在混沌工程中数据库调用延迟中详细的介绍了混沌工程的原则以及混沌工程实验的方法论和核心思考点，以及混沌工程需要解决的问题，下面使用混沌工程的方式来模拟系统资源，主要是模拟当系统的CPU和内存都出现负载的情况下，那么这个时候系统资源出现瓶颈的情况下，云服务器中部署的服务这个时候如何来进行很好的切换到新的服务实例。
在性能测试的过程中，需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程，比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势，当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源，操作系统资源，被测服务的资源，以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注，这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长，那么过程到底是数据库的问题，还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题，其实在这个过程中，这些都是存在可能性的，所以在具体排查的过程中，就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势，可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此，在性能测试的过程中，针对资源的监控是非常重要的。
诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。
在 Linux 系统中，用户模式和内核模式是操作系统的两种不同运行模式。本文将深入探讨这两种模式的含义、区别以及运行原理，帮助读者更好地理解 Linux 系统的运行机制。
在暴增的流量请求下，对一些非核心流程业务、非关键业务，进行有策略的放弃，以此来释放系统资源，保证核心业务的正常运行，尽量避免这种系统资源分配的不平衡，打破二八策略，让更多的机器资源，承载主要的业务请求。服务降级不是一个常态策略，而是应对非正常情况下的应急策略。服务降级的结果，通常是对一些业务请求，返回一个统一的结果，可以理解为是一种FailOver快速失败的策略。一般通过配置中心配置开关实现开启降 。
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊，此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容，首发于CSDN，各位技术人员不容错过。 以下为正文： 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列，它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》，这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端，网站除了这两端外，还有一端那就是服务端了，服务端上接浏览器端，下承存储端，所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候，就不得不去考虑
单点登录（Single Sign-On，简称SSO）是指在多个应用系统中，用户只需要登录一次，就可以访问所有已授权的系统资源的一种身份认证技术。SSO可以提升用户体验，减少用户密码管理工作量，并加强安全管理，因此被广泛应用于企业内部的各种系统之间。本文将介绍单点登录的两种实现方式，并对其优缺点进行分析。
今天我来和大家讲解一下HTTP协议中有关持久层连接和非持久层连接的几道常见面试题。
如果不对请求进行签名认证，那么可以简单的通过fiddler等工具轻易抓包拿到数据，并进行篡改，提交，大规模批量调用，则会使系统产生大量垃圾数据，系统资源被大量消耗，甚至无法正常使用（另说，当然可以通过GateWay进行限流），因而我们需要对请求进行签名认证。
最近生产环境 Nginx 遇到了部分请求延迟增加200ms的情况，深入排查解决后觉得挺有意义的（包括排查过程），所以这里记录分享一下。
BIO（Blocking I/O）是Java中的一种I/O模型，也称为同步阻塞I/O。在BIO模型中，当一个线程执行输入/输出操作时，它会被阻塞，直到数据准备好或者写入完成。
性能测试是批准任何软件产品出厂之前要执行的重要过程。您可能已经听过高级同事的一些恐怖故事，这些故事是关于系统出厂时没有任何性能测试的。因此，现在，这是测试的必要部分。有多种工具可用于实现非GUI中间件系统的性能测试，但是有时候我们没有自由选择现有的一组性能测试工具。
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是孔令飞老师关于腾讯云 Serverless 的运维能力，Serverless 对运维的影响，运维的案例等内容的分享。
对服务端而言，如果客户端高并发的所有请求任务进入到执行的阶段，必然会给服务端带来系统级的灾难，这是因为服务端的底层服务以及系统的集群计算能力它终究是存在可承载的能力是有限的，毕竟不管是服务的承载能力还是计算引擎的数据分析都是，都是存在它的边界能力的，而不可能无限制的来接受客户端的所有请求并对这些请求进行立刻马上的处理，如果真如此，这样带来的灾难是系统级的瘫痪。
在我们的日常开发过程中，遇到程序性能无法突破某一阈值是一件相当常见的事情。可能我们增加了系统的任务量，增加了Goroutine的并发，却发现程序的资源使用率始终未能提高到极限，似乎被某种难以确定的瓶颈所阻碍。本文就以一个用Go语言编写的系统运维集成程序为例，深入剖析可能存在的性能瓶颈，并提供相应的解决方案。
对于配置服务器的网站环境，很多人不知道是装apache好，还是装nginx好。下面给大家详细介绍LNMP和LAMP的优缺点，供大家在配置服务器的web环境的时候做参考。
SYN攻击属于DOS攻击的一种，它利用TCP协议缺陷，通过发送大量的半连接请求，耗费CPU和内存资源。TCP协议建立连接的时候需要双方相互确认信息，来防止连接被伪造和精确控制整个数据传输过程数据完整有效。所以TCP协议采用三次握手建立一个连接。43.240.74.1
很多人对DDoS攻击的认知和理解存在一些误区，这里我们来客观、全面地认识和了解一下DDoS攻击。
进程同步： 并发进程在执行次序上的协调，以达到有效的资源共享和相互合作，使程序执行有可再现性。 进程互斥： 两个并行的进程A、B，如果当A进行某个操作时，B不能做这一操作，进程间的这种限制条件称为进程互斥，这是引起资源不可共享的原因。互斥是一种特殊的同步。 一、进程通信 1.进程通信的概念（是什么？）： 进程通信，是指进程之间的信息交换，是操作系统内核层中比较重要的部分。 低级通信：少量数据。信号量。 高级通信：信息量大。 2.进程通信的意义（为什么？）： 并发进程之间的相互通信
Go天生支持高并发等特性，不仅适合做服务器端开发、分布式存储，同样适合Web网络应用开发。 TCP协议和UDP协议的对比？ TCP协议的优点： 可靠稳定 TCP在传输数据之前，会有三次握手来建立连接 TCP在传输数据时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制 TCP在传输数据完成后，会断开连接用来节省系统资源 TCP协议的缺点： 慢，传输效率低 占用系统资源高 容易被攻击（DOS/DDOS/CC攻击） UDP协议的优点： 快 无连接的方式，占用系统资源少 比TCP安全 UDP协议的缺点： 不可靠，不稳定 没有可靠
为什么要用线程池？ 诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是：每当一个请求到达就创建一个新线程，然后在新线程中为请求服务。实际上，对于原型开发这种方
又到了一年一度的秋招，作为运维方向，看了一些面经，收集了一些笔试面试题，总结了一下，贴出来仅供参考，有错误的地方还请指出. 1.Linux设置环境变量 暂时的：export MYNAME=”new name” echo $MYNAME new name 永久的：通过改变/etc/profile实现 EG: export CLASSPATH=./java_HOME/lib;$JAVA_HOME/jre/lib 更改文件后执行 source /etc/profile 2.TCP连接的特点 （1）面向连接：
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
在性能测试中，有很多的术语是需要了解和掌握的(这些术语也是出去面试会被面试官问到)。在本文章中，针对常用的性能测试术语做以汇总。
运维行业正在变革，推荐阅读：30万年薪Linux运维工程师成长魔法 又到了一年一度的秋招，作为运维方向，看了一些面经，收集了一些笔试面试题，总结了一下，贴出来仅供参考，有错误的地方还请指出。 1.Linux设置环境变量 暂时的：export MYNAME=”new name” echo $MYNAME new name 永久的：通过改变/etc/profile实现 EG: export CLASSPATH=./java_HOME/lib;$JAVA_HOME/jre/lib 更改文件后执行 source
Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件，前端也要学会使用，只有这样，当接口调试不通的时候，用测试工具，才能够更有底气的甩一张截图给你家的后端，瞧，这是你写的bug。
隔离是通过将系统、资源分开，从而保证在发生问题时使其影响最小化，防止出现雪崩效应。
大部分老铁都没用过hystrix，一般来说能用到hystrix的公司都是比较大型的互联网公司， 服务的限流，降级，熔断，超时这些东西很多老铁经常听说，在一些技术演讲技术大会上，听一些大牛演讲常说服务限
凌晨四点被公司的监控告警叫醒了，告警的原因是生产环境跑批任务发生故障。即刻起床处理故障，但还是花了不少时间才解决。
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
近日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。本文是孔令飞老师关于腾讯云 Serverless 的运维能力，Serverless 对运维的影响，微信小程序相册的运维案例等内容的分享。本文首发于「云加社区」公众号。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
任何多线程程序都有死锁的风险，最简单的情形是两个线程AB，A持有锁1，请求锁2，B持有锁2，请求锁1。（这种情况在mysql的排他锁也会出现，不会数据库会直接报错提示）。线程池中还有另一种死锁：假设线程池中的所有工作线程都在执行各自任务时被阻塞，它们在等待某个任务A的执行结果。而任务A却处于队列中，由于没有空闲线程，一直无法得以执行。这样线程池的所有资源将一直阻塞下去，死锁也就产生了。
哈喽~，大家好，我是千羽。下面分享我认识的一位大佬华中科技大学985硕，字节秋招一面， 这一面整体上问了计算机基础+基本算法+项目场景题。
本文旨在给前端同学在进行nodejs服务端项目的架构设计时提供一些基本思路及常见场景的解决方案。开发node服务本质上属于服务端开发的范畴，但由于今时今日nodejs开发各种应用的普及、前端工具链向服务端的延伸等，对前端同学全栈开发能力的要求也日渐提高，故写下此文。由于服务端开发本身是一个非常庞大的话题，本文会结合一些浅显易懂的实例来进行快速覆盖。同时在文章最后，我会以我在公司最近对前端统一打包服务的分布式改造及多节点部署为例子，来结合一些实践进行描述
1. TPS、并发量是什么关系？为什么有的地⽅要⽤TPS？有的地⽅要⽤并发？ ⾸先，TPS是⼀个吞吐速度的概念，就是每秒处理多少请求。是衡量系统处理能⼒的指标，⽽往往TPS的最⼤值，并⾮系统资源耗尽的时点，因为TPS和系统资源是⼀个抛物线的关系，就是当资源最优配置时往往是TPS最⾼的时间，当资源耗尽时，往往TPS也是⾮常低的。每个TPS指标都会对应当时的并发量。然后说说并发量，并发量往往是对⼀个系统同时操作的⼈数的，或者说同时产⽣的请求数的预估，来衡量系统的承载能⼒。⾔外之意，这个指标⽬的在于看能否同时承载500个⽤户同时操作？或者 1000个⽤户同时操作？ ⼀般来说，内部系统特别喜欢⽤并发量来作为衡量参数，原因是操作⽤户是恒定的，或者说是⽐较确定的⽤户群体，所以并发量特别好预估。但是⽬前互联 ⽹业务或是其他外部系统对接的业务，实际是⽆法确定并发量，所以，⼀般来说 ⽐较容易确定并发数的，使⽤并发数来压测是最能体现系统承载能⼒的。如果不能确定并发数，⼀般来说⽤TPS来衡量，特别是外部系统对接
lamp 的全称是linux + apache + mysql +php 使用的是Apache，Apache是世界是用排名第一的Web服务器软件，其几乎可以在所有广泛使用的计算机平台上运营，由于其跨平台和安全性被广泛使用，是最流行的Web服务端软件之一。
PS：这次说了雪崩的解决方案和这几种方案的介绍，下次讲讲如何通过springclud技术完成技术的落地。
用户视角的网站性能 在实践中，使用一些前端架构优化时段，通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段，使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容，即使不优化应用程序和架构，也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
HTTP头Connection: keep-alive是什么意思？解决了什么问题？
木桶理论又称短板理论，其核心思想是一只木桶盛水多少，并不取决于最高的木板，而取决于最短的那块木板。
公司不断的发展壮大，一开始处于蛮荒时代，咱们从单体应用过渡到微服务的时候，可能还是那一套单体的思想，再加上用户量可能也不多，直接就不去考虑起量了之后，我们需要如何处理
Linux进程是计算机中正在运行的程序的实例。在Linux系统中，每个进程都有一个唯一的进程ID（PID），用于标识该进程。（pid）进程号。
经典定义：一个执行中程序的实例。系统中的每个程序都运行在某个进程的上下文中。（-摘自 CSAPP）
在Java中，如果每当一个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源，甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个JVM中创建太多的线程，可能会导致系统由于过度消耗内存或者“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足，服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁，尽量利用已有对象来进行服务，这就是“池化资源”技术产生的原因。 线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题，通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到多个任务上了，而且由于在请求到达时线程已经存在，所以消除了创建所带来的延迟。这样，就可以立即请求服务，使应用程序响应更快。另外，通过适当的调整线程池中的线程数据可以防止出现资源不足的情况。
我们知道，操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度--这是一个耗费时间和系统资源的事情。服务端应用程序例如web应用中，比较常见的情况是：每当一个请求到达就创建一个新线程，然后在新线程中为请求服务。 每个请求对应一个线程（thread-per-request）方法的不足之一是：为每个请求创建一个新线程的开销很大；为每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也消耗系统资源（线程的生命周期!）。在一个JVM里创建太多的线程可能会导致系统由于过度消耗内存而用完内存或“切换过度”。为了防止资源不足，服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目。 线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是，因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样，就可以立即为请求服务，使应用程序响应更快。而且，通过适当地调整线程池中的线程数目，也就是当请求的数目超过某个阈值时，就强制其它任何新到的请求一直等待，直到获得一个线程来处理为止，从而可以防止资源不足。
https://blog.csdn.net/weixin_39800144/article/details/77803751
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