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。
最近项目出现tomcat宕机的情况，即项目运行一段时间后tomcat就会停止运行，解决方法步骤如下：
（接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》） 三、案例分析 虽然变量繁多，但通过观察不同行业的小部分数据中心案例，仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的，IT负载规模为几兆瓦的数据中心（大约是uptime institute Tier 3等级）。它装满了大量的机架式高端服务器产品（以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例），其峰值功率大约为340W，某年的价格大约为7700美元，其它的一些变量参数如下： “ 1.某年美
从技术上讲，容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势，但Kubernetes到处布满了成本陷阱，可能会使你超出预算。幸运的是，有一些策略可以控制云成本，自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好，运行应用程序的成本就越低。
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
田奇，腾讯高级工程师，专注大规模在离线混部，分布式资源管理调度，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。 导语 什么是在离线混部 随着微服务、大数据、人工智能的不断发展，为了满足业务需求，企业的 IT 环境通常运行两大类服务，一类是在线服务，一类是离线作业。 在线服务：往往长时间运行，服务流量存在周期特性，整体资源使用率不高，但是对服务 SLA 却有着极高的要求，如网页搜索服务、电商交易服务等。 离线作业：往往是资源密集型服务，但其可以容忍较高的时延、失败任务重启，如大数据分析服务、机器学习训
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
在这种场景下，很容易出现父子任务，父子任务共用一个线程池的话可能会出现死锁，这个是需要特别留心的。
我们知道，操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度--这是一个耗费时间和系统资源的事情。服务端应用程序例如web应用中，比较常见的情况是：每当一个请求到达就创建一个新线程，然后在新线程中为请求服务。 每个请求对应一个线程（thread-per-request）方法的不足之一是：为每个请求创建一个新线程的开销很大；为每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也消耗系统资源（线程的生命周期!）。在一个JVM里创建太多的线程可能会导致系统由于过度消耗内存而用完内存或“切换过度”。为了防止资源不足，服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目。 线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是，因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样，就可以立即为请求服务，使应用程序响应更快。而且，通过适当地调整线程池中的线程数目，也就是当请求的数目超过某个阈值时，就强制其它任何新到的请求一直等待，直到获得一个线程来处理为止，从而可以防止资源不足。
本文会使用排除法的手段，来讲解新生代的区域划分，从而让读者能够更清晰的理解分代回收器的原理，在开始之前我们先来整体认识一下分代收集器。
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
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？
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。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Node.js 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
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。
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
搭建存储系统的时候，成本是需要考虑的重要因素，主要是总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership）。它既包括前期的采购成本，也包括后期使用过程中产生的成本，大致分为采购成本和使用成本。采购成本，包括硬件成本、软件成本、服务成本，以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本，包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验，重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计，对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
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。
作者：@LucasTwilight https://juejin.im/post/5c71324b6fb9a049d37fbb7c
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
今天我们来聊一下数据库的性能优化，第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法，第二部分我们讲一个实际案例。
简介 云数据库 Redis（TencentDB for Redis）是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库，具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议，提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量，千万级的并发请求，可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势： 主从热备：提供主从热备，宕机自动监测，自动容灾。 数据备份：标准和集群架构数据持久化存储，可提供
当前，国内IDC行业市场竞争激烈，IDC数据中心头部厂商凭借品牌效应和雄厚的资本实力，通常会拥有较其他厂商而言更大的市场空间。他们常常为了占领市场份额而加大产品推广力度、以更多更低廉的产品营销形式和技术旗号来占领市场份额，其他不具备资本和背景能力的IDC企业最终面临举步维艰的情境，这种情况下，尽一切手段节约成本，通俗来讲就是“省钱”，成为了关注重点。
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。
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层，以扩展 Apache Hadoop® HDFS ：
作者：赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务，提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案，简化数据库运维工作，让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势： 快速便捷的数据库服务交付能力，在几分钟内部署可扩展的 MySQL，并可按需弹性升降配置； 真正 100% 的 MySQL 兼容能力，主流 MySQL 分支完全兼容； 提供热备、冷备、binlog
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器，同时也是springBoot内置集成默认的容器
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
三、API的生命周期：Design（设计）、Build（构建）、Test（测试）、Document（文档）、Share（发布）、run（运行）、DownLine（下线）。
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