腾讯云标准型服务器是计算、内存和网络资源的均衡，腾讯云百科分享腾讯云标准型S2云服务器配置CPU内存性能注意事项：
腾讯云标准型实例是计算、内存和网络资源的均衡，InstanceTypes分享腾讯云标准型S2实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
本篇介绍MySQL如何使用内存。MySQL主要将内存分配在三个部分，服务器、存储引擎及连接会话。服务器部分包含线程缓存、主机缓存及临时表，存储引擎部分包括缓冲池、日志缓冲，连接会话部分包括排序缓冲和联接缓冲。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
2月20日消息，美国人工智能初创公司Groq最新推出的面向云端大模型的推理芯片引发了业内的广泛关注。其最具特色之处在于，采用了全新的Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构，以及拥有超高带宽的SRAM，从而使得其对于大模型的推理速度提高了10倍以上，甚至超越了英伟达的GPU。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
【加州纽瓦克电 2022年11月10日】隶属神达集团，神雲科技旗下的服务器通路领导品牌TYAN®（泰安）今天宣布推出基于AMD EPYC™ 9004系列处理器架构，在产品能源使用效率以及运算性能方面全面提升，且专为下一代数据中心而打造的一系列服务器平台。
oracle数据库，需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器，需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
原文地址：http://www.cnblogs.com/gomysql/p/6130405.html
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
昨天晚上老蒋在帮助一个网友解决服务器出现的问题的时候，看到他的服务器WEB系统是使用的宝塔面板搭建的，进入宝塔面板发现一个很诧异的事情，一台2GB内存的服务器中居然安装高达70多个网站，以前看到最多的用户也不过10-20个网站，这个同学的站点数量确实比较多。
Jtti：幻兽帕鲁游戏服务器，4C 16G/50G SSD/10M CN2，$27.89/月，多人畅玩低延迟不卡顿
某天，上kplcloud构建一个测试应用，构建完成之后发现新pod一直启动失败，并且抛出了以下错误信息:
在最终的部署网站实战之前，我们就需要先部署LNMP环境。nginx已经装过了，我们这里先卸载掉。我们通过yum的方式来安装。网上有很多一键安装lnmp的脚本，但是听说不太安全，所以我们自己来安装
Redis 对外提供数据访问服务时，使用的是常驻内存的数据。如果仅将数据存在内存，一旦宕机重启，数据全部丢失。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
当数据库服务经常突然挂断，造成无法访问时我们能做什么？本篇主题就是记录针对这一现象时发现问题，分析问题，最后解决问题的过程。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
最近，发现个人博客的Linux服务器，数据库服务经常挂掉，导致需要重启，才能正常访问，极其恶心，于是决心开始解决问题，解放我的时间和精力（我可不想经常出问题，然后人工重启，费力费时）。
MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。Cluster的汉语是“集群”的意思。它采用了NDB Cluster 存储引擎，允许在1个 Cluster 中运行多个MySQL服务器。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
一谈到Linux系统分析，大多数开发觉得不了解也没有关系，但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU，MEMORY，IO，NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题，
centos7.2，4核cpu, 8G内存 100G硬盘 版本：3.4.7社区版本 mongo1:1.1.1.1 mongo2:1.1.1.2 mongo3:1.1.1.3
监测内存回收情况；同时监控各涉及系统的处理能力, 判断tomcat8的性能是否优于tomcat7，是否满足现网实际业务需求.
java实现一个需求用到了jsch，发现服务器内存会被占满。 写了个50进程的jsch-sftp测试连接 put一个文件
经过几天的测试，系统终于较以前有所稳定了，特把优化后的参数发布出来，供朋友们一起讨论
本文实例讲述了CentOS 6/7环境下通过yum安装php7的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在我们自己的购买的服务器环境中，一般是买的1g的内存，但是当服务器里面的东西装的比较多的时候就会导致内存不够用了,这个时候可以通过增加虚拟内存来夸大内存容量。
最近有项目需要用到 Mysql8.0 ，但是腾讯云轻量服务器的4G内存，实际可用只有3600多M，在编译安装 Mysql8.0 的时候会 Kill 掉安装进程，导致安装失败。
AI 研习社按：TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了，但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
开发者利用jdbc连接hiveserver2（或者利用jdbc连接 spark HiveThriftServer2，由于两者都是提供jdbc连接到hive，因此，后面都统一称为利用jdbc连接hiveserver2），执行简单查询、复杂分析、超复杂分析等不同的sql任务，session并发量还很高（五六百甚至上千的并发），本质上要求大数据平台同时具备oltp的高并发与olap的高分析能力。对于hiveserver2这一类基于hadoop平台的jdbc server而言，非常不适合这种高并发的应用。
从底层原理实现角度来看，存储和服务器的物理硬件本质都是三大件：CPU、内存和I/O的组合运用。
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的，如果linux服务器出了问题，那么咱们平时学习的高并发，稳定性之类的是没有任何意义的，所以对linux性能的把握就显得非常重要，当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情，但是我不这么认为，不管你是架构师，还是crud boy，对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质，所以总结了这篇文章，希望对您有用，如果您觉得我写的还不错，看完记得点个赞，点个再看哦。咱们废话不用多说，直接进入正题。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作，本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略，通过定位问题，分析原因以及解决问题，实现对服务器进行更有针对性的优化，提升服务器的性能。
性能测试服务（Performance Test Service，简称PTS）是全球领先SAAS化性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务操作场景，让应用的性能问题无所遁形。
最近发现hiveserver2（本质上是提供jdbc连接的driver进程）经常发生严重卡死故障，而且卡死分成两种现象。
性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。
【虚拟用户】模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户，其模拟的操作步骤都被记录再虚拟用户脚本中。
- 场景：（性能测试）场景是若干个基于 HTTP/HTTPS 的 URL/API 的组合。URL/API 可能关联了数据文件表示不同用户。不同的 URL/API 表示不同的业务含义（比如登录、加入购物车），最终组合成一个接近用户各种真实行为同时具备一定用户量级的压测模型。
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