js引擎会在执行代码之前,会在堆内存中创建一个全局对象:Global Object(GO)
参数address既可以是寄存器地址,也可以是内存地址,所以以上工具也可以用于内存查看、修改。
之前我们对容器的网络命名空间,文件系统命名空间都进行了配置,说到底这些都是为了资源更好的隔离,但是他们无法办到对硬件资源使用的隔离,比如,cpu,内存,带宽,而今天要介绍的cgroups技术便能够对硬件资源的使用产生隔离。
zhangsan 15 lisi 15 zhangsan 16 lisi 17 zhangsanfeng 18
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
您可以通过 df 命令查看数据盘的使用情况,以及文件系统被挂载的位置。例如:df –lh
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同。如下,这两条语句被视为不同的查询
查看服务 ps -ef | grep service* httpd服务 #服务状态 service httpd status #停止服务 service httpd stop #启动服务 service httpd start #重启服务 service httpd restart 查看进程,内存使用情况,按M按内存查看,按P按cpu使用查看 top 查看端口占用 netstat -tunlp | grep 80
上一篇大概讲了ECS的设计思想,有提到优势也有提到劣势,优势是设计层面的,劣势是实现层面的。那么一套好的框架就是要保证如何保持优势的设计,而在实现时规避劣势所带来的问题。
归根结底,长得好,无论男女,怎么都是对的,长得不好看,大概就是万般皆罪。——烽火戏诸侯《剑来》
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
StructUtils是UE5新增的一个针对结构体存储和反射的辅助插件。之前在说UE5的ECS框架Mass时有粗略提到这个插件里的相关内容,比如Mass在实现ECS的Component就是使用了FInstancedStruct来保存元信息。有了FInstancedStruct,Component不必在C++预先定义好,可以直接在蓝图进行定义或组合,甚至让ECS支持lua或其他脚本都很容易,相比于其他C++常见的ECS框架,这也是UE5的ECS很有优势的一个点。
Unity3D 带来的 ECS 曾经广受诟病。 在之前的这个版本中,Unity 做出了以编辑器为中心,数据驱动的开发框架。从此策划可以直接在编辑器中开发新的关卡和玩法而无需改动代码。组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省了大量人力。尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
linux下 CPU,内存查看: /proc/cpuinfo /proc/meminfo 查看CPU核数: cat /proc/cpuinfo|grep 'processor'|wc -l 查看cpu具体: cat /proc/cpuinfo|grep 'model name' 查看内存: cat /proc/meminfo|grep 'MemTotal' cat /proc/meminfo|grep 'MemFree' vmstate 1 100 free -g 查看linux系统各个目录路径可用硬盘空间
一般我们的开发同学们都知道自己机器的CPU是几核、内存是多大。但是对于CPU内部对程序性能影响较大的缓存却是一知半解。有些开发同学都是计算机的缓存有L1、L2、L3,但是再详细一点的问题,可能就很少有同学能答的完整了。如果下面这几个问题你能脱口而出,请跳过本节。例如:
前面章节,我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中,由于数据库本身的性能局限,就必须要对前台的应用进行一些优化,来降低数据库的访问压力。
通过向游戏中注入一段特殊的汇编代码,实现自动获取动态地址,省略找基址的麻烦。该方法适用于游戏基址层数过多无法直接获取到基址,游戏根本无法找到基址。
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
centos中发现自己的进程消耗内存极少,但是系统的空闲内存确实没了,其实是CentOS为了提高效率,把部分使用过的文件缓存到了内存里。这样的话如果不需要这样的文件性能,可以直接释放来缓解内存压力。 检测命令: top 内存查看 shift+m 排序 解决: sync echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 再用top检测即可
最近官方更新了一个黑客帝国觉醒的试玩游戏,看了演示视频之后大为震撼,其中最后有提到街上的海量人群是使用MASS AI框架实现的。能做出这样的实机效果,这套框架也是功不可没的。而这个MASS代码虽然外发版还没有,但其实已经在github的ue5-main分支上存在了很久了,因为之前我也大概看过,最近这里的代码也在持续更新,所以想趁这个热度总结下内部实现原理。如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具,首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令:ps、top以及stats,然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
本文所有 shell 命令均在阿里云ECS服务器上测试过,以确保每行代码都是百分百可用的。测试使用的服务器配置信息如下:
Spring Boot Admin(SBA)是一个开源的社区项目,用于管理和监控 Spring Boot 应用程序。应用程序可以通过 http 的方式,或 Spring Cloud 服务发现机制注册到 SBA 中,然后就可以实现对 Spring Boot 项目的可视化管理和查看了。
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
首先,Linux把CGroup这个事实现成了一个file system,你可以mount。在我的Ubuntu 14.04下,你输入以下命令你就可以看到cgroup已为你mount好了。
当将 JavaScript 文件加载到浏览器中时,JavaScript Engine 会从上到下逐行执行该文件(异步代码将是一个例外,我们将在本系列后面的内容中看到异步代码)。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作,关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说,在直播app运营的每个阶段,所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组?针对这个问题,小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
最近不少读者都留言说博客中的代码越来越反哺归真,但讨论的问题反倒越来越高大上了,从并发到乱序执行再到内存布局各种放飞自我。
服务器大家都不陌生了,那么我们购买一台服务器之后,是否真的了解它机器的配置以及性能?包括:cpu、内存、磁盘、是否解锁流媒体,以及网络的线路等。 今天介绍一个github上的服务器测评项目,作者很贴心的把各个测评脚本都融合了,傻瓜式操作。对于我们小白很友好。 我打算以我买的一台便宜服务器作为测评演示的例子
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
近年来,兼具公有云和私有云优势的混合云模式逐渐成为主流。Flexera 发布的 2021 云状态报告显示,92% 的企业在 IT 架构上选择多云战略, 其中 82% 的企业选择混合云。随着混合云的应用越来越广泛,越来越多用户发现在复杂的混合云环境完成容器编排并不容易。虽然 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准,但是 Kubernetes 操作复杂,且只专注于单集群租户管理,在多集群管理,尤其是涉及跨云的多集群管理方面并不完善。此外,Kubernetes 为云数据中心设计在边缘计算场景中也有一定的局限性。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常,注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
DOTS是Unity一个阶段性的转变,也是Unity蓝图上一个非常重要的里程碑节点。Unity的官网为它建立了主题链接,甚至打出了阶段性的口号: 重建Unity的核心!,可见Unity对DOTS的重视程度。
由于0xb在内存地址中不明显,我们修改它让它成为一个特征值,修改x0的值我们可以发现内存地址是从地往高处写的
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间,距离上上次已经记不起具体那一天了,每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击,我觉得有必要静下心来,分享一下被黑的那段经历。
decs是目前Github上开源的一个ECS实现(DECS源码地址), 对比复杂度较高的entt, 以及稍微简单一点的entityx, decs的实现非常简洁, 没有过多的像Event等的高阶功能, 也没有Sparsed Table的处理, 但ECS的基础部分实现得比较扎实, 所以用来熟悉ECS机制本身, 或者用来做进一步的定制, 这种复杂度是刚刚好的, 本文也主要对DECS的实现进行解析.
查看 cpu 信息 > cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 2 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8369B CPU @ 2.70GHz 看到有8个逻辑CPU, 也知道了CPU型号 看 cpu 详细信息 # dmidecode | grep 'Processor Information' # 查看内存信息 > cat /proc/meminfo # 查看内核/OS/CPU信息 > uname -a Linux
ECS在游戏里的运用,最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构,天然符合了现代CPU的编程思想,所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是如何提升程序性能的呢?最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前,我们先说说CPU的一些基础知识。
java 语言有个神奇的地方,那就是你时不时会去关注下内存。(当然了,任何牛逼的同学都应该关注内存)
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍,也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手,介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践:缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
从远古开始,人类为了摆脱对时间的恐惧和对生活更高的追求,开始慢慢地进化和改进自己的工具,并且寻求人和人之间的合作,开始形成分工,分工使人能够在有限的时间内并行地完成相关的业务工作,从而慢慢形成了一个树状的架构。由于要更好地完成分工,制定分工的人(架构师)开始开始深入到实际工作中识别问题、分析问题,抽象出这些工作的个性和共性,从中将核心生命周期识别出来,将非核心的工作按照流程分派给不同角色来处理。这些组织内角色的分工又按照切分的原则,使人能够责权对等并且解决相关人在时间和空间上的负载过重。从而使这种架构在组织
使用ps命令查看进程的内存使用情况时,有3列输出,分别是%MEM、VSZ和RSS,其中VSZ全称为Virtual Memory Size,RSS全称为Resident Set Size,而MEM则是RSS占全部内存的百分比。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
很多人提到云计算,一定会说到云计算具备自动伸缩能力,会按照客户的业务负载自动伸缩,我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗?没这么简单!
jobhistory 一般会保存一部分作业信息到内存中,查询作业信息的时候一般会从内存查询,如果内存查询不到就会从磁盘上扫描。
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