信息社会的飞速发展,任何企业都脱离不了互联网,越来越多的企业都通过互联网实施无纸化的办公,互联网推广一体化整体型推广、互联网+电子商务。但是实现这些的最最基础的条件就是需要有自己的网上站点,而承载这个站点信息的载体我们称为服务器。用户在选购服务器的时候,大多会选择以腾讯云为代表的国内知名云服务商。
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。
https://my.oschina.net/tongyufu/blog/405612
在前两篇文章中,我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器,并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中,我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群,因为随着玩家人数的增加,我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
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
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
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:
本来看ENI文档没发现什么问题,考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了,所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图,检查响应时间,事务成功率,CPU,内存和IO使用率是否达到要求,如果出错率达到了总请求的3%,我们会检查是什么原因导致的,修改好后,重新测试;
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。
很多对网站或应用程序运行环境有特殊要求的站长或企业一般都会选择租用服务器,而在网站运营发展或程序项目已经成型时,网站站长或程序项目管理者就该考虑服务器托管。一般是由托管服务商将服务器放到自己的多线机房或者双线机房,网站管理员或项目管理者通过远程来管理服务器。
从底层原理实现角度来看,存储和服务器的物理硬件本质都是三大件:CPU、内存和I/O的组合运用。
到年底了,又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了,最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
JVM本身为我们提供了很多性能监控的工具,其中有基于命令行的也有基于图形用户界面的,而个人感觉VisualVM就是其中最优秀的一个工具。
服务器是计算机的一种,它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机,它在网络操作系统的控制下,将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及昂贵的专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享,也能为网络用户提供集中计算、信息发布及数据管理等服务。
对于常用的服务器,大家可能更多的知道apache,tomcat,lls等服务器。我们跟多的了解到nginx常常用于反向代理。而实质是nginx也是一个高性能服务器。常用于前端页面资源静态化和负载均衡的反向代理。
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)
11月9日消息,RISC-V服务器芯片设计厂商Ventana Micro Systems在2023 RISC-V峰会上发布了其第二代服务器CPU——Veyron V2,在指令扩展、内核设计、互联标准、制程工艺等众多方面进行了全面升级,官方宣称其性能超越了AMD的高端服务器芯片Epyc 9754,堪称最强RISC-V服务器CPU!同时,Ventana还能够让客户将定制加速器添加到定制片上系统 (SoC) 蓝图中。
注意:不要在key很多的服务器中执行此命令,因为redis是单线程,如果key很多,会造成redis阻塞,影响服务性能。
【编者按】文章内容是HighScalability创始人Todd Hoff基于Twitter工程师Yao Yu “Scaling Redis at Twitter”演讲的总结。在演讲中,Yao从高等级概括了Twitter为什么会选择Redis,及如此规模缓存服务打造的挑战和途径。 以下为译文: 自2010年,Yao Yu已经效力于Twitter的缓存团队。而本文主要基于她近日发表的“Scaling Redis at Twitter”演讲,主要谈Twitter的Redis扩展,同时也不局限于Redis。从演
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。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
Hyper-V 是 微软 对虚拟机监控程序的实现。Hyper-V 通过在同一物理硬件上运行的多个虚拟机 (VM ) 中分发单个主机计算机的资源,从而统一利用该资源。Hyper-V 为每个 虚拟机 提供独立的空间来运行它自己的操作系统 (OS),它独立于主机 OS 和其他 虚拟机。
首先需要将mysql的环境搭建好,具体就不多说了,为server准备一个python环境,然后安装三个python包
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
Beam 是一个函数即服务平台,允许开发人员快速在云上运行他们的 AI 应用程序。用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载,我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。
“随着DPU 越来越多地出现在大众视野中,期待未来可以看到加密/解密、防火墙、数据包检查、路由、存储网络等功能由 DPU 处理,”Turner 预测。
在云原生运维实战课程中,我们将经常进行各种操作系统的安装和各种服务软件的安装配置。涉及的操作系统包括 CentOS、Ubuntu 和 OpenEuler,而服务软件则涵盖了小到 Nginx、MySQL 等,大到一套完整的 Kubernetes、KubeSphere、分布式存储 集群。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、 glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
Redis在我们日常开发中是经常用到的,Redis也是功能非常强大,可以进行缓存,还会有一些排行榜、点赞、消息队列、购物车等等;当然还有分布式锁Redisson,我们使用肯定少不了集群!小编最近学习到一些内存如果满了Redis是怎么操作呢?肯定像我们JVM一样,有回收或者淘汰的机制!今天小编和大家一起学习一下,小编也是看了阳哥的课,觉得讲的很好,记录一下,希望可以帮助到大家!!
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
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
LoadRunner 是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。通过以模拟上
我们现在已经搞定了 C10K并发连接问题 ,升级一下,如何支持千万级的并发连接?你可能说,这不可能。你说错了,现在的系统可以支持千万级的并发连接,只不过所使用的那些激进的技术,并不为人所熟悉。
1.删除策略 Redis 是一种内存级数据库,数据都存在内存中,但是针对于已经过期的数据,reids 不 会立刻删除只是会存储在 expires 中,当执行删除策略的时候,才会从 expires 中寻找对应的数据存储的地址,在存储空间中找到对应的数据进行删除。数据删除其实就是内存和 CPU 占用之间寻找平衡,CPU 才能去处理事情,针对过期数据,要进行删除的时候,一般有三种策略 1.1 定时删除 顾名思义,当 key 设置有过期时间,时间到了,定时器任务立即执行删除,相当于消 耗 CPU 来减少内存使用,拿时间换空间。
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
面向对象,看似不难。有的同学学过之后,还是不知道如何去使用它。有时候编写代码,写着写着就遇到坑了,比如写着写着就连你自己也在怀疑到底是不是面向对象编程了。
今天的文章涉及到docker的操作和一个python脚本,实现监控网络的流量、CPU使用率、内存使用率和磁盘使用情况。来和shigen一起先看看效果吧:
近年来,大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值,其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而,即使是目前内存容量最高的GPU,也只有80GB,远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态,尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
某年某月某日的一个下午,接收到监控服务器的一条告警短信:尊敬的运维工程师 XX,你好:“192.168.136.200”数据库服务器 CPU 异常,CPU 使用率 98.7%,请尽快处理。看到这个消息浑身一紧,赶紧掐灭手中的烟,跑回办公室。
存储的顺序和添加的顺序无关,没有下标如TreeSet,它是存储的顺序和添加的顺序无关,但其中的对象也进行了相应规范的排序。
JMeter是一款压力测试工具,通常在压力测试中我们也需要监控和知道服务器的相关资源情况,jmeter本身不具备这个功能,今天我们主要说一下如何通过JMeter插件来监控服务器CPU、内存、磁盘、网络等相关资源
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。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
了解Redis的info 要获得Redis的当前情况,使用info命令即可。具体用法:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info [参数] 。针对不同的参数就会看到具体的数字,如果没有带参数,那么就会把默认情况写出来,如果带上all参数,那么就会把所有情况都写出来。比如:redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a redis_passwd info server,就会看到redis关于server的一些数据,如下:
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