，DDoS攻击正以超出服务器承受能力的流量淹没网站，让网站变得不可用。近几年，这种攻击持续增多，由此优秀服务器DDoS防御软件的需求也随之增长。那么如何选择服务器DDoS防御软件，从根本上根除DDoS攻击而造成的宕机，保障企业的生产力和效率呢？让我们一起来看看。
西安一码通其它业务我们暂且不分析，那并不是重点，因为没有完全崩溃，崩溃的仅有扫码显示功能。
公司最近大量的MYSQL要上线，不做压力测试时说不过去的，所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ，问题就开始了，最早用的是0.5 version.
只要有了合适的防御DDoS措施，DDoS并没有想象中那么可怕。在如今网络安全问题频发的时代，各种网络攻击层出不穷、令人防不胜防。如果遭受大规模的DDoS攻击，一般会造成以下危害：
昨天跟高中同学聊天，大厂需要高并发经验进不去，只能进小作坊，小作坊里又不需要处理高并发，如此死循环。高并发的经验，在面试场景里永远不会过时，有着举足轻重的作用，秒杀场景流量削峰就是高并发之一。
近日，一个进行了大半年的大型项目重构接近尾声。这种重构无异于飞机在天上直接换引擎。慢慢进行灰度是必然的。但是灰度之前，有更好的方式提前发现问题，那就是流量复制，使用线上真实的流量对即将上线的应用进行测试。
消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
本篇文章主要介绍了linux下nginx负载均衡搭建的方法步骤，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
如果把深圳交通当做一个应用系统，从软件研发的角度来看，洪水就是意外攻击，深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
通俗理解就是用户某一步或几步操作的集合。一般，事务的定义都需要跟业务相关，比如用户一次登录过程，使用淘宝时的支付过程等，需要理解事务不等于请求。
坚持一个事实：安全事件不可避免。“坦荡地”简述事件情况，详细汇报对实际业务造成的影响，提出不足的地方，并给出一个减损的处置计划。
image.png ab是什么 ab是Apache附带的一个压力测试工具，它非常容易使用 ab不像LoadRnner、Jmeter等那么专业，但它足够轻便，只需一条命令，就可以了解到web服务器处理请求的一些基本信息 ab能做什么 可以使用ab来模拟N个用户发送N个请求，结果数据可以告诉我们： 处理这些请求需要多少时间？ 每秒可以处理多少个请求？ 平均响应时间是多少？ 每秒网络传输量是多少？ ...... 通过调整N的大小，来查看服务器的不同反应，了解到服务器的承受能力大概是什么程度 在系统优化前后来执行
实现即时通讯常见的有四种方式，分别是：轮询、长轮询(comet)、长连接(SSE)、WebSocket。
首先并非是要故意抹黑亿速云，而且我也不是第一次使用亿速云的服务器，但是这一次让我觉得非常的不可思议，也不可理解，差一点丢失我多个刚起步运营的网站，而且技术人员处理问题也真的算是奇葩了，下面就简单的分享一下这次糟糕的云服务器体验和一系列骚操作的售后服务体验。
redis的基础知识我们已经准备的差不多了，接下来两篇文章，我想和大家聊聊redis持久化这个话题。
随着互联网上的数据量呈指数级增长，DDoS攻击变得越来越常见。事实上，防御DDoS攻击是当今互联网安全的重要部分。DDoS攻击就像高速公路的交通堵塞，阻止正常交通到达其期望的目的地。旨在通过大型连接的在线设备集群(统称为僵尸网络)将大量恶意流量发送到目标服务器、服务或网络，目标设备将被假流量超载，无法响应正常的访问流量。
面对日益复杂的DDoS攻击环境，CDN像是一块安全防御盾牌！那么cdn能防ddos攻击吗？CDN 面对DDoS能够做什么？
对于一个用户来说，判断一个网站好坏的首要指标就是网站的打开速度。有研究表明：用户打开网站最满意的时间是3秒以下，网站打开时间超过10秒，就会有98%的用户选择直接关闭网站。如此严重的用户流失对于站长和企业来说，都是非常严重的问题：无论你的网站布局有多么合理，素材有多么精美，内容有多么无敌，都再无用武之地。这时候，我们该怎么办？ 在开始分析解决问题前，先得对整个网站系统有个清晰的理解。网站是单机部署，还是多机部署？有没有用到负载均衡？当前网站的QPS多高，各机器负载情况如何？最好能用可视化图形画出清晰
公司有一个Web Service，访问量不大， 但也不算小， 每天几百万的量级。正常情况下， 平均每个请求响应的时间在200毫秒左右。 每天几百万的访问量， 那么程序每秒请求处理数量在几十个左右， 高峰期也就上百， 而服务器上php处理请求的进程数是大于这个数的，因此， 服务器的处理能力勉强能满足当前量级的请求， 除了少数时候高峰期会出现不稳定的状况， 大多数时候也算是相安无事， 但是从服务器失败请求的数量来看应该离服务器处理能力极限的临界点不远了。 这个Web Service有一个特点， 它并不是面向终端
基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。有些性能问题是时间累积慢慢产生的，到了一定时间自然就爆炸了；而更多的性能问题是由访问量的波动导致的，例如，活动或者公司产品用户量上升；当然也有可能是一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹。
想让你的程序更快更稳，但是系统经常出各种 bug，无从下手？Java 性能调优全攻略来啦！
在互联网市场，网站崩了并不是什么新鲜事，短时间内网站访问量超出服务器的承受能力、服务器遭遇恶意攻击破坏，均有可能导致网站崩溃，网友们也已经见怪不怪。有意思的是，豆瓣网站崩溃实在是过于频繁，而且“豆瓣崩了”似乎成为了娱乐场里惊天消息即将曝光的预示。
《2015国民理财投资行为差异研究报告》，对从“50后”到“90后”各个群体的理财行为和习惯进行了大数据分析和“画像”。
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。
系统的高可用架构就是要在上述各种故障情况下，保证系统依然可用提供服务，具体包括以下几种架构方案。
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。我们可以建立很多很多服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问一个中间服务器，在让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
默认配置下，Tomcat 会为每个连接器创建一个绑定的线程池(最大线程数 200)。在大多数情况下你不需要改这个配置(除非增大最大线程数以满足高负载需要)。但是 Tomcat 喜欢在每个工作者线程的 thread-local 上下文缓存一些诸如 PageContext 以及标签缓存的对象。正因如此，就会有你期望 Tomcat 能够将线程关掉以清理出来一些内存的情况。此外，每个连接器维护自己的线程池的话，根据服务器的承受能力来设置一个(线程数)最高值会变得更加困难。解决这些问题的答案就是使用一个共享执行器。
在缓存命中率低的情况下，大量查询请求会穿透缓存到数据库，因为数据库对于并发的承受能力有限，一旦数据库承受不了大量查询任务，就会导致查询变慢，导致大量的请求阻塞在数据库查询上，造成应用服务器的连接和线程资源被占满，最终导致系统崩溃。
昨天，关于西安一码通崩溃事件：完美诠释了什么叫“死锁”！的段子火了。笑话看完了，今天一起学习下干货吧！ 早上，我们收到了一位读者的分享，是一篇来自业主群的BUG分析。 是的，你没看错！就是来自业主群！ 这是什么神仙小区？不仅让DD想招呼HR去小区门口蹲点挖人，是不是招聘效率会提高很多呢？ 下面是正文内容，大家一起来看看他们的干货吧！ 冬日的古城长安，防疫的形势严峻，两千精英共驰援，八方援军助检测。 为了有效控制疫情，西安市已启动了多轮次的全员核酸检测工作。12月20日在广泛要求48小时有效核酸及连续多日核
决定何时以及如何在你的团队中使用AI技术是一项艰巨的任务。可选的技术比比皆是：据venturescanner.com网站显示，目前VCs给多达885家AI公司投资了将近90亿美元。而且这还并不包括大量
线程池是一个容纳多个线程的容器，线程池中的线程可以重复使用，无需反复创建线程而消耗过多的资源
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
风控，大家心目中的风控是什么？我们先来点传统的解释 首先了解两个概念：风险管理和风险控制。 风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。 它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。 风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。 下面是对前期在群内收集到的问题的解答。 1. 目前最常用的风控模型是哪些？ 风控模型：常用于担保公司
负载均衡由来是因为当一台服务器单位时间内的访问量很大时,此时服务器的压力也会很大,当超过自身承受能力时,服务器就会崩溃.为避免让服务器崩溃,用户拥有更好的体验,就诞生了负载均衡来分担服务器压力.
1 负载均衡概述 负载均衡由来是因为当一台服务器单位时间内的访问量很大时,此时服务器的压力也会很大,当超过自身承受能力时,服务器就会崩溃.为避免让服务器崩溃,用户拥有更好的体验,就诞生了负载均衡来分担服务器压力. 负载均衡实质上就是用反向代理的原理实现的,是一种优化服务器资源,合理处理高并发的一种技术,能够平衡个服务器的压力,减少用户请求等待时间,并确保容错.一般采用nginx作为一种高效的HTTP负载均衡服务器,将流量分配到多个应用服务器上以提高性能,可扩展和高可用性. 原理: 内网可以建很多服务器,组成服务器集群,当用户访问该网站时,先访问公网中间服务器,中间服务器根据算法合理分配到内网服务器,分担服务器的压力,因此户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
NIST网络安全框架，是美国国家标准与技术研究所发布的一份指南，旨在指导各种企业和组织重视信息安全。该框架最早在2014年2月颁布，在今年的1.1新版本中也新增了内容。该框架最早应用在美国国家基础安全设施机构，如电力机构等等。由于它提供了一个通用性的指导，因此能够适应并应用在不同需求的企业中，现在已得到在美国国内及世界各地的广泛应用。 该框架使企业和组织有可能应用风险管理的原则和最佳实践案例，来提升关键基础设施的安全性和弹性。它为各种组织和机构提供已实施在行业中的最佳案例。尽管这个框架是自愿性的，许多组织和
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