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Apache Kafka

什么是Apache Kafka?Apache Kafka是一个发布-订阅消息系统。由LinkedIn发起,于2011年初开源。 对生产者的建议1.使用正确的消息确认选项 消息一旦发送到了broker,你想等多久?可通过下面这个选项来设置。 对Broker的建议1.预备更多的分区 1.1 消费者的数量应该同分区的数量一样多,所以为了更多的并发处理就需要有更多的分区。 1.2 但更多的分区会增加延时。 增加这个值虽然可以提高不少的,但会有风险丢失一定的消息。对消费者的建议1.一个主题的消费者的最大数量应该与分区的数目相同。2.你需要有足够的分区来处理所有需要追上生产者的消费者。 8.设计和你的消息者并适当的向前’pipeline’。9.选择超时和其它比较重要的配置选项如自动提交等。

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Apache 配置

前言最近在进行apache设置。在修改apache配置)文件之前需要备份原有的配置文件夹conf,这是网站架设的好习惯。以下的apache配置调均是在red had的环境下进行的。 Session跟踪用户(会发送很多Cookie),以记录用户的点击流 mod_version (E) 提供基于版本的配置段支持 mod_vhost_alias (E) 提供大批量虚拟主机的动态配置支持 配置用户目录httpd-vhosts.conf 虚拟主机配置 指标计算方法提供下面这个公式,以供大家在平时或者日常需要进行的测试中作为一个参考。 -k:启用HTTP KeepAlive功。默认不启用KeepAlive功。ab必须安装在客户端上,并且客户端机器配置要高些。 较好,服务器越,则是否开启长链接对访问都不会产生影响 (2)keepAlive配置 在Apache的配置文件httpd.conf中,设置: 1、Timeout 60 默认为60s修改为30s

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    Apache Flink OLAP引擎及应用

    当查询聚合数据的时候,使用MOLAP技术;当查询明细数据时,使用ROLAP技术。在给定使用场景的前提下,以达到查询的最。2. 高支持内存计算支持代价模型支持代码动态生成04. 方便集成支持丰富的Connectors方便对接现有catalog05. OLAP使用场景更为广泛使用流处理的内存计算、Pipeline支持代码动态生成也可以支持批处理数据落盘力相互增强:OLAP享有现有引擎的势,同时也增强引擎力无统计信息场景的开发更高效的算子使 OLAP 对查询时间非常敏感,当前很多组件的不满足要求,因此我们对Flink做了很多相关。 推回社区:目前所有工作都是基于内部Flink,希望推回社区;资源隔离:后期很多功的开发和会围绕多Query运行时的资源隔离;&:围绕OLAP的特,在此场景下会进一步做提升等方面的工作

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    Apache Calcite 框架 50 倍实践

    某天临时被当成壮丁拉去参加一个非常牛逼的应用监控平台(后续会开源),然后大佬就给我派了一个任务,要将项目中的查询 50 倍以上,大佬对我如此地寄予厚望,我怎么让大佬失望呢(虽然我内心瑟瑟发抖) 于是我就开始了这段之旅。 1、Calcite 简介Apache Calcite是一款开源的动态数据管理框架,它提供了标准的 SQL 语言、多种查询和连接各种数据源的力,但不包括数据存储、处理数据的算法和存储元数据的存储库。 2014 年 5 月 optiq 独立出来,成为 Apache 社区的孵项目,2014 年 9 月正式更名为 Calcite。 (Rule)进行;4)SQL 执行,按照执行计划执行。

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    Apache IoTDB 系列教程-6:(0.8-0.10)

    今天的内容包括建模、读写,会涉及一些简单的原理介绍。主要面向 0.8 - 0.10 版本。正文 3754 字,预计阅读时间 10 分钟。 因此把存储组从1改到10,读写基本增速8倍。单个 IoTDB 实例推荐设置 CPU 核数个存储组。存储组越多,并行度就越高。我们之后打算把锁粒度下放到设备层。

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    -MySQL参数

    如果table_cache设置过小,MySQL就会反复打开、关闭 frm文件,造成一定的损失。 注意,不盲目地把table_cache设置成很大的值。如果设置得太高,可会造成文件描述符不足,从而造成不稳定或者连接失败。对于有1G内存的机器,推荐值是128-256。 如果这个数字超过了 8M,就应该与开发人员讨论一下对这些查询进行调了! 为Innodb加速首要参数。默认值8M 这个参数不动态更改,所以分配需多考虑。分配过大,会使Swap占用过多,致使Mysql的查询特慢。 这个值越大则相对越高,但是要注意到可会增加恢复时间。 说明:这个值分配的大小和数据库的写入速度,事务大小,异常重启后的恢复有很大的关系。

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    Apache -参考篇

    1 内存 适当选用适合大小的内存,保证谷峰负载时,有足够的内存使用 2 使用ab测试apache ab -n 1000 -c 10 http:www.test.com 使用ab的缺点:不更真实的模仿用户的操作         SetHandler server-status     ExtendedStatus On 5 避免DNS查询 以DNS来查询客户端地址 HostNameLookups Off 6 最佳符号链接  主要考虑安全防护:永远不要允许遵循符号链接     主要考虑:永远使用Options FollowSysLinks且绝不使用Options SysLinkIfOwnerMatch 7 尽量降低. htaccess文件对的影响 只在必要的目录中启用AllowOverride,并告知Apache不要浪费时间在其他的位置上查找.htaccess文件 AllowOverride None     然后以区块启用必要的 将文件内容存入内存的高速缓冲区 MMapFile wwwxxxindex.html MMapFile wwwxxxotherpage.html     ----将文件句柄存入内存的高速缓冲区,稍微降低系统

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    -Tomcat8

    1、Tomcat8tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高,所以在生产环境对tomcat的也变得非常重要了。 对于tomcat的,主要是从2个方面入手,一是,tomcat自身的配置,另一个是 tomcat所运行的jvm虚拟机的调。下面我们将从这2个方面进行讲解。 吞吐量为128次秒,有所提升。1.4.2.2、最大线程数为1000,初始为200 ?吞吐量为151,有所提升。 1.5、调整JVM参数进行接下来,测试通过jvm参数进行,为了测试一致,依然将最大线程数设置为500, 启用nio2运行模式。 1.5.5、小结通过上述的测试,可以总结出,对tomcat就是需要不断的进行调整参数,然后测试结果,可会调也可会调差,这时就需要借助于gc的可视工具来看gc的情 况。

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    服务器(1)使用内容分发网络(CDN):把网站内容分散到多个、处于不同地域位置的服务器上可以加快下载速度。 (4)提前刷新缓冲区(5)对Ajax请求使用GET方法(6)避免空的图像srcCookie(1)减小Cookie大小(2)针对Web组件使用域名无关的CookieCSS(1)将CSS代码放在HTML (2)将JavaScript和CSS作为外部文件来引用:在实际应用中使用外部文件可以提高页面速度,因为JavaScript和CSS文件都在浏览器中产生缓存。 (6)开发智的事件处理程序(7)javascript代码注意:谨慎使用with,避免使用eval Function函数,减少作用域链查找。 图像(1)图片大小(2)通过CSS Sprites图片(3)不要在HTML中使用缩放图片(4)favicon.ico要小而且可缓存

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    正好其他事情差不多了,想着再。我对比了本地和服务器的数据,以抓取概略标的为例,本地平均时间是220ms左右,服务器是120ms左右,快一些很正常。 本地概略标的每次耗时220ms,余地不大。详细标的每次耗时500-600ms,最重要的耗费还是以http方式抓数据,但接口就是如此,要提高很难。 比较:0.4-2.8ms,相比之下是比较少的投标:不是固定的耗费,用户多的话可以再,目前必要不大。本以为详细数据是问题关键,分析半天也没有太好的办法。 发现问题,解决就很简单了,把用户数据更新的频率和次数,把满标时间分离到另外一个程序中,结果就大大改进了。 之后,这个比例达到85%以上,换言之,几乎所有的时间都在跟踪标的,把对标的的反应间隔尽可缩到最小。感觉对于满标极快的标的,抓的成功率高多了。这是最近投标的满标时间:?

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    参考链接: C++ vfwscanf()1 测试工具选型 测试工具有gperf、gperftools、oprofile、intel vtune amplifier 等。 Gperftools是Google出的工具,主要提供高内存管理,测试只是4个主要功中的一个,缺点是需要再链接的加入gperftools的库。 2 测试工具安装 2.1 下载 Gperftools是开源的工具,源代码在https:github.comgperftoolsgperftools。 shell下输入 user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR1 2973user@ubuntu:~$ sudo kill -s SIGUSR2 2973此时,在程序所在目录生成了分析文件   通过测试结果,发现e1000_setup_copper_link_ich8lan占用的时间最长,该函数的主要功是获取端口状态。

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    Mysql一:SQL语句

    这里总结了52条对sql的查询,下面详细来看看,希望帮助到你1, 对查询进行,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 ,那么就可以被SQL,使用索引,避免表搜索,因此将SQL重写成下面这样: SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%’ (< 1秒) SELECT 在备份之前检查和表。为了更快的进行导入,在导入时临时禁用外键约束。 为了更快的进行导入,在导入时临时禁用唯一检测。在每一次备份后计算数据库,表以及索引的尺寸,以便更够监控数据尺寸的增长。 这是提高数据库的有效Mysql方法之一。当同一个查询被执行多次时,从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。 50,表的数据类型,选择合适的数据类型: 原则:更小通常更好,简单就好,所有字段都得有默认值,尽量避免null。 例如:数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可使用更小的整数类型.

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    前端篇一:webpack

    所以webpack成为了不可或缺的一部分。下面我们一起来探讨webpack细节。 影响webpack的因素如果我们在构建项目中使用了大量的loader和第三方库,会使我们构建项目的时间过长,打包之后的代码体积过大。 于是乎,就遇到了webpack 的瓶颈,总结webpack影响主要是两个方面:1 webpack 的构建过程太花时间2 webpack 打包的结果体积太大webpack 解决方案针对影响webpack 的因素,有了对应的解决方案。 总结希望读过此篇文章的朋友们,都在实际的项目中,试着用这些方法去项目,提高用户体验,具体实践还需我们在项目中不断摸索和尝试。敢迈出第一步显得至关重要。

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    Apache 与 Nginx 对比:Web 服务器技术

    硬件考量(Hardware Considerations)当我们系统时,我们无法忽视硬件配置。无论选择哪种解决方案,我们都需要拥有足够的 RAM,这点至关重要。 于是便引出了第二个点 - 硬盘。使用 SSD 固态硬盘来构建网站是提升的又一关键。此外,我们还应考虑 CPU 可用和服务器数据中心同目标用户的距离。 想要深入研究硬件方法,可以查看 Dropbox 的好文。 Apache 技术(Tuning ApacheApache 的 mpm 模块Apache 可以追溯到 1995 年和互联网的早期阶段,当时的服务器将接收的 HTTP 请求传入到 TCP 连接上并重新生成一个新进程并响应这个请求 从 Nginx 网站了解到: HTTP keepalive 连接数是够有效减少延迟提升 web 页面加载速度的手段。

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    测试 Apache参数配置与

    Mutex,单个进程或线程可处理的总的连接数由AsyncRequestWorkerFactor指定 参考连接:https:httpd.apache.orgdocs2.4enmodevent.html2、 https:httpd.apache.orgdocs2.4enmodmpm_common.html3、worker# vim usrlocalapacheconfextra httpd-mpm.conf 硬件和操作系统 影响web服务器最大的硬件问题是RAM。 为了最佳,使用这些指令时,尽可的使用IP地址,而不是名字。 为了更高的,每个地方都使用AllowOverride None。

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    RecyclerView

    概述RecyclerView有着极高的灵活实现ListView、GridView的所有功。在日常开发中,使用非常广泛,如果使用不当将会影响到应用的整体,所以有必要了解一下如何更高效的使用。 Note: 目前不推荐在RecyclerView中使用 ConstraintLayout,在ConstraintLayout1.1.2版中,还是表现不佳,后续的版本可这个问题就解决了,需要持续关注 这种方式是比较麻烦,但是在布局太过复杂,或对要求比较高的时候可以使用。 RecyclerView数据预取 RecyclerView25.1.0及以上版本增加了 Prefetch功。用于嵌套RecyclerView获取最佳滑动操作设置 RecyclerView.addOnScrollListener();来在滑动过程中停止加载的操作。

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    Nginx

    Nginx作为一个非常流行和成熟的Web Server和Reserve Proxy Server,网上有大量的教程,但是不同的业务场景千差万别,什么配置是最适合自己的,需要大量的测试和实践以及不断的改进 碰到的这个问题其实已经有一段时间了,有客户给我们反馈调用超时,但是我们自己从系统监控上看都是正常的,只有几十毫秒肯定不会超时,怀疑是不是网络的原因,但是出现几次后,就隐隐感觉这个问题可不是偶发的,应该还有深层次的原因 因为我们服务面向企业客户的,虽然每家客户的调用量可会非常大,但每家企业客户就那么几个公网IP,即使以后有上千家客户,Nginx也可以轻松支撑这些并发连接。 因此,首先先从网络上对Nginx长连接作了,将长连接从原来配置的5秒钟改成5分钟,将每次建立连接请求的数目从默认的100调整到1000。

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    Mysql

    如果表的统计数据没有更新(并且通过对索引进行分类不实现修复),则进行更新。    7)  order by orgroup by等     详细内容:SQL大全 2. 数据库对象 1)选择表合适存储引擎: MyISAM:  应用时以读和插入操作为主,只有少量的更新和删除,并且对事务的完整,并发要求不是很高的. 索引   索引是提高数据库的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,提高更为明显 但是,我们始终不回 避磁盘IO的弱点,是必须的。         磁盘搜索是巨大的瓶颈。当数据量变得非常大以致于缓存变得不可有效时,该问题变得更加明显。 应用 1 )使用连接池 对于访问数据库来说,建立连接的代价比较昂贵,因此,我们有必要建立 连接池 以提高访问的

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    android

    前言本身是一个很大的主题,涵盖程序的方方面面,任何不慎的操作,都有可造成比较大的影响,要知道程序的是可以累加的,多处的低下,会影响整体的,其后果可也是多方面的,本文总结了目前工作中 开发阶段中后期:功部分完善,通过现象进行模块开发阶段后期:功完善,充分考虑整体,通过现象进行系统后期无法满足要求----架构先天不足,只大批量重构过分提高会损害程序的可读和可维护先实现功 ,然后再进行程序功的正确更重要真正高的程序设计: more small, more fastmore simple, more fast……方法论在进行前,确保该功是否已基本完整 二是通用的Android,如同步改异步,各种缓存的使用等三是应用程序内部的,如内部逻辑、数据插入及查找、数据结构的安排与组织等以下部分针对于上述3种类型,分别进行简要说明:基本策略: 批量处理原则:对于需要循环调用地方,采用批量处理总结本身是对代码的重构和反思过程,通过找出我们很多设计、逻辑上的不足。

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    JS

    下面是一些关于客户端JS的一些的小技巧:1.关于JS的循环,循环是一种常用的流程控制。JS提供了三种循环:for(;;)、while()、for(in)。 在这三种循环中 for(in)的效率最差,因为它需要查询Hash键,因此应尽量少用for(in)循环,for(;;)、while()循环的基本持平。 从上来看,将数字转换成字符时,有如下公式:( +) > String() > .toString() > new String()。String()属于内部函数,所以速度很快。 因为前者是直接复制,而后者需要调用构造器,因而前者的更好。 因为JS的循环速度比较慢,而正则表达式的操作是用C写成的API,比较好。最后有一个基本原则,对于大的JS对象,因为创建时时间和空间的开销都比较大,因此应该尽量考虑采用缓存。

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