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~
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
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
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。
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
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/db/2019/09/03/es-optimized.html
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?
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
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
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题,如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度,无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优,那么对于你来说,唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局,以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置,否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦?
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。
oracle数据库,需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器,需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
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很多架构师都是从软件开发成长起来的,大家在软件领域都有很深的造诣,大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道,本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识,主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
需求: 📷 解答: 导入相关的pom.xml 然后给配置: 📷 📷 最后在给上api: Properties info = stringRedisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info("memory"); 可选参数: server:有关Redis服务器的常规信息 clients:客户端连接部分 memory:内存消耗相关信息 persistence:RDB和AOF相关信息 s
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,
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。
操作系统的寻址空间都是独立的,寻址空间一般指的是CPU对于内存寻址的能力。。 CPU最大能查找多大范围的地址叫做寻址能力 ,CPU的寻址能力以字节为单位
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环境:两台联想R680的物理机搭建一套2节点RAC,数据库版本为ORACLE 11.2.0.4
在如今大数据流量剧增的网络应用时代,服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题;但不经过实际需求的评估,轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器,无疑是会带来成本上的浪费;因此,不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈,或者没有充分考虑数据冗余的服务器,都是会影响正常的业务运行,你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。
随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展,Hadoop 已经被广泛接受,不仅直接应用于数据计算,还发展出很多基于它的新数据库,比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群,为此,开发者实现了很多复杂
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源! 。
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
如果你第一次学习使用,请不要急着买服务器,因为买回来大概率要吃灰。你可以在看完学习完一些教程以后再选择一款便宜的服务器上手。服务器选购的坑非常多,如果你啥都不懂就去百度搜索《适合小白的服务器》一定是一堆高佣金的 Aff 在等着你。所以购买服务器之前,你务必先了解一下服务器的配置。
随着产品测试流程的不断完善,可以被稳定复现的问题被遗留到线上的情况越来越少,反而那些概率性问题的数量却逐渐升高,为此我们必须提供一种类似服务器压测那样的方案来发现移动端产品的概率性问题。
今天继续给大家说说服务器的选购,很多站长们选购服务器的时候纠结于是选 32 位还是 64 位,今天就给大家讲讲 32 位和 64 位的区别和优缺点。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑,现在总结了下,为大家稍微讲解一下所需要的配置,以及推荐清单。
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。
一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task,都是以每个task一条线程的方式,多线程并发运行的。
答案是:640*480*log2(256)/2 = 307200Byte,约300KB。
对于后台进程的管理,常用的工具是crontab,可用于两种场景:定时任务和常驻脚本。关于常驻脚本,今天介绍一款更好用的工具:pm2,基于nodejs开发的进程管理器,适用于后台常驻脚本管理,同时对node网络应用有自建负载均衡功能。官方的说法,pm2 是一个带有负载均衡功能的Node应用的进程管理器,个人认为,并不准确,因为pm2支持多种语言,只是对于除node之外的其他进程无负载均衡的能力。
垃圾收集器总结 常用垃圾收集器对比 垃圾收集器 串行/并行/并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景 Serial 串行 新生代 复制 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式 Serial Old 串行 老年代 标记-整理 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式、CMS 的后备预案 Parllel Scavenge 并行 新生代 复制 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务 Parallel Old 并行 老年代 标记-整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务
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。
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
关于新手开发者用户,若想建立一个简略的网站,只需经过以下5个步骤即可拥有属于自己的网站。
es中有很多的配置都让大家忍不住去调优,因为也许大家都太过于迷恋性能优化了,都认为优化一些配置可以大幅度提升性能,就感觉性能调优像个魔法一样,是个万能的东西。但是其实99.99%的情况下,对于es来说,大部分的参数都保留为默认的就可以了。因为这些参数经常被滥用和错误的调节,继而导致严重的稳定性问题以及性能的急剧下降。
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。
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.
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
记得有一次花好长时间装了64位win7系统,谁知道在进行一些操作时卡的不行,随后不得不换回了32位,直到现在才搞清楚原因!
这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍,希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料,难以一一列举,在此对这些资料的作者表示感谢!关于JVM性能调优相关的资料,请参考文末。
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