论改进Web服务器性能的有关技术 【摘要】 基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。...本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的...但随着业务的发展和用户访问童的増大，我们发现该服务器的响应变慢，系统的CPU利用率和内外存交换显著増大。经过跟踪，我们发现关键原因之一是系统的内存不足的缘故。...由于网上服务器把大重用户的会话信息保存在内存中供给应用系统使用，当内存不足时，大M Session信息被迫交换至硬盘，大;量CPU时间消耗在等候内外存的交换上，系统效率迅速下降。...在这种背景下，我们认为整个系统由于硬件配買所限，应该进行横向扩展，因此我们把数据库服务器分离出来，配置到另一较高性能的服务器上，相应定义的数据库资源也大幅増加，这样整个系统的性髭又处于较为理想的状况。
笔者目前的工作是处理几个微服务项目和一个老项目，而客户的核心业务需求非常大。对 IntelliJ IDEA 内存进行简单设置以后，笔者明显感受到了该 IDE 在速度和响应方面的改善。...（红色标识） 给 Xmx 配 4096MB， ReservedCodeCacheSize 设置 1024MB，这已经是相当多的内存了： -Xms1024m -Xmx4096m -XX:ReservedCodeCacheSize...此外， Xmx 内存大些对响应能力提升的帮助非常明显。 总结 在这次简短的实验中，大家可以发现，即使对 IntelliJ IDEA 内存进行微调，都可以大大提升 IDE 性能。...当然，内存分配越多，执行效果就越好。但是，你也会发现， IDE 之外许多其他应用程序也需要消耗内存，所以，大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。...你还有其它提高 InteliJ IDEA 性能的方法吗？不妨一起讨论讨论吧。
HugePage，就是指的大页内存管理方式。与传统的4kb的普通页管理方式相比，HugePage为管理大内存(8GB以上)更为高效。...为了提高这个转换效率，CPU会缓存最近的虚拟内存地址和物理内存地址的映射关系，并保存在一个由CPU维护的映射表中。为了尽量提高内存的访问速度，需要在映射表中保存尽量多的映射关系。 ...也就是打破传统的小页面的内存管理方式，使用大页面2m,4m,16m等等。如此一来映射条目则明显减少。...sga，使用hugepage可以极大程度的提高Oracle数据库性能。...(提高内存的整体性能) 7、未正确配值huge page的风险 基于大内存(>8GB)的管理，如果配值或正确配值huge page，可能存在下列不确定的隐性问题 HugePages
笔者目前的工作是处理几个微服务项目和一个老项目，而客户的核心业务需求非常大。对 IntelliJ IDEA 内存进行简单设置以后，笔者明显感受到了该 IDE 在速度和响应方面的改善。...（红色标识） 给 Xmx 配 4096MB， ReservedCodeCacheSize 设置 1024MB，这已经是相当多的内存了： -Xms1024m -Xmx4096m -XX:ReservedCodeCacheSize...此外， Xmx 内存大些对响应能力提升的帮助非常明显。 总结 在这次简短的实验中，大家可以发现，即使对 IntelliJ IDEA 内存进行微调，都可以大大提升 IDE 性能。...当然，内存分配越多，执行效果就越好。但是，你也会发现， IDE 之外许多其他应用程序也需要消耗内存，所以，大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。...你还有其它提高 InteliJ IDEA 性能的方法吗？不妨一起讨论讨论吧
笔者目前的工作是处理几个微服务项目和一个老项目，而客户的核心业务需求非常大。对 IntelliJ IDEA 内存进行简单设置以后，笔者明显感受到了该 IDE 在速度和响应方面的改善。...（红色标识） 给 Xmx 配 4096MB， ReservedCodeCacheSize 设置 1024MB，这已经是相当多的内存了： -Xms1024m -Xmx4096m -XX:ReservedCodeCacheSize...此外， Xmx 内存大些对响应能力提升的帮助非常明显。 总结 在这次简短的实验中，大家可以发现，即使对 IntelliJ IDEA 内存进行微调，都可以大大提升 IDE 性能。...当然，内存分配越多，执行效果就越好。但是，你也会发现， IDE 之外许多其他应用程序也需要消耗内存，所以，大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。...你还有其它提高 InteliJ IDEA 性能的方法吗？不妨一起讨论讨论吧。、
客户端性能开销在加载资源和过多的请求（前端库，博客文章配图） 2. 服务端性能开销在过多重复的SQL查询 3....即使你的文件很小，但是太多的请求数量会明显降低网页加载速度。...其对于网络性能的提升主要在这几个方面： 降低延迟以提高网页加载速度： HTTP头的数据压缩 服务器端推送 （这个.NET Core好像没有） 请求管线 修复HTTP 1.x中head-of-line blocking...我博客大部分的场景都是只读数据，并且读取后直接处理好关联数据（Include），因此可以使用AsNoTracking()来断开EF对于对象的追踪，节省内存也提高性能。...内存及缓存，减少数据库调用 计算机的内存是为了用，而不是为了省。程序要么牺牲空间换时间，要么牺牲时间换空间。合理使用内存做缓存，而不是每次都调用数据库，可以提高一段时间内的性能。
“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势，保障业务内存使用性能前提下，将较冷的内存换出至较便宜的设备上，从而降低整机的内存消耗，提高内存资源利用率，通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效...应用程序为了提高性能，大都采用内存密集性策略，即尽量将内存利用起来，提高缓存性能。...02、业界方案 针对内存降本增效这一大问题，Meta 提出了 TMO 方案[2]，也是我们着重进行了摸底与分析的方案之一。...社区提出过 Cgroup V1 PSI 方案[3]，该方案被众多云厂商采用，但是实测发现，具有对性能有一定冲击、并且在内存压力大的时候会失准等问题。...“悟净”经过多轮实际部署联动测试，可以全方位支持多种内存降本增效场景，其中典型的应用场景有： 应用场景 具体流程 平滑降配 业务可以通过部署“悟净”方案适度降低配置，在不损失性能的情况下降低配置成本。
Elasticsearch 可用的堆越多，它可用于过滤器（filter）和其他缓存的内存也就越多，更进一步讲可以提高查询性能。 但请注意，过多的堆可能会使垃圾回收暂停时间过长。...副本多的另一个优点是，每个节点都拥有一个副本分片，有助于提升查询性能。 铭毅提醒： 实际副本数增多提高查询性能建议结合集群做下测试，我实测过效果不明显。...访问频率更高的索引可以分配更多更高配（如：SSD）的数据节点，而访问频率较低的索引可以分配低配（如：机械磁盘）数据节点。...热数据的操作会占用大量 CPU 和 IO 资源，因此对应服务器需要功能强大（高配）并附加 SSD 存储支持。 针对集群规模大的场景，建议：至少运行 3 个热节点以实现高可用性。...同样需要注意的是，若集群规模非常大，可能需要更多节点才能满足性能要求。 甚至需要更多类型，如：热节点、暖节点、冷节点等。
如果有能够实现多模态的更好方法，将各种模态能够嵌入在 LLM 中使用，会给我们带来不一样的体验吗？...与现有文献中的模型相比，本文最佳模型在各种任务和模式的自动和人工评估中都取得了很好的零误差性能，在 VQAv2 上提高了 7.0% 的相对准确率，在零误差 COCO 图像字幕上提高了 8.4% 的 CIDEr...这种方法将内存需求缩小了一个数量级。因此， 70B AnyMAL 能够在单个 80GB VRAM GPU 上就完成训练，batch size 为 4。...可以看出， AnyMAL 变体在这两个数据集上的表现都明显优于基线。值得注意的是，AnyMAL-13B 和 AnyMAL-70B 变体的性能没有明显差距。...这一结果表明，底层 LLM 能力对图像标题生成任务的影响较小，但在很大程度上取决于数据规模和配准方法。
网络配图 常见的Java内存溢出类型，你知道哪些？...因此服务器的Xmx和Xms设置的值一般应该是相同的，这样可以有效避免每次GC（回收）后都要调整虚拟机堆的大小。需要注意的是设置的值不能超过物理内存或操作系统的最大限制，这样会导致起服务器无法启动。...网络配图 3、java.lang.OutOfMemoryError: c heap space 系统对于C Heap没有任何限制，所以C Heap发生时，java进程所占用的内存会不断增长，直到死机，唯一的解决方法就是杀掉进程或重启计算机...null； 2、我们在程序中涉及字符串处理时，尽理不要使用String，应该使用StringBuffer； 3、尽可能少用静态变量，因为静态变量是全局性的，GC不会主动回收； 4、不要集中创建对象尤其是大对象...； 5、尽量运用对象池技术以提高系统性能； 6、不要在经常调用的方法中创建对象。
一体机真的有那么神奇吗？...我们来看一个活生生的案例： 某保险业客户，新购一台半配oracle Exadata（原厂一体机，一体机中的战斗机，大部分客户买1/4配，半配已经是很高的配置了），做完系统迁移后，满心期待原有系统跑不出结果的业务能够正常使用...：关于并行的写法和并行进程的计算都是错误的 现在很多系统的主要瓶颈是存储压力大，有些系统已经把存储换成了全闪存，存储的性能基本上可以匹配普通一体机的性能（oracle原厂一体机exadata特有的...其实很多系统都有一定的优化空间，优化后可以大大降低CPU、存储和内存的消耗，只是开发人员和DBA都看不到。...更换一体机解决的问题主要是压力在存储的系统：OLTP系统IOPS不够，OLAP系统吞吐量不够，这些问题都能得到明显的改善。
小公司你觉得没那么明显，但是对于像BAT这样的量级，对于他们来说很明显，为什么？量级太大，如果技术组件泛滥，那就没法玩了。...还有做页面组件CDN方式也有很多好处，你可以做到针对不同的资源，配置不同的Web服务器。举个例子，大图片和小图片的存储，性能调优，机器能一样吗？...请求通过浏览器、CDN、Web服务器解释器缓存，应用服务缓存，都没有命中，没关系，我们后面还有一大堆缓存等着它。...你在CPU一个核上运行以后，如果中断，下一次再运行的时候，可能就在2上，这个时候缓存如果不是共享的，缓存就命中不了，所以我们通过这种把进程绑定到某一个CPU核上，来减少CPU的Cache Miss，来提高性能...RAID卡写完之后到硬盘上，你会发现现在很多的服务器必须配RAID卡，所有数据必须经过RAID卡才能往下写，就是因为RAID卡有电池。 磁盘缓存 ?
最开始使用的是腾讯云的最基础云服务器，配置为：共享CPU、512M、Unbuntu服务器，每次打开服务器，发现CPU和内存使用率经常达到了100%，基本满载运行。还经常报内存溢出异常。 ...后来，升级了服务器，内存变为了1G，CPU也变成了单核。但是网站的访问速度还是让人不能忍受。今天，博主终于不能忍了，仔细分析了下代码和服务器。...缺点是：早期数据库不推荐，现在数据库性能还好，无所谓。后者方法，每次需要使用图片时，先上传到服务器上，拿到链接地址，数据库中只存储链接地址。这种方法麻烦了点，特别是图片多的时候。 好吧。。...但是访问速度已经可以明显区分了。前面一篇文章的图片是存储在数据库中的，后面一篇是存储在服务器的。后者明显快于前者。...至于原因，这里各种分析就略了，什么服务器性能啊、服务器带宽啊、客户端网速啊、图片传输速度啊、图片显示速度啊。。。。。大家感兴趣的可以进行专业分析的。
传统数据：纵向扩展 表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。最简单的情况就是为应用系统提供更为强大的硬件。...例如：如果数据库所在的服务器实列只有8G内存、低配cpu、小容量硬盘，进而导致了数据库不能高效地运行，那么就可以通过将该服务器的内存扩展到16G、更换大容量硬盘或者更换高性能服务来解决这个问题。...1、扩展性 传统的纵向扩展 服务器数量不发生变化，配置越来越高（发生变化） 大数据横向扩展 配置不发生变化，服务器数量越来越多（发生变化） 2、分布式 传统的方式资源（cpu/内存/硬盘）集中...大数据方式资源（cpu/内存/硬盘）分布(前提：同等配置的前提下) 3、可用性 传统数据备份方式单份备份 大数据数据备份方式多分备份（数据复制，默认三个副本） 4、模型 传统的计算模型是移动数据到程序端
记得一位同学在会上曾经提高过一位知乎大神写的关于汽车安全性的数据分析和可视化文章，对此文大加赞赏，于是趁着休息时间，我就找了出来，并且做了一些内容的整理，使之更加具有可读性。...一、分析目的 1、研究汽车的安全性和价格之间的关系，可以理解为车越贵越安全吗？ 2、suv更安全吗？ 3、豪华轿车比普通轿车更安全吗？ 4、三厢车比两厢车更安全吗？ 5、大皮卡特别安全吗？...需要指出的是数据来源是该型汽车在美国市场的最低配车型的官方价格，不考虑任何打折促销和优惠活动。 简单说，某车型的数据点越靠下，说明死人越少，数据点越靠上，死人越多。...原因可能是贵车安全性能好，也可能是贵车车主素质高，原因随便你解释，但事实只有一个，就是贵车司机死亡率低。...4、三厢车比两厢车更安全吗？ ? 数据不支持「三厢车比两厢车更安全」这种说法。三厢车Sedan和两厢车Hatchback/Wagon并没有明显的区分。 5、大皮卡特别安全吗？ ?
时钟频率 炒作内存时钟频率是厂家常用的营销手段，他们宣传内存越快越好，实际上真的是这样吗？...内存频率和数据转移到显存的速度无关，提高频率最多只能有3%的性能提升，你还是把钱花在其他地方吧！ 内存容量 内存大小不会影响深度学习性能，但是它可能会影响你执行GPU代码的效率。...对于第一种策略，高性能的多核CPU能显著提高效率。建议每个GPU至少有4个线程，即为每个GPU分配两个CPU核心。Tim预计，每为GPU增加一个核心 ，应该获得大约0-5％的额外性能提升。...需要的GPU数量越多，拉开的差距越明显。PSU的挑选是不是比之前想象的复杂一点？ CPU和GPU的冷却 对于产热大户CPU和GPU来说，散热性不好会降低它们的性能。...Learning http://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 作者推荐，数码博主Linus Tech Tips解答疑问：高频率内存对性能提升有用吗
HugePages是通过使用大页内存来取代传统的4kb内存页面，使得管理虚拟地址数变少，加快了从虚拟地址到物理地址的映射以及通过摒弃内存页面的换入换出以提高内存的整体性能。...尤其是对于8GB以上的内存以及较大的Oracle SGA size，建议配值并使用HugePage特性。本文基于x86_64 Linux下来描述如何配值 HugePages。 ... 该参数的值通常配值位略小于当前的已安装系统内存，如当前你的系统内存为64GB，可以做如下设置 * soft memlock 60397977 * hard memlock...h、验证配值 HugePages相关参数的值会随着当前服务器上的实例的停止与启动而动态发生变化 通常情况下，HugePages_Free的值应当小于HugePages_Total的值，在HugePages... b、在当前服务器上新增或移出Instance c、Instance的SGA大小增加或减少 如果未能调整HugePages，可能会引发下面的问题 a、数据库性能地下
具体而言，研究人员提出了名为LOMO（低内存优化）的新优化器，并在配备8卡RTX 3090（24GB内存）的单台服务器上，成功微调65B LLaMA。...研究人员指出，在训练大语言模型的过程中，优化器状态占用了大部分内存。比如Adam，就会把中间状态存储下来，而这些状态的大小能达到参数大小的2倍。...研究人员还在SuperGLUE基准测试上，比较了LOMO与Zero-shot、LoRA的下游任务性能。 结果显示，在6个数据集和不同大小模型中，LOMO的表现均好于Zero-shot。...当然啦，尽管在大模型训练中，8块3090并不是高配，但对于普通人来说，还是有点不亲民。 有不少网友就吐槽说：8块3090还能叫资源有限吗？ 不过，也有人认为，这仍然是个好消息。...虽然不太可能拥有这样的服务器配置，但租这个配置的机器也不算贵。 另一边，研究人员也坦承了论文的局限性，并表示将进一步降低训练大语言模型的资源门槛。 目前，使用LOMO训练时，大部分内存被参数占用。
log4j2:messageSize = 5000000,threadSize = 100,costTime = 3832ms ---服务器 本次压测，基本上与log4j2官网数据吻合，经过验证异步日志确实可以极大的提高...在配置上，首先第一条建议是如果做异步，那么所有的日志都是异步写，这样的性能指数的增长是量级的。当然也可以混合部署，但是性能影响就没有全部异步这么明显。 配置上，优化一定的属性，对性能也有一定的影响。...三、disruptor队列 查看底层代码，log4j2之所以能在异步写日志时性能提高这么多，离不开优秀的mq组件disruptor。...同步性能最差，异步全局异步的性能接近异步appender的10倍，同样是异步实现的，为何性能有如此大的差距？ 去看源码： ? image.png ?...题外话 _ 除了锁的问题，还牵涉到底层CPU在计算时读取内存数据的问题。
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