如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话，例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器， 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话，下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 这个过程包括有如何对硬件进行的选择和针对 Master/Data/Query 服务器应该如何进行组织。
OceanBase 集群界面会展示 Observer 的资源水位，今天简单了解一下资源水位的数值代表的含义以及关联参数
大屏展示的可视化平台以交互性图像显示技术为核心，结合各业务流程、指标体系的信息化建设成果，实现了对生产与经营信息全方位集中监控和多角度的全景式信息展示，为创建高效企业管控提供了载体。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
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。
虚拟化让一台机器上可以运行多种操作系统类型和版本，文章通过讨论Disco的基本技术，了解虚拟化工作机制。要在虚拟机监视器上运行虚拟机所使用的基本技术是有限的直接执行，也就是操作系统如何虚拟化CPU的技术，因此在VMM上“启动”一个新的操作系统时，我们只需跳到第一个指令的地址，让操作系统开始运行即可。 正在运行的应用程序或操作系统试图执行某种特权操作时又会牵扯到VMM对进程尝试系统调用的行为进行干预的情况。 从以前讲的用户态、核心态来说trap命令让用户态进入核心态可以执行一些特权操作，当控制器是VMM，VMM不知道每个调用应该做什么。然而，VMM所知道的是操作系统的trap处理程序在哪里，VMM记录了必要的信息，当VMM从在给定操作系统上运行的用户进程接收到一个trap指令时，跳到操作系统的trap处理程序，并让操作系统按它应该的方式处理系统调用。虚拟化内存的时候VMM添加另一层虚拟化，以便多个操作系统能够共享机器的实际物理内存，通过页表、快表实现将得到的物理映射映射到底层机器地址。 VMM发展史上是消失过一段时间的，后又以服务器合并和实用程序计算的名义重出江湖，围绕兼容性、性能和简单性不断进步。为了解决如何在无法虚拟化的cpu上实现VMMs，半虚拟化和直接执行与快速二进制转换相结合的方法出现了， 它们将原始指令集的不可虚拟化部分替换为易于虚拟化和更有效的等价部分。但是VMM的虚拟内存子系统不断地控制有多少内存进入虚拟机，并且它必须通过将虚拟机的一部分分页到磁盘来周期性地回收一部分内存，具体操作的时候就会出现频繁访问页表的情况，导致不必要的开销，这又推动资源管理领域的进步。总的来说VMM的复兴似乎从根本上改变了软件和硬件设计师看待、管理和构建复杂软件环境的方式。VMMs还为部署创新的操作系统解决方案提供了向后能力路径，这些解决方案既能满足当前的需求，又能安全地利用现有的软件基础。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
使用 top 指令，服务器中 CPU 和 内存的使用情况，-H 可以按 CPU 使用率降序，-M 内存使用率降序。排除其他进程占用过高的硬件资源，对 Java 服务造成影响。
一、uptime命令 这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
redis的info http://redis.readthedocs.org/en/latest/server/info.html INFO INFO [section] 以一种易于解释（parse）且易于阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。 通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息： server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域： redis_version : Redis 服务器版本
显然，从上面得知本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但这里要注意直接内存也是物理内存的一部分，也受到真实内存的限制，所以当直接内存占用过多时，使Java堆分配不到足够的内存空间也就抛出OOM异常了
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
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：
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，利用setnx实现锁。
先从swap产生的原理来分析，由于linux内存管理比较复杂，下面以问答的方式列了一些重要的点，方便大家理解：
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
很多接触过云服务的小伙伴，可能经常会有一个困扰：为什么我的CPU、内存占用明明不高，网站速度/服务器响应速度却还是这么慢呢？哪个可爱的男孩子不想拥有一个速度很快的博客呢？说到优化，我们得从诸如硬件、软件等很多地方入手。
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。
https://my.oschina.net/tongyufu/blog/405612
什么是网络收发包PPS？云服务器网络收发包PPS多少合适？网络收发包PPS是指云服务器每秒可以处理的网络数据包数量，单位是PPS即packets per second每秒发包数量。云服务器吧来详细说下腾讯云服务器网络收发包PPS性能参数表，以及网络收发包PPS多少合适？
一月一度的会议旨在让大家互相交流，解决最近在工作中出现的问题，以提高整个计算机系统的工作效率。计算机硬件在飞速发展，而操作系统是连接计算机硬件和应用程序的中间层，如果故步自封，很快就会被市场淘汰，所以每位操作系统成员都很重视月度会议。
在Redis中，经常会遇到各种原因的阻塞，最终导致Redis超时。可以毫不夸张的说，阻塞，是使用Redis的噩梦，每个人都会遇到。
Nginx 是如何实现并发的？为什么 Nginx 不使用多线程？Nginx常见的优化手段有哪些？502错误可能原因有哪些？
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。
作者遇到了业务的一个性能抖动问题，在这里介绍一下它的原因和解决办法。 分析 1，page fault 在Linux上，进程分配到的内存是虚拟内存，经过内核的页表管理，会把虚拟内存映射成物理内存。 a，在第一次访问内存的时候，会触发page fault，内核会给进程分配好内存，进程继续执行。 b，内核进行内存回收，可能会把进程的部分内存进行回收，swap到磁盘上，下次访问到再换回来。当然，这个在实际业务上未必会启用swap以防止性能下降。 c，进程自己判断，认为部分内存段时间内不会使用，会尝试把它归还给内核。它的好处是不需要修改进程的虚拟地址空间，只是把内存页面（page）归还给内核，下一次访问到的时候，会因为page fault而重新分配物理内存。 另外需要注意的时候，处理page fault的过程中，需要持有进程的内存的锁（current->mm->mmap_sem）。 2，TLB shootdown 例如某服务器有40CPU，那么就意味着可以同时运行40个task。 例如某业务有30个线程，且这30个线程都很忙，并行执行在30个CPU上。 因为30个线程共享地址空间，它们使用的是相同的页表（page table）。所以在运行这30个线程的CPU上，会加载相同的页表。 当代CPU为了加速TLB查找的速度，会使用cache，也就是说会把对应的页表项（page table entry）加载到TLB cache中。 在运行的某一个时刻，某1个线程执行了上述的page fault的case 3，也就是执行了系统调用int madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED)，想要释放1个page（4K大小），除了需要修改页表释放该page外，还需要确保CPU的TLB cache中也是没有该page的PTE的。因为如果TLB cache还有该PTE，那么CPU访问这个page就不会出错，而这个page已经被释放并分配给其他进程使用的话，就会造成安全问题。 在多核场景下，这个问题就变得更加复杂了。除了运行madvise的线程之后，还需要确保另外的29个线程运行的CPU的TLB cache也是没有该PTE的。为了实现这种效果，需要当前的CPU通知另外的29个CPU，执行clflush或者重新加载cr3。这个通知的过程需要发送IPI（inter processor interrup）。 发送IPI的这个过程，在x86上的体现就是需要CPU执行wrmsr指令，对应的操作是触发ICR。了解虚拟化的朋友应该知道，wrmsr这条指令在虚拟机上需要经过Hypervisor处理，性能更低一些。 除此之外，在执行madvise的过程中，还需要持有当前进程的内存的锁（current->mm->mmap_sem），而且这个锁的粒度比较大。 而jemalloc库，默认情况下，则会释放过期的内存，调用madvise(void *addr, size_t length, MADV_DONTNEED)。 3，smaps/smaps_rollup cat /proc/PID/smaps，可以查看进程的每一段VMA信息。
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
游戏服务器压力测试总结 从游戏内测开始到现在做了所有服务器压力相关的测试.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构，所以不上图了。 一.首先明确需要测试压力的内容: 1.游戏服务器硬件 a.硬盘I/o b.内存 c.CPU 2.网络压力 a.长连接 a1.最大连接数 a2.流量(内网、外网、进、出) b.长连接短周期(类似Http的TCP应用，这个比较特殊的一个需求，专门针对LoginAgent) b1.每秒建立的连接数 b2.实际处理能力 3.数据库 a.每秒事务数 b.每秒锁等待数 c.平均延时(ms) d.CPU暂用 4.多线程的最优线程数 a.数据库执行的多线程 b.多连接处理 二.Windows Server环境测试方式 1.服务器性能监测 使用Server自带的性能监测器设置各个进程的监测参数。Window的这个自动工具做的相当强大。大家自己摸一摸基本就会用了。每个参数都由详细的说明。 2.案例设计注意 a.对于数据库的性能测试上，现在由于所有的游戏服务器构架在DB前面都有一个实现DB缓冲功能的进程，以减少数据库频繁的读写操作。所以其实数据库的读是一个轻量级的数量；而数据库的写操作是一个周期性能过程。案例设计一定要能够驱动这种周期性能过程。比如我们游戏的战斗，导致游戏玩家数据的改变，或驱动所有在线玩家数据的周期性存储。 b.选择具有代表性，并且最频繁的游戏操作。用于进行最高用户在线的各种性能指标采集。 我们选择的是:战斗、移动、聊天 c.聊天性能测试 广播聊天是最为考验游戏信息发送能力的功能。通过进行全局广播的压力测试。我们可以获取服务器进程发送信息到客户端的最高承载量。进而可以对我们的各种广播功能进行一个预估和频率限制。 d.同屏玩家的移动测试 移动+广播。这两种信息，基本是网络游戏流量的70-80%左右。同屏玩家数量，将会增加各种数据的广播需求，非常影响游戏性能。所以同屏的移动测试也是广播测试的一个必要环节。需要根据实际结果进行适当的优化。 e.大量玩家同时登录测试 玩家登录时，有大量的信息需要进行分配和初始化；同时也有大量的数据需要下传客户端。服务器需要进行大量的TCP连接建立。所以是一个比较关键的过程。这个测试案例是一个比较特殊，但是运营是肯定会碰到的案例。 f.由于线程池处理事务，随着事务的时耗，存在一个最优线程数的问题。过多的线程反而会降低服务器效率 3.细节问题 a.进行测试需要仔细思考客户端性能影响服务器最后表现的可能性。比如 a1.模拟客户端的性能无法有效处理服务器返回信息,可能就导致服务器发送的信息缓存在服务器系统缓存，从而表现出服务器内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实可能根本就是客户端的性能问题 a2.客户端性能问题，导致发起的请求数过少，从而导致单位时间内服务器处理的请求过少。表现为服务器性能不足，其实根本就是客户端的请求能力不足。 b.网络带宽导致最后表现不足 b1.确认服务器的各个网卡，以及相互的带宽。不然可能因为相互带宽，导致服务器对于客户端请求的处理延时。表现为服务器卡机 b2.客户端模拟多个玩家，比如1000个玩家。而客户端的网卡或者客户端与服务器之间的中转服务器带宽过小，导致服务器数据发送不出，内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实是中间带宽问题。 c.debug i/o导致服务器性能下降 c1.进行性能测试，一定要取消debug用的同步的i/o.比如我们服务器的debuginternalLog.同步i/o是非常影响性能的，特别在压力测试下可能导致每秒上千上万甚至几十万次的执行。一处的文件写入操作就可以导致几十万次的处理能力变成几千次的处理能力。 c2.客户端避免进行阻塞操作导致模拟多用户性能下降，导致服务器表现性能下降 d.流量需要区分内网网 内、外网流量在游戏正式运行时是完全分开的。价格也是完全不同的。一个千M的外网是一个无法想象的运营成本，而kmbps/s现在已经是一个可以接受的代价。游戏进程需要进行不同网卡的配置和绑定。确定内外网流量。
提到压力测试，我们想到的是服务端压力测试，其实这是片面的，完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
Nginx 是如何实现并发的?为什么 Nginx 不使用多线程?Nginx常见的优化手段有哪些?502错误可能原因有哪些? 二、面试官心理分析 主要是看应聘人员的对NGINX的基本原理是否熟悉，因为大
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。
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
ES官方建议JVM中设置的最大堆内存大小，不超过节点RAM的一半，最大不超过32GB,并且Xms和Xmx相等。我们一个个说明。
info 可以使用info [类别]输出指定类别内容 info命令输出的数据可分为10个类别，分别是： server clients # Clients connected_clients:2 #Redis默认允许客户端连接的最大数量是10000。若是看到连接数超过5000以上，那可能会影响Redis的性能 client_longest_output_list:0 client_biggest_input_buf:0 blocked_clients:0 限制客户端连接数: maxclients 配置可以
1、打开服务器的控制面板。可以通过开始菜单或在搜索框内运行命令"control"来打开控制面板。
最近在研读书籍 深入浅出nodejs ， 随手写下的一些笔记， 和大家分享~ 如有错误，欢迎指正~
选自Google Cloud Platform 作者：Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（Tensor Processing Unit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布 TPU 只是开始，是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来，谷歌并没有披露相关成果的细节。今天早些时候，谷歌终于打破了沉默，通过一篇论文介绍了这项研究的相关技术以及与其它硬件的比较。谷歌的硬件工程师 Norm Jouppi 也第一时间在谷歌云
概述：虚拟化是一个广义术语，通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器，来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发，着重分析研究了X86技术架构下，虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点，并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案，希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置，来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
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