系统变慢的原因有很多,有时是因为SQL,有时是因为硬件,有时又可能是系统,就如前几篇文章介绍的,AWR是一个查找问题原因的重要手段,同时OSWatcher等工具也是排查系统问题必不可少的方法。当然系统变慢,也需要知道他的主要现象,是整体慢,还是局部慢,是一直慢,还是瞬时慢。
苹果今年连走霉运,先是iPhone 8和iPhone X的销售先后差于市场预期;接着又被爆出通过更新系统让旧款苹果手机变慢,逼迫老用户尽快更换新机的丑闻。 而最近爆出来的消息是,在美国已经有多名苹果手机用户向芝加哥联邦法院提交了诉讼书,控诉苹果私自让老款手机变慢,涉嫌试图以欺诈手段诱使消费者购买新手机。 📷 而就在前几日,苹果官方也公开承认通过小程序让老款手机变慢的事实,但同时辩称这是为了帮助用户应对电池老化的问题。 如此回复实在让消费者难以接受,纷纷在网上发起对苹果的讨伐。而针对苹果在美国被告一事,网友们
Redis 作为一款业内使用率最高的内存数据库,其拥有非常高的性能,单节点的QPS压测能达到18万以上。但也正因此如此,当应用访问 Redis 时,如果发现响应延迟变大时就会给业务带来非常大的影响。
本期继续分享关于Redis的知识,让你掌握在Redis变慢后不会慌张,冷静下来分析问题,为了方便阅读,文章分为上下两篇!
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。
在使用或运维管理 TiDB 的过程中,大家几乎都遇到过 SQL 变慢的问题,尤其是查询相关的读变慢问题。读变慢的问题大部分情况下都遵循一定的规律,通过经验的积累可以快速的定位和优化,不好排查的问题需要从读 TiDB 的每个过程一一排查和分析处理。
在日常工作中,应用出现性能问题是不可避免的,绝大部分公司都没有专门的性能团队,出现问题还是需要我们自己去排查处理,所以掌握基本的性能知识和技能就显得很有必要,也是开发工程师进阶的必要条件,能否快准狠的定位解决问题,也是对知识、技能和能力的检验。
到底是什么在消耗CPU? 我开始考虑在同一台机器上运行的其他Wolfram云服务了,但看起来它们不像是会导致我们所看到的缓慢运行问题。但是想要简化系统的想法使我想把这些都删除。一开始,我隔离了生产集群上的一个节点,然后我建立了一个自己的Wolfram Private Cloud。但是缓慢运行的问题仍然存在,但令人疑惑的是,在不同时段和不同机器上,它们表现出了一些不同的特点。 在我的Private Cloud上,我可以登录Linux系统查看数据。我做的第一件事就是将 top 和 ps axl 的结果导入到Wo
当今分布式服务大行其道,微服务,微应用解耦的需求层层推进,这个时候,我们经常会用到redis这款中间件作为分布式系统的缓存来使用,以提高系统应用的响应速度,或者说降低服务器的负载难度。那么问题来了,redis速度快的flag是直接写官网的公屏上,那我们不妨来推演一下,redis变慢的原因,知其然而知其所以然。
运营push发送数量较大,发送时间密集,同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
Windows 10是目前广泛使用的操作系统之一。由于长时间运行Windows 10电脑,会积累大量临时文件、日志和其他不需要的文件,导致系统变慢并占用磁盘空间。
1. 为什么需要性能监控? 有时我们会发现Java程序在运行一段时间之后速度会变慢,导致变慢的原因有很多,比如数据库延迟太高,线程死锁,频繁的Full GC等等。通常遇到这种情况时,我们可以通过top或htop命令查看Java进程的CPU和内存的占用情况,但是无法准确的找出系统变慢的原因。这时我们就需要一种方式可以实时的查看Java虚拟机的运行情况,进而发现系统变慢的原因。本文将介绍如何通过JMX进行Java性能的远程监视。 2. 什么是JMX? JMX(Java Managemen
说到高可用,看官们会想到很多方案,也许是自亲身经历过系统从单机变成高可用的痛苦过程,也许有的看官只是在自己的虚机上搭建过测试的玩具。今天本篇用我自己的真实经历给大家讲述,不管怎么样实战和测试玩耍还是很大的区别的!可能你觉得搭建一套高可用方案很简单,配置配置就OK了,但在真正的复杂系统中一切就没有那么轻松了! 文章主要讲述升级并搭建AlwaysOn高可用的过程,以实施的思路为主。文中并没有搭建集群的步骤,搭建步骤请自行学习。 背景 客户的现有方案是一套使用发布订阅构建的读写分离方案,总体来说系统构建的很不错。
原文链接:http://www.cnblogs.com/double-K/p/5803956.html 说到高可用,看官们会想到很多方案,也许是自亲身经历过系统从单机变成高可用的痛苦过程,也许有的看官只是在自己的虚机上搭建过测试的玩具。今天本篇用我自己的真实经历给大家讲述,不管怎么样实战和测试玩耍还是很大的区别的!可能你觉得搭建一套高可用方案很简单,配置配置就OK了,但在真正的复杂系统中一切就没有那么轻松了! 文章主要讲述升级并搭建AlwaysOn高可用的过程,以实施的思路为主。文中并没有搭建集群的步骤
前面几篇文章,从两个开源程序chaos-mesh、chaosblade入手,分析混沌工程的原理;然后讲混沌工程实施的完整过程及混沌原则梳理,本文主要是记录之前的知识,用一个例子说明混沌工程是怎么设计的。
Redis 作为优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能,单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此,当我们在使用 Redis 时,如果发现操作延迟变大的情况,就会与我们的预期不符。
RCC,Reset and Clock Control(复位和时钟控制),在绝大部分MCU芯片中都包含复位和时钟控制模块,也是MCU重要的组成部分。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
若您注意到了上述表现中的一项或多项,建议立即备份重要数据,并尽快联系服务提供商或数据中心支持团队,以便诊断和解决硬盘故障问题。
性能基准测试,通常被称为 Performance Benchmark Test,是每次对外发布产品版本前必须要完成的测试类型。
高可用真是一丝细节都不得马虎。平时跑的好好的系统,在相应硬件出现故障时就会引发出潜在的Bug。偏偏这些故障在应用层的表现稀奇古怪,很难让人联想到是硬件出了问题,特别是偶发性出现的问题更难排查。今天,笔者就给大家带来一个存储偶发性故障的排查过程。
Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件,比如:缓存、账号登录信息、排行榜等。
苹果致歉降速门 互联网时代的产品升级跟传统时代不同,对于IT行业更是如此,硬件和软件需要同时升级,才能发挥出产品的最佳状态。最近发生两起事件令人瞩目,也让人看到IT行业跟其他行业的不同。 一是“苹果致歉降速门”。苹果基本上每次推新iphone,老款Iphone速度都会不给力.以前都有人发觉,但是苹果很大牌。只是今年一些用户在加利福尼亚州、纽约州和伊利诺斯州地区等多地法院提起的集体诉讼,激起了用户公愤。 为平息众怒,苹果于美国当地时间28日就“电池门”事件在官网发布了一封公开道歉信,就早期的iPhone产
项目无法启动了 简单的介绍一下事件过程:周一的早上,收到前端同事抛过来的一个任务,说是一个接口无法正常返回数据,于是就让他把参数发过来,我想试着在本地重现一下并且将问题修复掉,这种情况肯定是要通过de
电脑在使用中会产生大量的垃圾和临时文件,这些文件占用了系统存储空间,使电脑运行变慢。所以,清理系统垃圾文件电脑速度的重要方法。 1、清理临时文件 临时文件是系统和应用程序在运行时产生的文件,打开”磁盘清理“工具,选择需要清理的磁盘,勾选“临时文件”选项,即可进行清理。
《1分钟了解区块链的本质》,介绍了什么是区块链,区块链是一个没有管理员,每个节点都拥有全部数据,高可用的分布式存储系统。 《1分钟了解挖矿的本质》,介绍了什么是挖矿,挖矿是在最新区块链的数据上,生成一个符合条件的区块,链入区块链的过程。 区块链有个特点:虽然大家都在采矿,但挖到矿的速度是均匀的。以承载比特币的区块链为例,平均每10分钟产出一个区块,这个速度基本是不变的。 有朋友就有疑问了,计算能力越来越强,计算节点越来越多,计算区块头hash的速度理论上应该是越来越快的呀。技术上,区块链如何动态调节,以保证
我们今天就是谈论些思想没有变的东西,也是被一直以来实践检验的。那就是我们考虑系统扩展性的时候,我们是如何思考以及去实施的。
放心,你不是一个人。所有Mac机主迟早都会经历这种情况。随着岁月的流逝,他们曾经以光速做任何事情的最好的伙伴开始变慢,需要很长时间来加载。
今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的,虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构,但马克思告诉我们事物是在发展中不断前进的,网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的,下面是一个网站架构逐步发展的基本过程,读完后,请思考,你现在在哪个阶段。
在使用 Redis 时,可能会出现请求响应慢、网络卡顿、数据丢失的情况。排查问题的时候,发现是 big keys 的问题。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
负载均衡是什么鬼?从字面意思来看,它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思,其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量,系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器,同时,同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处:
最近解决了个比较棘手的问题,由于排查过程挺有意思,于是就以此为素材写出了本篇文章。
随着团队的发展,他们会放慢脚步。一个更大、更成熟的、负责更大代码库的团队,比一个小型初创公司中的团队需要关注更多的东西,以便更加快速地行动并找到市场匹配度。这需要构建和维护具有更长寿命的复杂系统的专注力。避免过多的技术债务和确保系统的安全性和性能变得越来越重要。所有这些都需要时间和精力,对于技术团队以外的人来说,这可能表现为交付速度的放缓。
问题导读: 1.Flume-NG与Scribe对比,Flume-NG的优势在什么地方? 2.架构设计考虑需要考虑什么问题? 3.Agent死机该如何解决? 4.Collector死机是否会有影响? 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施? 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
分布式是指不同的业务分布在不同的地方,集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。 白话理解的话,比如公司项目上线初期(举例电子商务网站)
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 优化原则:减少系统瓶颈,减少资源占用,增加系统的反应速度。
近期在ChinaUnix论坛有一场讨论,标题是——云计算时代:运维人员会踩到哪些坑? 整个讨论过程非常活跃,大概有50个答复,运维派这就给大家整理了一些讨论的优质内容分享给大家。 背景: 在云计算领
正如普通人不需要了解水电管道如何建设的,云计算让用户也不再需要了解底层的基础架构和技术细节,只要专注于业务层面的创新。
C盘作为系统盘,如果剩余 空间不足肯定会影响到开机的速度。所以一般在装机的时候C盘的空间预留的稍微大一些,就是为了腾出足够多的剩余空间,这样安装的文件不至于占满整个C盘空间。
第3章 服务器性能剖析 优化的第一步应该是测量时间花在哪里。 对测试结果统计之后,对结果进行排序,把重要的任务排在前面。 如果优化的成本大于收益,就应该停止优化。 平均值在很多时候都隐藏了我们正在需要关注的地方。 虽然监控程序本身可能会拖慢程序,但是它对优化程序的贡献,是远远大于的其拖累的。 mysql慢查询日志可以帮助我们找到那些查询慢的语句。 利用pt-query-digest分析慢查询报告。 使用SHOW PROFILE 可以详细查看每条语句耗费时间的地方。 导致性能低下的原因有几种:资源被过度使用,
Wolfram 云端需要变得更加完美 Wolfram Cloud正式版马上就要上线了!(耶!),现在我的大部分时间是在进行一些完善工作,尽可能做到完美!(顺便提一下, 正式的云端将会变得更加完美! )大多数时候我主要在考虑它的顶层功能与策略。我倾向于从各个层面考虑问题,但作为CEO,我最终要对所有事情负责。而就在三月初,由于偶然的原因我对一件事物进行了深入的研究。 事情是这样的。作为一个正式的产品系统,Wolfram Cloud 被许多人用来处理各种重要事项,例如公司各项业务等等。因此Wolfram Cl
PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。但在很多情况下,它可能会导致严重的性能损失和拖累整体吞吐量。相当长一段时间,我试图对这种开销进行良好的评估,之前写过how the volume of data transmission as part of SQL execution, as well as the cursor location, affects the overall performance:
透明性:是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云