很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
根据数据体量,结合集群各节点的CPU、内存、磁盘的表现,合理优化设置kudu参数,让集群飞起来~
对于JavaWeb开发人员而言,Tomcat已成为默认的web服务器,但是在生产环境下使用Tomcat部署应用,我们如果采用Tomcat默认的配置,尤其是内存和线程的配置,其配置都很低,容易成为性能瓶颈,所以我们需要对Tomcat服务器进行优化,提升其运行性能,下面我们一起来看看Tomcat如何优化?
长期使用windows,windows的图形界面非常的方便易用,入门的门槛很低。缺点是图形界面有时候会卡顿,一些软件需要安装完系统需要重新启动,在硬件系统不是很好的情况下,可能会蓝屏死机。这些缺点就阻
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
1. 概念 ---- G1收集器(Garbage First)是从 JDK 1.7 u4 版本之后正式引入到Java的垃圾收集器,此类垃圾收集器主要应用在多CPU以及大内存的服务器环境下,这样可以极大地减少垃圾收集的停顿时间,以提升服务器的操作性能。引入此收集器的主要目的是为了在将来的某一个时间内可以替换掉CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器。 2. G1区域划分 ---- G1垃圾收集器采用的是区域化、分布式的垃圾收集器。其核心思想为将整个堆内存区域划分为大小相同的子区域(Regi
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
IBM 上周一公布了最新的 POWER RISC CPU 系列,该系列针对企业混合云计算和人工智能 (AI)推理进行了优化,同时还进行了其他一些改进。
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。
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器,其主要特点是拥有大容量的随机存储器(RAM)。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势:
前面章节我们简单的介绍了dperf的相关基础概念,本章节我们将要讲述如何编译和使用dperf这款DPDK的性能压测工具。
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
实际中 TCP 连接上肯定是要进行数据的收发的,而且还会有 TIME_WAIT 等其它状态。在这些复杂情况下,一条连接占用多大内存呢?飞哥用做了七天的实验结果告诉你! 📷 📷 📷 实验1:ESTABLISH空连接 📷 📷 📷 📷 📷 实验2:客户端 => 服务器发送数据测试 📷 📷 📷 📷 📷 📷 实验3: 服务器 => 客户端发送数据测试 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 实验4:非 ESTABLISH 状态 📷 📷 📷 📷 📷 📷 总结 我们把实验中的数据来总结一下 📷 可见,内核在 socket 内存开销
默认情况下,容器是没有资源限制的,它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式,即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
tomcat优化(五)tomcat调优
TabletServer 在开始拒绝所有传入的写入之前可以消耗的最大内存量:memory_limit_h
点击上方蓝字"开发内功修炼",关注并设为星标 飞哥的硬核文章将第一时间送达~~~ 实际中 TCP 连接上肯定是要进行数据的收发的,而且还会有 TIME_WAIT 等其它状态。在这些复杂情况下,一条连接
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制,可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量,预计阅读时间为5分钟。
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
什么是Web组件? 网站的静态网页HTML、JavaScript脚本、CSS样式、图片、动态数据称为网站的Web组件。也就是说,一个Web应用由各种各样的Web组件构成。 为什么要进行Web组件分离? 一个网站的Web组件往往有各自的特点,比如:HTML页面属于静态文件,当用户请求一个HTML页面的时候Web服务器会进行IO操作,读取HTML文件;而用户请求动态数据的时候IO操作会比较少,但会涉及到大量的CPU计算;因此,如果静态内容和动态内容都使用相同服务器配置的话显然不能发挥Web应用最好的性
建设招聘网站时要考虑建设的网站是综合类型的还是地方类型的。受众不一样的网站,所获取的用户信息和成交率也是不同的。招聘网站的主要作用是提供信息发布平台以及信息分流共享,从而可以帮助用户找到合适的工作,帮助公司招聘到合适岗位的人才,做一个招聘网站也是要经过一系列手续的。注册域名之后,就要决定建设招聘网站选什么服务器了。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
不同的业务,设计也不尽相同,但至少都一些共同的追求,比如性能。 做服务器开发很多年了,有时候被人问到,服务器性能是什么呢?各种服务器间拼得是什么呢? 简单的回答就是QPS,并发数,但有时候想想也许也不对。 QPS与并发数是针对同样的业务而言的,业务不同,相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能,也许可以打个俗点的比方: 服务器就是一艘船,性能就是船的容量,开的速度,行得是否稳当。 该用的用,该省的省。能用内存就别用IO,CPU则能少用就少用,相同的QPS,CPU和内存用的少点的性能就要比用的多点好,同样,Q
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Tomcat在各位JavaWeb从业者常常就是默认的开发环境,但是Tomcat的默认配置作为生产环境,尤其是内存和线程的配置,默认都很低,容易成为性能瓶颈.
上线新功能后,要多观察。如果出现不稳定性的情况,需要高优先级查清原因,避免出现更大的问题。
初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完?
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
swap是位于磁盘上的特殊文件(或分区),属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎,内存充足的情况下,基本上没swap什么事(和设置有关);内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中,为正在运行的程序腾出内存。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
在应用程序设计过程中,内存是很重要的资源,而计算机主机的内存资源时有限的。一般而言我们可以申请到的内存是有限的,并不是想申请多大就有多大就可以申请多大的。/proc/buddyinfo文件里,就记录着系统的内存资源。
作为一个开发,与服务器打交道的时间肯定不少,很多时候也需要了解一下服务器的配置信息。在 Windows 系统上,我们可以通过「鲁大师」很轻松地查询到电脑的配置信息,那服务器上如何查询到 CPU、内存、主板、硬盘等信息呢? 与「鲁大师」一样,在 Linux 上有这样一款软件能让你快速查询服务器的配置信息,非常方便。它就是——「Inxi」。 什么是Inxi Inxi是一个可以获取完整的系统和硬件详情信息的命令行工具,内容包括: 硬件 CPU 磁盘驱动器 Xorg 桌面环境 内核 GCC版本 进程 内存占用 和
事故现象: 机房一台服务器运行一段时间后,突然发现系统资源即将被耗尽! 1)top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析,可以看出 1--共有602个进程,但其中有601个进
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
1. 集群规划 ---- 1. 我们需要多大规模的集群 思考方向: 当前的数据量有多大?数据增长情况如何? 你的机器配置如何?cpu、多大内存、多大硬盘容量? 推算依据: ES JVM heap 最大 32G,30G heap 大概能处理的数据量 10T。 如果内存很大,如 128G,可在一台机器上运行多个 ES 节点实例。 2. 集群中的节点角色如何分配 节点角色 Master Node:设置 node.master: true 时,节点可作为主节点。 DataNode Node:
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
JVM中的垃圾收集器一直在不断发展中,比较成熟的垃圾回收器有串行回收器、并行回收器、标记回收器、垃圾优先回收器等,JDK11中引入了ZGC,JDK12中引入另外一款垃圾回收器Shenandoah。
在许多的互联网平台以及大型企业网站都开始使用云服务器。云服务器比起一般的传统服务器拥有许多优点,在服务器性能以及所提供的服务上面更加的先进,因此云服务器也成为了许多企业网站的首选。许多大型品牌的运营服务器都可以提供不同性能不同体积以及不同内存和不同价位的云服务器。腾讯云服务器最多挂几块硬盘呢?
U是一种表示服务器外部尺寸的单位,是unit的缩略语,一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”,就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
转载:http://jingyan.baidu.com/article/ab0b5630a869cdc15afa7d19.html
白嫖不好,要不先赞在看! 一 自我介绍 本人小硕,秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服,绿盟等),另外参加了京东,小米,滴滴等互联网公司面试,同时也面试了几个研究所和一个银行,下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面!挂 深信服
在用户的视角里,每个进程都有自己独立的地址空间,A进程的4GB和B进程4GB是完全独立不相关的,他们看到的都是操作系统虚拟出来的地址空间。但是呢,虚拟地址最终还是要落在实际内存的物理地址上进行操作的。操作系统就会通过页表的机制来实现进程的虚拟地址到物理地址的翻译工作。其中每一页的大小都是固定的。这一段我不想介绍的太过于详细,对这个概念不熟悉的同学回去翻一下操作系统的教材。
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
Presto因其优秀的查询速度被我们所熟知,它本身基于MPP架构,可以快速的对Hive数据进行查询,同时支持扩展Connector,目前对Mysql、MongoDB、Cassandra、Hive等等一系列的数据库都提供了Connector进行支持。是我们常用的SQL on Hadoop的解决方案。那么我们今天就来看一下,当我们选择Presto作为我们的查询引擎之后,我们需要考虑的问题。
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