展开

关键词

ovs vxlan 吞吐

把网络比作一条水管,虹吸原理把水从一个池塘A抽到另一个池塘B,当然是水管越粗越好,水管粗细就是不同能力的网卡,一秒钟能从水管流出多少水就是吞吐,假如从水管入口滴一滴墨水,那墨水从入口到出口的时间就是单向 ,水管壁粗糙弯曲不直,水流就慢,就大,水在水管里流得越快单位时间从水管口流出来的水就越多,影响吞吐。 #用ping测试 ip netns exec qdhcp-5cc14009-86bb-4610-91a7-ae7627e8a5b5 ping 192.168.200.2 -c 100 #背景pps ,再用ping测试 iperf3 -c 192.168.200.2 -p 8099 -t 180 -l 1 -u #背景bps,再用用ping测试 iperf3 -c 192.168.200.2 结论 瓶颈点在于kvm,kvm引入的远远大于vxlan encap/decap。 ovs实现vxlan性能存在瓶颈,单cpu的ksoftirq很容易就100%了,吞吐上不去。

58210

基于 RocksDB 实现可靠、的 MQTT 数据持久化

通过对 MQTT 会话相关概念以及 EMQX 会话持久化功能设计原理的介绍,帮助读者了解这一更加高可靠、的数据持久化方案。同时,我们还将基于 RocksDB 持久化能力进行更多新功能探索。 内置持久化设计需要权衡吞吐场景下内存与磁盘的使用、多服务器分布集群架构下数据的存储与复制设计,在快速发展的项目中很难确保持久化设计一步到位。 它针对快速、延迟的存储进行了优化,具有很高的写入吞吐。RocksDB 支持预写日志,范围扫描和前缀搜索,在并发读写以及大容量存储能够提供一致性的保证。 删除每次客户端发布消息 QoS 1、QoS 2 消息,数据会写入 RocksDB,保留至确认后删除作为其他吞吐延迟场景的 Storage,如保留消息、数据桥接缓存队列持久化能力扩展RocksDB 使用外部数据存储的企业用户则可以迁移到 RocksDB,从而获得更低的数据持久化方案。

13020
  • 广告
    关闭

    开发者专享福利,1988元优惠券限量发放

    带你体验博客、网盘相册搭建部署、视频渲染、模型训练及语音、文字识别等热门场景。云服务器低至65元/年,GPU15元起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    双十一聊聊利器:QUIC

    又值一年一度的“双十一购物节”之际,大家都在乐此不疲的聊着大流量并发场景下的处理解决方案。 提到抢购,总结就一个“快”字,筛选要快,下单要快,付款要快... 今天我们也围绕着“快”,来跟大家聊一下利器:QUIC。 1. HTTP3,弱网环境下也可以流畅访问了,未来3-5年内可能会普及 延时直播,RTMP over QUIC,延时从2s降低到800ms 即时通信(QQ、WeChat目前类似email,存在一定的延迟,还不是真正意义上的通信

    72530

    数据中心光传输应用

    本内容就数据中心传输的应用需求,提出了可行性的解决方案。 满足当前4K/8K高清视频,VR互动技术,在线有限,网络直播等应用的兴起。 克服了基于Internet网络架构带来的问题,令网络“提速”。 提出的应用由最初的干线网络的要求,下移至城域网的应用,令“错综复杂”的城域网络趋于简化发展,演变成大带宽的传输网络。

    47600

    吞吐延迟 Java 应用的 GC 优化

    基础 Feed 数据平台为我们的经济图谱(会员、公司、群组等)中各种实体的更新建立索引,它必须吞吐延迟地实现相关的更新。如下图,LinkedIn Feeds 信息展示: ? 为了将这些吞吐量、延迟类型的 Java 应用程序用于生产,开发人员必须确保在应用程序开发周期的每个阶段都保持一致的性能。 这篇博文将通过一系列步骤来明确需求并优化 GC,它的目标读者是对使用系统方法进行 GC 优化来实现应用的吞吐延迟目标感兴趣的开发人员。 优化 GC 的步骤 下面是一些针对吞吐量、延迟需求优化 GC 的总体步骤。此外,还包括在 Feed 数据平台原型实施的具体细节。 对于不受 CPU 限制的吞吐量应用程序,GC 导致的 CPU 使用率可能不是一个紧迫的问题。

    40920

    吞吐延迟 Java 应用的 GC 优化

    基础 Feed 数据平台为我们的经济图谱(会员、公司、群组等)中各种实体的更新建立索引,它必须吞吐延迟地实现相关的更新。 [LinkedIn Feeds] 为了将这些吞吐量、延迟类型的 Java 应用程序用于生产,开发人员必须确保在应用程序开发周期的每个阶段都保持一致的性能。 这篇博文将通过一系列步骤来明确需求并优化 GC,它的目标读者是对使用系统方法进行 GC 优化来实现应用的吞吐延迟目标感兴趣的开发人员。 优化 GC 的步骤 下面是一些针对吞吐量、延迟需求优化 GC 的总体步骤。此外,还包括在 Feed 数据平台原型实施的具体细节。 对于不受 CPU 限制的吞吐量应用程序,GC 导致的 CPU 使用率可能不是一个紧迫的问题。 !

    1.1K30

    极简、高速率、可靠的通信底座,华为智慧互联平台发布

    华为智慧互联平台的定位是为1+8+N设备提供极简、高速率、可靠的通信底座,使单一设备体验进化到全连接时代。 智慧互联平台架构是基于华为在通信领域多年的积累,对芯片和协议栈进行大量抽屉式自研替换,端管云协同,获得高速率、、高可靠性的互联体验。 Link Turbo kit:全网络聚合加速技术 Link Turbo kit基于华为全网络聚合加速技术,为华为设备与远端服务器、终端设备提供高速、的通信通道。 用户可以同时使用WiFi网络和4G网络,获得带宽、、高可靠性的通信体验,下载峰值速率可达200MB/S,单4G速率提升70%。 华为智慧互联平台会给用户带来极简、高速率、可靠的连接体验,欢迎广大开发者通过智慧互联的4个kit快速接入华为智慧互联生态,共同打造全场景互联新体验! ·END·

    22930

    并发场景下disk io 引发的问题排查

    这样两个问题加起来,导致消息从 < 100ms 干到 < 3s 左右,通过监控看到问题最少 10 来分钟。 ? 分析问题 造成消息推送的,通常来说有几种情况,要么cpu有负载? 要么 redis ?要么消费 rocketmq 慢?或者哪个关键函数处理慢 ? ? 询问基础运维的同学得知,当时该几个主机出现了磁盘 iops 剧烈抖动, iowait 也随之飙。 进行休眠百个毫秒; 当 ringbuffer 满了,直接覆盖写入。 对于延迟的服务来说,disk io造成的也是很恐怖的。 覆盖日志,被覆盖的日志呢?异步写日志,那Crash了呢?

    34050

    华为云SparkRTC面向、大通量传输业务的技术探索

    同时基于路径规划我们也提供了多路径传输的能力,这样就在OverLay层上保证可靠的路径传输。 接下来我们看基础架构怎么解决问题。 首先,基础设施要能够提供稳定、的传输通道;基于网络技术栈能够提升和支持弱网的竞争力;互联网外网络能够提升选路竞争力,主要是做可靠、可。 第二部分主要讲了面向于外网络的,也就是RTN部分以及应用部分,即云上的应用部分,做了哪些的探索。 4、传输网络技术探索 外网络传输竞争力主要分为三类。 第一是稳定。 以中间可以有可选路径的方式,这样的话就可以做到可靠的技术目的。 讲完了RTN,现在讲一讲RTN的应用。 我们在RTN方面做了一些技术探索。RTN的服务模式都有两个部分,信令加传输。 上面从基础设施,接弱网和外网传输介绍了我们做大通量的成果。

    6820

    【大牛经验】吞吐延迟Java应用的垃圾回收优化

    LinkedIn有许多内部吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验,延迟地响应这些请求非常重要。 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表。 基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须吞吐延迟地实现相关的更新。 ? 图1 LinkedIn 动态信息 这些吞吐延迟的Java应用转变为产品,开发人员必须确保应用开发周期的每个阶段一致的性能。 对于吞吐量的非计算密集型应用,GC的CPU使用率可能不需要担心。 ? GC停顿发生在(1)用户时间,系统时间和时钟时间和(2)用户时间,系统时间和时钟时间。

    1K90

    计算机网络的性能衡量指标速率带宽延迟(delay或latency)带宽积分组丢失(丢包)吞吐量率(Throughput)

    速率 带宽 带宽积 丢包率 吞吐率 衡量计算机性能的指标有不少,下面一一来介绍 速率 速率即数据率(data rate)或称数据传输速率或比特率(bit rate) 单位时间(秒)传输信息 (delay或latency) Q:分组交换为什么会发生丢包和? 带宽积 带宽积 = 传播 * 带宽 ? image.png 链路的带宽积又称为以比特为单位的链路长度 分组丢失(丢包) 分组丢包主要有两种情况 队列缓存容量有限 分组到达已满队列将被丢弃 (即丢包) 丢弃分组可能由前序结点或源重发(也可能不重发 image.png 吞吐量/率(Throughput) 吞吐量:表示在发送端与接收端之间传送数据速率 (b/s) 即时吞吐量: 给定时刻的速率 平均吞吐量: 一段时间的平均速率 ?

    2.1K10

    Flink 使用Flink进行吞吐延迟和Exactly-Once语义流处理

    延迟:延迟越越好。许多应用程序需要亚秒级延迟。 吞吐量:随着数据速率的增长,通过管道推送大量数据至关重要。 微批处理可以实现吞吐量和Exactly-Once语义保证,但是当前的实现是以抛弃延迟,流量控制和纯流式编程模型为代价实现上述目标的。 因此,这种架构融合了连续算子模型(延迟,流量控制和真正的流编程模型),吞吐量,Chandy-Lamport算法提供的的Exactly-Once语义保证的优点。 记录确认机制 微批次 事务更新 分布式快照 语义保证 At Least Once Exactly Once Exactly One Exactly One 延迟 非常 (事务延迟) 非常 吞吐 中到(取决于分布式事务存储的吞吐量) 计算模型 流式 微批次 流式 流式 容错开销 取决于分布式事务存储的吞吐 流控制 有问题 有问题 自然 自然 应用程序逻辑与容错分离

    3.4K31

    为什么TCP在和丢包的网络中传输效率差?

    说明:有同学私信问到,为什么TCP在和丢包的网络中传输效率差? Google可以搜到很多的信息,这里转译了部分IBM Aspera fasp技术白皮书的第一章节内容,作为参考。 然而,传统的TCP协议具有固有的性能瓶颈,特别是对于具有往返时间(RTT)和丢包的带宽网络上最为显著。 TCP AIMD中基于丢包的拥塞控制对网络端到端传输吞吐量具有致命的影响:当一个分组丢失需要重传,TCP大幅降低发送数据甚至停止发送数据到接收应用,直到重传确认。 TCP连接吞吐量有一个严格的理论限制,它仅取决于网络RTT和数据包丢失。请注意,增加更多带宽不会改变TCP有效吞吐量。文件传输速度没有提高,昂贵的带宽也没有得到充分利用。 [tcp在不同的丢包率和下的端到端吞吐量.png]

    3K110

    NVIDIA AI推理性能里程碑:吞吐量,高效率,延迟

    此处显示的数据适用于高容量吞吐量,通常以批量大小128运行,其中低延迟不一定是问题,因为高容量吞吐量是最重要的。 延迟:对于越来越多的AI驱动的实时服务,延迟是一个关键因素,NVIDIA V100和T4都可以提供大约1ms的延迟,使实时服务可以轻松扩展。 T4的配置PCIe外形尺寸和70W功率占用空间意味着它可以安装到现有的服务器部署中,从而显著延长这些服务器的使用寿命,并带来显着的性能提升。 这种类型的服务器部署可以很好地处理批量和实时推理,视频转码甚至分布式训练工作负载。 随着AI服务的数量和复杂程度不断提高,驱动他们的明显趋势是加速推理。 因此,无论是扩展还是横向扩展,加速使用任何框架构建的任何类型的网络,NVIDIA V100和T4都已准备好迎接挑战,提供制作这些服务所需的吞吐量,延迟和高效率,使这些服务和产品成为现实。

    95110

    是德科技杨益锋:无损网络,真的无损?

    计算网络主要用的是infiniband技术,‍‍可靠,‍‍服务质量,‍‍但专有产品与私有协议‍‍,兼容性不是很好,‍‍运维成本‍‍比较高。 RDMA的三大特点:、‍‍降低CPU的负担‍‍和带宽。 ? ‍‍无损网络的发展 无损网络的发展经历了InfiniBand、RoCE和RoCE v2三个阶段。 InfiniBand的特点前面我们已经谈过了,‍‍‍‍可靠‍‍服务质量,‍‍但‍‍专有产品与‍‍私有协议之间的‍‍兼容性不是很好,‍‍运维成本很高。 从网络能力方面来看,‍‍无损网络的三大特点无丢包‍‍吞吐,‍‍具体情况又怎么样?‍‍ 对测试仪表又有什么要求? 下面一起来看看‍‍无损网络RoCE技术保障。‍‍ RoCE‍‍有一系列的协议‍‍来保证、无丢包‍‍、吞吐。首先,PFC用于满足‍‍两种流量在以太网中共存‍‍存储流量无丢包‍‍且对其他的流量无影响的要求。

    56220

    Kafka “高性能” mirc-batch

    对于单用户系统来说,可能响应时间是最重要的,而对于现在互联网大多数服务而言,吞吐量可能是最重要的(当然啦可用性什么也非常重要)。所谓的吞吐就是说可以持有非常吞吐量的一个表现了。 标准的定义是指数据经过网络或者链路从一端到另一端的所消耗的时间,其实是分很多种的,发送、传输等,但是其实概念基本上是类似的,从一个点到另一个点,这个点可能是状态也可能是操作与操作之间的时间间隔 这个在kafka里和吞吐量是十分相关的。 吞吐量通常是无法同时兼顾的,我们在提升一个指标的同时,可能要牺牲另一个,所以要根据具体的业务场景来做一个衡量。 批的数量或者规则不再那么大,而是划分为小批次或者微批次,从而提升吞吐量的同时,对于方面,别做出那么大的损失。 linger.size 就是针对这一点设计出来的,它决定了消息被投放进缓冲区是否立马被发送,默认参数是0(立即发送),这个大多数情况下是合理的,但是会很大程度上拉kafka的吞吐量。

    57530

    Message Queue 09 - RabbitMQ单机性能分析

    吞吐量: 针对于游戏业务的特点, 集中访问是经常出现的场景, 因此需要依赖MQ进行流量削峰, 承载大量请求, 保证较高的吞吐量. 机器负载 测试模型 ? 性能分析 : RabbitMQ的在绝大时候都能维持在链路 20ms, 单向 10ms 下, 但是我们注意到, 消息的会存在规律性的波峰, 对照这个时期的CPU负载和内存负载: 吞吐量: 发包速率在 4w/s(500 Bytes) 即RabbitMQ吞吐量 8w/s(500 Bytes), CPU负载在 88%, 链路 20ms 以下的比率在 99% 左右, 最大在 40ms 横向扩展 当单个Broker无法满足业务的qps, 可以通过设置 RabbitMQ Cluster 的方式横向扩展吞吐量, 并且可以采用镜像队列的方式实现可用. 总结 我们可以看到, 在吞吐量为 8w/s(发包速率4w/s, 500 Bytes) , CPU的负载为 71%, 单向整体在 10ms 以下, 作为服务于游戏业务的中间件, 其, 吞吐的特性是可以满足一般的场景业务需求

    55920

    深度学习GPU显存利用率但是GPU利用率的解决办法

    os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID”

    11120

    分布式消息队列浅析

    一个优秀的分布式消息队列,个人分析应该具备以下的能力:吞吐(因场景而异),传输透明,伸缩性强,有冗灾能力,一致性顺序投递,同步+异步的发送方式,完善的运维和监控工具,开源。 以腾讯互娱内部广泛使用的TBUS\TBUSD为例,最为看重的是一致性顺序投递以及,但传输上做不到透明,需要使用者手工初始化队列,了解整个网格的拓扑,另外故障后也需要手工处理。 比如阿里的rocketmq,因为面临秒级的并发场景,因此会十分看中吞吐量和消息的可靠性(不丢、顺序投递),而基本在100ms的级别,再比如kafka,最高的设计初衷也是做为分布式日志系统,因为看中的也是吞吐量和可靠性 但对于游戏业务,实时音视频业务,不太会面临瞬间的访问高峰,而对稳定性会更加看中,一般认为消息投递应该在1-4ms以内。 在吞吐量、测试上,二者表现也十分优异。

    2K50

    相关产品

    • 游戏数据库 TcaplusDB

      游戏数据库 TcaplusDB

      游戏数据库(TcaplusDB)是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务, 支持全区全服、分区分服的业务模式,为游戏业务爆发增长和长尾运维提供不停服扩缩容、自动合服等功能。同时,游戏数据库TcaplusDB还 提供完善的高可用、容灾、备份、回档功能以实现7*24小时五个9的可靠数据存储服务。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券