MQ都使用磁盘来存储消息。这样服务器下电也不会丢数据。绝大多数用于生产系统的服务器,都会使用多块磁盘组成磁盘阵列,这样即使其中的一块异常,也可把数据从其他磁盘中恢复。
关于 Redis 的运维,我的经验仅限于安装、备份,而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过,我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ,读取 11万/秒 的能力,咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异,减一半,甚至减三分之一,3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。(最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列)
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
生产者发送消息有负载均衡。生产者发送消息时,会自动轮询当前所有可发送的broker,一条消息发送成功,下次换另外一个broker发送,以达到消息平均落到所有的broker上。
理想情况下用户对内存的期待是大容量、高速度和持久性,但是现实中却是一个由缓存、主存、磁盘组成的内存架构,该架构中,缓存低容量、速度快但是成本高,主存中速度、中容量和中成本,磁盘就是大容量、持久性但是速度慢。
首先,我们要了解分布式系统的原理和应用,因为在高并发场景下,服务器集群往往会扮演着至关重要的角色。对于如何优化集群的负载均衡、数据存储以及网络通信等方面都需要有深入的了解。
内存是计算机的重要资源,虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高,但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户,它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度,Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略,我们今天要介绍的是 HugePages,也就是大页[^1]。
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
最近笔者在看性能分析相关的是知识,就特意针对内存整理了这一篇文章,在这里笔者主要从下面三个方面来介绍这方面的知识: 1.内存的作用是什么,他在操作系统中的基础知识都有哪一些? 2.查看内存和内存相关问题涉及到的工具都有哪一些,他们的使用方式是什么样子的? 3.碰到内存问题的时候,我们需要怎么去定位呢?
由于行内某交易系统需要进行版本更新,为保证新版本上线后可以达到最优效果,根据需求,对该系统的Oracle数据库进行了一次深入诊断、分析和优化。在分析过程中,果然发现了一些由于SGA设置问题导致的系统运行风险。经过简单的优化,问题最终得以顺利解决。本文对整个分析排查过程、解决方案及最终效果进行了简单的描述和记录。
缓存是现在所有高并发系统必需的核心模块,主要作用就是把经常访问的数据(也就是热点数据),提前读入到内存中。这样,下次访问时就可以直接从内存读取数据,而不需要经过硬盘,从而加快应用程序的响应速度。
关键业务的考核指标,重点关注业务价值评价的标准指标,电商类的下单量、支付量等,股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定,建立一套基于业务价值的监控指标。
顺序预读(prefetch,在Linux中也称为预读,read ahead)是一种用于提升顺序读性能的技术,用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。Linux内核在通用预读框架中执行顺序文件预读,它主动拦截VFS层中的文件读取请求,并将顺序的请求转换为异步预读请求,为即将到来的请求引入数据块,并在大块中进行。
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Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
背景:某个类似准实时的数据分析系统,每15分钟从其他6个数据库中抽取五百张增量数据表,并进行15分钟粒度统计,同时有个前端门户进行查询。
MONGODB 实例的内存使用率是一个非常重要的指标,内存使用率过高会导致MONGODB 实例的内存溢出,本文主要通过查看MONGODB的实例内存的使用率得方法,使MONGODB的使用者尽快发现内存方面出现的问题,提早进行相关的应对。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
此文重新发送的主要原因是,经过MONGODB 中文社区内容联席主席的指导下发现部分问题,进行修改,重新发送,修改问题的位置,已经标记成粗体。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
背景 我们在程序设计时,有一个极其重要的非功能性指标:性能,总是无时无刻不缠绕在程序员的脑海,尤其是我们开发的面向大众的Web服务,网络接口等程序。 高性能的程序可以使用更少的服务器资源提供同样规模的用户请求(成本低),也可以更快的响应用户请求(体验好)。 当然,高性能的程序设计也会更加复杂,开发也有更大难度。 这次的内容,我们面向高性能程序设计方向,来讲一讲其中最核心最重要的缓存。 希望能够帮助大家更好的理解缓存为王的含义,也能更好的利用缓存,设计出高性能的程序。 本文作者:michaeywang
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
load average: 0.00, 0.00, 0.00 系统负载,即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
计算机系统中的存储系统指的是用于存储和访问数据的硬件和软件组件。存储系统的主要目的是提供计算机系统运行所需的数据和程序的长期存储和快速访问。
一、CPU 良好状态指标 CPU利用率:User Time <= 70%,System Time <= 35%,User Time + System Time <= 70%。 上下文切换:与CPU利用
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景(例如http代理服务器);另外有一个小技巧,针对互联网图片服务器,可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片的问题,将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
大多数测试人员在谈到性能测试时,往往会倍感压力。对于我来说更是如此,想做好性能测试需要庞大的知识体系,不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方,此次逐步揭开性能测试得神秘面纱,结合课堂学习及自身消化理解后的,归纳了一些性能测试的基础知识,希望对大家理解性能测试有所帮助。
上周,对性能测试系列专题,在公号内发表了第一篇介绍:【性能系列连载一】开篇:性能测试不可不知的“干货”,但反响貌似并不太好,但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识,含着泪也得继续写。
很多squid 优化只限于在 squid 参数和系统参数上面的调整。但是这个实在只是细枝末节的事情,只要不是太弱智的配置导致无法缓存,squid的性能不会有太大差距,也就提高10%左右,只有实际的业务针对 squid 进行一些调整,squid 才会真正爆发出他的能量,很多时候有 100%-200% 的提升。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
昨天我们先提前科普了下一致性哈希算法(一致性哈希算法,在分布式开发中你必须会写,来看完整代码),后来讲到了当我们的系统面临持续增加的并发给我们的数据库磁盘IO带了了性能瓶颈,特此为我们的系统引入了缓存,并且学习了我们在开发中该怎么去正确的使用缓存的读写策略(你一定要掌握这种缓存读写策略,开发必备),同时结合案例给出一些建议防止数据不一致的情况,那我们的系统现在就是这样的架构了。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
其中基节点是一块单独申请的内存空间(约占40字节)。并不在Buffer Pool的那一大片连续内存空间里。
MySQL数据库的性能调优是数据库管理员和开发者们必须面对的挑战,而性能关键的方式在于参数的调优,其中 innodb_lru_scan_depth 是不可忽视的一项。今天我们一起了解这个参数,探讨如何通过调整它来优化数据库性能。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统,比如像我们面向B端提供摄像头服务,很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来,展示给用户,我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据,并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中,因为我们数据量和业务复杂性的增长,确实遇到了一些明显的性能问题,分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级,而调一次数据库最快也得1-2毫秒,有着2-3个数量级的差距。
通常情况,在我们面临系统的基础设施,例如数据库无法处理量级的请求时候,总是会下意识的使用缓存,这次我们以设计的角度思考,在为你的系统引入缓存之前,它是否真的需要缓存呢?
该文介绍了缓存与性能的一些思考,作者通过数据分析指出,缓存命中率与性能并不是线性关系,只有当缓存命中率达到80%以上时,才会带来明显的性能提升。缓存与性能的关系受到业务场景、局部性等因素的影响,需要针对具体情况进行优化。作者建议,在优化缓存命中率的同时,也要注意整体性能的提升,如使用SSD、增加线程数等。优化存储系统,特别是数据库服务,也是提升性能的关键。
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
图中由上至下,位价越来越低,速度越来越慢,容量越来越大。 磁盘、磁带属于辅助存储器。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
要搞明白 Go 语言的内存管理,就必须先理解操作系统以及机器硬件是如何管理内存的。因为 Go 语言的内部机制是建立在这个基础之上的,它的设计,本质上就是尽可能的会发挥操作系统层面的优势,而避开导致低效情况。
代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能。
CSG存储网关是基于腾讯云高性能、高可靠性的对象存储系统COS对外提供iSCSI、NFS和CIFS/SMB访问协议。作为一种混合云方案, 帮助用户不用修改本地应用就可以把数据上传到COS。网关可以部署在用户IDC也可以部署在腾讯云上,产品形态如下所示。
开源数据库系统可以分为关系型数据库(如 MySQL, PostgreSQL)和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
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