对于一般的文字站来说1M带宽承受1000IP大致上还是可以的,如果同一时间访问过多也会不够用。
开发部署移动APP如何选择腾讯云服务器配置呢?随着移动互联网的飞速发展,智能手机的逐渐普及,现在大部分人用的手机都是智能手机,大家在手机上安装自己喜欢和常用的app应用软件,用来玩游戏、看新闻、看视频、聊qq微信等。很多app软件虽然大家都很熟悉,但是真正了解aap软件是如何运营的人非常非常少!没错下面我们就为大家介绍aap运营不可缺少的app服务器,就是为app软件安家的地方,用来存放我们的app数据和接入互联网。
搬瓦工已经是非常知名的VPS商了,其最大的优势是低廉的价格和优异的网络性能(非硬件性能),而为了摆脱超售的名声,搬瓦工也在积极降低KVM虚拟机的价格,KVM最大的优势为内存独享,而传统OpenVZ内存为共享,可以无限超售。在几天前的双十一,搬瓦工更是给出了迄今为止,甚至是全球同配置同网络的最低价,诚意十足!
服务器如何发送数据? 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中; 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用; 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去,然后通知网卡过来取;此后CPU转而做其他处理; 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中; 网卡将字节转换成二进制位,再以电信号的形式输出至网络。 注意:数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中,数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路,数据在计算机中是以0/1的形
许多人对 Kbps、KB、Mbps 等速度单位有所误解,以下简单解释一下所谓的 1.5M、 3M、6M 如何计算。
带宽问题在网络中是一个全民热点问题,引无数人争议,可惜很少看见心平气和的有深度的文章,在下不揣鄙陋,希望与各领域专家共同切磋,以期抛砖引玉,共同学习。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验:
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验: 1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。 一天总流量:每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节, 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 (全文完) 附:性能测试基本概念
大家都知道BGP高防是DDOS流量攻击的首选防御之一,那么BGP高防到底是什么?有什么优势呢?今天小墨给大家讲一下。
在互联网高速发展的当下,很多企业网站面临着一个严重的安全威胁: 互联网上出现越来越多的网络攻击,导致网站和用户信息安全出现问题。比如网站服务器经常遭遇的DDoS攻击,这类攻击如今实施起来越来越容易,频
逃逸分析是一种可以有效减少Java中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析方法. 通过逃逸分析, 编译器能够分析出一个新的对象的引用范围, 从而决定是否要将这个对象分配在堆上.
前面我们已经介绍了使用 Jmeter 进行 TCP 海量连接的测试,但是使用 Jmeter 需要分布式模式,而且就算是分布式模式占用资源也很多,所以我们需要一种节省资源且能达到更高规模连接的方式。今天,它来了。
最近用全志的方案做CPU频率切频稳定性测试,就是不停地切换频率,测试CPU跑在每个频率上时候的稳定性,测试的设计思路如下:(以R331为例)
JVM 中最重要的一部分就是堆空间了,基本上大多数的线上 JVM 问题都是因为堆空间造成的 OutOfMemoryError。因此掌握 JVM 关于堆空间的参数配置对于排查线上问题非常重要。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
特定版本的Nginx Nginx for Windows下载地址:http://nginx-win.ecsds.eu/download/
2、专题二: 思科网络资深专家介绍以太网双绞线自协机制 (FLP Basepage)
前面讲解了一个网址访问中的通信过程,接下来几篇来把这个过程里面一些细节的地方讲解下,这些完毕后就开始正式进入路由交换的内容了。相信大家都玩过单机游戏,记得博主最早开始喜欢玩像CS、半条命、帝国时代、魔兽争霸3、英雄无敌这些单机游戏,后来选了计算机专业后,为了更好的学习在第二学期购买了台笔记本,中午跟晚上就喜欢跟宿舍的人一起玩这种联机游戏,下面就从这样的故事来进入今天的主题内容。
其中limit_req_conn模块可以根据源IP限制单用户并发访问的连接数或连接到该服务的总并发连接数
Nginx可以限制 每个键值(例如,每个IP地址)的连接数 每个键值的请求率(在一秒钟或一分钟内允许处理的请求数) 连接的下载速度 请注意,可以在NAT设备后面共享IP地址,因此应谨慎使用IP地址限制 限制并发 http { .......... #省略部分内容 limit_conn_zone $binary_remote_addr$uri zone=xzbf:10m; limit_conn_status 503; server { listen 80; location / {
具体连接请参考 http://tengine.taobao.org/document_cn/http_limit_req_cn.html
自动协商模式是端口根据另一端设备的连接速度和双工模式,自动把它的速度调节到最高的公共水平,即线路两端能具有的最快速度和双工模式。
ngx_http_limit_conn_module模块用于限制每个定义密钥的连接数,特别是来自单个IP地址的连接数。而ngx_http_core_module则可以限制下载速度,这两个均是Nginx内置模块,不需要额外安装。
以太网自协商是一种自动配置网络连接的机制,它允许网络设备根据另一端设备的连接速度和双工模式,自动将自己的速度调节到最高的公共水平,即线路两端能具有的最快速度和双工模式。
burst=4,若同时有4个请求到达,Nginx 会处理第一个请求,剩余3个请求将放入队列,然后每隔500ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于4,将拒绝处理多余的请求,直接返回503.
v = 物质移动的速度 单位 m/s Km/h s = 物质运动的距离 单位 m Km t = 物质运动的时间 单位 s h
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它管理的内存划分为若干个不同的数据区域。它们各有用途,有些随着虚拟机进程的启动一直存在(堆、方法区),有些则随着用户线程的启动和结束而建立和销毁(程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈)。
Java 堆 OutOfMemoryError Java 堆是用来存储对象实例的, 因此如果我们不断地创建对象, 并且保证 GC Root 和创建的对象之间有可达路径以免对象被垃圾回收, 那么当创建的对象过多时, 会导致 heap 内存不足, 进而引发 OutOfMemoryError 异常. /** * @author xiongyongshun * VM Args: java -Xms10m -Xmx10m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError */ public c
关于ngx_http_limit_conn_module、ngx_http_limit_req_module 模块,echo(需要安装第三方模块 ngx_http_echo_module),map(默认安装了ngx_http_map_module),geo(默认安装了ngx_http_geo_module)指令请查看官方文档,这里不再赘述。
nginx轻巧功能强大,能承受几百并发量,ddos攻击几乎没有影响到nginx自身的工作,但是,太多的请求就开始影响后端服务了。所以必须要在nginx做相应的限制,让攻击没有到后端的服务器。这里阐述的是能在单位时间内限制请求数的ngx_http_limit_req_module模块和nginx限制连接数的ngx_http_limit_conn_module模块。安装模块这些简单的步骤这里就不介绍了,就介绍一下配置的参数,希望对大家有用。
概述 交换机一般用在局域网,负责局域网中,根据 Mac 地址进行数据交换转发。 路由器用在城域网、广域网,根据 IP 地址进行不同网段的数据交换转发。 交换机 交换机有二层、三层、四层的,一般我们说
有好几个业务要访问ES集群。有些业务比较紧急,那么它们的请求应该优先处理,而有些业务对响应时间的要求不是那么在意,则可降低他们的并发量。针对于这种情况,可通过nginx的lua脚本来控制并发。 1 控制每个ip或者域名的并发量 http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip :10m; limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m; ... server {
只有1个版本的时候,流量100%进入该版本。update一个新的版本,这时候有两个版本,默认latest版本流量100%,可以通过配置设定不同版本的流量百分比。
最早的以太网都是10M 半双工的,所以需要CSMA/CD 等一系列机制保证系统的稳定性。随着技术的发展,出现了全双工,接着又出现了100M,以太网的性能大大改善。但是随之而来的问题是:如何保证原有以太网络和新以太网的兼容?
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令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中,当令牌桶放满后,多余的令牌会被抛弃;请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候,请求过来后没有拿到令牌,这个请求就会被拒绝服务;
本文主要研究下JEP 248: Make G1 the Default Garbage Collector
腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线?企业型-4核8G-100G-1500G,1500GB月流量,系统盘为100GB SSD盘,10M公网带宽,下载速度峰值为1280KB/s,即1.25M/秒,假设网站内页平均大小为60KB,则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法:
find: find /etc/ -type d -name "sshd*" 查询带有 sshd 目录 d=目录文件 f=普通文件 l=软连接文件 s=socket文件 c=字符串设备 b=块设
显示命令路径以及命令相关的帮助手册文件路径,可以根据参数限定只查询命令、源文件和man文件。
ngx_http_limit_req_module 用来限制单位时间内的请求数,即速率限制,采用的漏桶算法 “leaky bucket” ngx_http_limit_conn_module 用来限制同一时间连接数,即并发限制 limit_rate和limit_rate_after 下载速度设置
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