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网站“动静分离”分析及实战

随着网站的数据日益增加,服务器看着变小,网站处理速度会越来越慢。此时你是不是该考虑换服务器了。这时,不妨考虑下给网站来个“大瘦身”。 可以说服务器80%的被图片等媒体资源占用,把这些资源用专门的容器存储起来(对象存储)即为简单的动静分离。 2.海量存储空间存储费用最低 服务器在满了之后,扩容所需的投资是巨大的。而使用对象存储基本是不用在意的。 ? 3.流量费用低 服务器流量基本是以带宽计费,费用也是高的不行。 该架构优势十分明显: 降低Web服务器负载,静态文件访问负载全部通过CDN; 存储费用最低,OSS的存储费用仅为ECS费用的50%; 海量存储空间,无需考虑存储架构; 流量费用低,相比直接通过OSS 需要注意的是,如果您想把用户上传的文件自动同步到“acar-csimages-bucket”中,您可以参考OSS相关SDK和API的PutObjcet部分,实现代码别自动上传。

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Linux服务器故障排查基本方案

>云服务器ECS+数据库RDS+缓存Redis 4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis 5.域名--->CDN-->WAF防火墙--->负载均衡 data/wwwroot/log ll -Srh tail -f XXX.XXX.COM-access.log 分析日志,找出最多的IP日志、最多的URL等 GoAccess 、ELK后台查看日志 查看使用情况 df -h 查看当前情况 iostat -x -k 3 3 avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 3.70 0.84 3.09 0.56 105.22 20.57 68.94 0.02 7.96 3.29 33.74 1.33 0.49 如果发现当前忙碌 www.baidu.com 问题:CPU 低,负载高,访问慢(数据库) 判断的数据库 1.慢查询 检查慢查询日志,可能是慢查询引起负载高,根据配置文件查看存放位置:log_slow_queries 2.是否有系统瓶颈 系统

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    Oracle导入导出(impexpimpdpexpdp)

    数据泵取只能在服务器端运行,客户端只能用来连接服务器启动导入导出操作 exp和expdp原理对比 exp/imp客户端程序,受网络,的影响; impdp/expdp服务器端程序,只受的影响 常规方式是使用SELECT的方式查询数据库中的数据,是需要通过buffer cache并通过sql的语句处理层再转移至exp的导出文件(即要经过sga,pga才传输到客户端,而exp直接路径则是直接从上将数据转移至 exp的导出文件,所以速度更快;而expdp是exp的版,相当于exp + direct mode + parallel(可能对导出文件还进行了压缩,这是从导出文件的对比结果发现的,具体不清楚)。 expdp比exp提供了并行的方式(写入多个导出文件) impdp的并行机制也让其比imp快很多 2 导入导出 2.1 exp 【交互方式备份emp表】/tmp/emp.dmp [mingjie.gmj@ecs 【交互方式备份scott用户】/tmp/scott.dmp [mingjie.gmj@ecs ~][00]$ exp scott/tigger Export: Release 12.1.0.2.0

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    开源社交系统ThinkSNS+ 性能简述

    概述 本文主要描述ThinkSNS Plus服务端系统性能、服务端高性能部署方案及优化措施、服务端系统持续优化及策略。本文未涉及前端(PC站点、H5站点、Android、IOS)性能方案。 系统吞吐量 压测的服务器为一台阿里云ECS服务器,服务器配置为2vCPU/4GB/5Mbps/普通云200G。 配置信息缓存 php artisan config:cache,缓存配置文件,减少IO。 5. 路由缓存 php artisan route:cache,缓存路由文件,减少IO。 6.  将程序和数据安装到SSD;以阿里云ECS为例:SSD云16000IOPS+,而所谓的高效云不过3000IOPS;SSD云效率是高效云的五倍以上。 10.  l 分布式文件系统(目前不支持,已列入计划,之后会支持云存储) 系统优化和 以上提及的各种优化部署策略,部分都是建立在增加服务器的基础上提系统的处理能力,并未涉及到系统程序的优化,那是不是程序优化就不重要了

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    浅谈块存储的安全配置

    阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备,高性能、低时延,满足随机读写,可以像使用物理硬一样格式化、创建文件系统,可用于云硬、快照、模板。 安全 今年DEF Con来自Bishop Fox的高安全分析师Ben Morris显示了公共EBS卷可能公开未加密公共暴露给外部客户,通过任意加载快照即可暴露内容,有点像本地C开启了共享,然后被攻击者以 net use的方式挂载一样泄露安全信息。 这个快照功能类似于操作系统共有镜像功能,市场中共享镜像就是ECS实例系统某一时刻的快照,这个安全问题只是数据里可能有敏感信息而已。 ecs AttachDisk --RegionId default --InstanceId InstanceId --DiskId DiskId即可绑定实例挂载云,当然该的状态必须为待挂载(Available

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    linux挂载和扩容。

    扩容: 1、分区 [root@ecs-7837 ~]# fdisk /dev/vda WARNING: DOS-compatible mode is deprecated. 3)将pv加入到vg卷组 [root@ecs-7837 ~]# vgextend VolGroup /dev/vda3 ? 4)查看 Free PE/Size 大小,这里为10239 ? 6)扩容lv [root@ecs-7837 ~]# lvextend -l +10239 /dev/VolGroup/lv_root ? ? CentOS 7 下执行: [root@ecs-7837 ~]# xfs_growfs /dev/VolGroup/lv_root 5、查看空间是否扩容 ? 再次使用 fdisk -l 查看系统内情况发现 /dev/sdb上已有一个 Linux LVM 格式的 /dev/sdb1分区 ?

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    Kubernetes 集群指南:从理论到实践

    容器的 worker 节点时,该方式会通过在 ECS 上原地替换 Kubernetes 组件的方式(主要为 kubelet 和其相关组件),完成整个集群的工作。 首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件之后,该节点也就被成功的到了 1.16。 然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其为 1.16,从而完成整个集群的工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。 ,只有在资源足够的情况下程序才能在 ECS 上完成对节点的。 等相关应用不够友好,可能会因此发生不可用或者故障; 所有的节点经历重置,储存在节点本地上的数据都会丢失; 这种方式可能会带来宿主机 IP 变化等问题,对包年包月用户也不够友好。

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    云原生|Kubernetes 集群指南

    容器的 worker 节点时,该方式会通过在 ECS 上原地替换 Kubernetes 组件的方式(主要为 kubelet 和其相关组件),完成整个集群的工作。 首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件之后,该节点也就被成功的到了 1.16。 然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其为 1.16,从而完成整个集群的工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。如图所示: ? ,只有在资源足够的情况下程序才能在 ECS 上完成对节点的。 等相关应用不够友好,可能会因此发生不可用或者故障; 所有的节点经历重置,储存在节点本地上的数据都会丢失; 这种方式可能会带来宿主机 IP 变化等问题,对包年包月用户也不够友好。

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    Kubernetes 集群指南:从理论到实践

    容器的 worker 节点时,该方式会通过在 ECS 上原地替换 Kubernetes 组件的方式(主要为 kubelet 和其相关组件),完成整个集群的工作。 首先我们会对 ECS A 上的原本为 1.14 的 Kubelet 及其配置为 1.16,在完成节点 ECS A 上的组件之后,该节点也就被成功的到了 1.16。 然后我们再对 ECS B 进行相同的操作,将其为 1.16,从而完成整个集群的工作。 在这个过程中节点保持运行,ECS 的相关配置也不会被修改。如图所示: ? ,只有在资源足够的情况下程序才能在 ECS 上完成对节点的。 等相关应用不够友好,可能会因此发生不可用或者故障; 所有的节点经历重置,储存在节点本地上的数据都会丢失; 这种方式可能会带来宿主机 IP 变化等问题,对包年包月用户也不够友好。

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    每天4亿行SQLite订单大数据测试(源码)

    SQLite极致性能 关闭同步,Synchronous=Off,提性能。添删改操作时不必同步等待写入,操作系统会延迟若干毫秒批量写入 设置WAL模式,Journal Mode=WAL,减少锁定。 ,主要受限于SQLite.Data.dll的Prepare 查询速度 非首次查询,缓存命中以后,索引查询基本上都是毫秒。 虽然整个数据库26.5G,但操作系统只会加载需要部分 对于重要程度不是特别高的场合,可以大量使用SQLite库保存历史数据,平时用不到的时候只占硬,不占内存 ? 9, 记录数Select Count,362058毫秒,约6分钟,超慢 ? SQLite在云端 http://bigdata.newlifex.com/Admin admin/admin 租用阿里云最低配置ECS,单核1G,1M带宽,每年300块,每天九毛钱 部署BigData

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    ECS误删文件后恢复数据

    该工具最给力的一点就是支持ext3/ext4双格式分区恢复,基于整个的恢复功能较为强大。 在数据被误删除后,首先要做的是卸载被删除数据所在的分区。 因为将文件删除后,仅仅是将文件的inode节点中的扇区指针清零,实际文件还存储在上,如果以读写模式挂载,这些已删除的文件的数据块就可能被系统重新分配出去,在这些数据块被新的数据覆盖后,误删除的数据就无法恢复 所以,以只读模式挂载可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险,提高恢复数据成功的几率。 本教程适用的对象是: 中文件误删除的用户,且未对进行过写入等操作 网站访问量小、少量ECS实例的用户 需安装的软件及版本:e2fsprogs-devel、e2fsprogs、gcc-c++、 步骤二:使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 完成以下操作,使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程: 检查ECS现有的和可用分区,并对/dev/vdb进行分区和格式化。

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    rocketmq-4:线上rocketmq slave节点的ECS宕机恢复实记

    (4).总结 正文 (1).问题发现与持续时间 阿里云钉钉提醒: ECS宕机时间:2019.6.10下午2点57分 恢复时间:2019.6.11下午4点 (由于10号我请病假,所以堆积了大概一天的消息约 2.cpu-iowait iowait飙到了近40%,后续有空会到SSD,没有什么成本(小点儿就行),极端情况下的可用性大幅提高。 ? 我们zabbix设置的报警阈值是:20 ? 3.cpu-jumps 可以看到IO中断大幅飙,从平时的1.7K飙到31K,是平时的18倍。 ? 5.带宽幅 500Mbps+,带宽跑满1/3。 ? 我们选在的机型: ? (4).总结 1.rocketmq性能足够; 2.尽量还是使用ssd,不会有什么额外成本,ssd现在很便宜,极高的提了极端情况下集群的健康水平;

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    linux确认已经卸载数据并可以新建自定义镜像

    自定义镜像 FAQ 如何查看数据? 您可以通过 df 命令查看数据的使用情况,以及文件系统被挂载的位置。例如:df –lh 您可以通过 fdisk 命令获取数据的分区情况。 更换系统时另选操作系统,是否可以使用自定义镜像? 可以。 注意:系统更换为自定义镜像后,原来的数据将被全覆盖。 已创建的自定义镜像,是否可以用于更换另一台云服务器 ECS 的系统数据? 可以。 但需要注意,自定义镜像将全部覆盖该服务器系统的所有数据。请参考使用镜像创建 ECS 实例。 是否可以自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬等? 均可以。 例如:在华东 1 地域的实例中创建的自定义镜像,不可以用在华北 1 地域开通云服务器 ECS。 如果您需要跨地域使用自定义镜像,可以通过复制镜像来实现,请参见复制镜像。 包年包月实例的自定义镜像,是否可以用于创建按量付费的云服务器 ECS? 可以。自定义镜像功能不区分实例的付费方式,即不区分是否包年包月或按量付费。

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    Cgroup测试&CFS计算方法

    total-vm:4344kB, anon-rss:76kB, file-rss:280kB, shmem-rss:0kB 1.3 IO限制(blkio.throttle.read_bps_device) 模拟大量 0.20 2 CGROUP内部 2.1 子系统 好了,有了以上的感性认识我们来,我们来看看control group有哪些子系统: blkio — 这个子系统为块设备设定输入/输出限制,比如物理设备( ,固态硬,USB 等等)。 层(Hierarchy):控制组可以组织成hierarchical的形式,既一颗控制组的树(目录结构)。控制组树上的子节点继承父结点的属性。 子系统必须附加到一个层上才能起作用,一个子系统附加到某个层以后,这个层上的所有控制族群都受到这个子系统的控制。Cgroup的子系统可以有很多,也在不断增加中。

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    做物联网平台,MongoDB是首选

    今天再次在两台Linux CentOS主机安装了MongoDB数据库,对其高特性进行了验证。有以下经验。 一、MongoDB无初始结构化的定义,有利于物联网数据的松散化管理。 { "_id" : ObjectId("5cee8589f918f3b3837a6c81"), "name" : "car1", "failure" : "yes" } 3、MongoDB直接架构在上 [root@ecs-maxing-0001 bin]# cd /data/db [root@ecs-maxing-0001 db]# ls journal local.0 local.ns maxing 建索引后效果将提很多,有利于物联网数据的大数据快速检索。 : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 } 2、实测在1GB左右的数据量,从优化前的执行15.15S到优化后降至0.013S,性能提

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