第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节,磁盘大小,可用内存,cpu资源网络以及连接他们的组件,都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候,可能会刷出缓存来腾出空间,这时候会导致io过高,所以再发现问题的时候,要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu,高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作,那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu,因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
线上的Redis服务经经常有业务反馈响应慢的问题,针对这类问题,最好的分析方法是确定一个Redis的基准性能,然后去分析究竟什么原因导致的Redis变慢。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
到底是什么在消耗CPU? 我开始考虑在同一台机器上运行的其他Wolfram云服务了,但看起来它们不像是会导致我们所看到的缓慢运行问题。但是想要简化系统的想法使我想把这些都删除。一开始,我隔离了生产集群上的一个节点,然后我建立了一个自己的Wolfram Private Cloud。但是缓慢运行的问题仍然存在,但令人疑惑的是,在不同时段和不同机器上,它们表现出了一些不同的特点。 在我的Private Cloud上,我可以登录Linux系统查看数据。我做的第一件事就是将 top 和 ps axl 的结果导入到Wo
《1分钟了解区块链的本质》,介绍了什么是区块链,区块链是一个没有管理员,每个节点都拥有全部数据,高可用的分布式存储系统。 《1分钟了解挖矿的本质》,介绍了什么是挖矿,挖矿是在最新区块链的数据上,生成一个符合条件的区块,链入区块链的过程。 区块链有个特点:虽然大家都在采矿,但挖到矿的速度是均匀的。以承载比特币的区块链为例,平均每10分钟产出一个区块,这个速度基本是不变的。 有朋友就有疑问了,计算能力越来越强,计算节点越来越多,计算区块头hash的速度理论上应该是越来越快的呀。技术上,区块链如何动态调节,以保证
不管是开发同学还是DBA,想必大家都遇到慢查询(select,update,insert,delete 语句慢),影响业务稳定性。这里说的慢,有两个含义一是比正常的慢,有可能正常执行时间是10ms,异常的是100ms 。二是sql执行时间超过设置的慢查询标准比如500ms。
运营push发送数量较大,发送时间密集,同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的,对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
在刚刚结束的全球开源峰会 GOTC 2021 上海站上,Linux 内核与 Git 创造者 Linus Torvalds 接受了 Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 的独家专访。时逢 Linux 内核诞生三十周年,双方从 Linus 维护内核 30 年来的心路历程开始,聊到中国开发者应该如何参与内核贡献。期间的 Linus 也是畅所欲言,金句频出。 当聊到目前 Linux 内核开发面临的主要挑战时,Jim 认为适配 x86、ARM、RISC-V 等日新月异的芯片架构对 Linux 来说
这个项目有很多 key/value 数据(约 100 GB)需要使用,使用时基本是只读的,偶尔更新时才会批量导入,且可以忍受短暂的停机导入。我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB,应该是比较靠谱的,于是就选它了。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。 比如,存储过程中有三条大概形如这样的语句执行得很慢:
下图展示的是 7 种作用于不同分代的收集器,如果两种收集器之前有连接,表示它们可以配合使用。收集器所在的位置表示它是属于新生代收集器还是老年代收集器。
作者:kevine 前言 在 Redis 的实际使用过程中,我们经常会面对以下的场景: 在 Redis 上执行同样的命令,为什么有时响应很快,有时却很慢; 为什么 Redis 执行 GET、SET、DEL 命令耗时也很久; 为什么我的 Redis 突然慢了一波,之后又恢复正常了; 为什么我的 Redis 稳定运行了很久,突然从某个时间点开始变慢了。 这时我们还是需要一个全面的排障流程,不能无厘头地进行优化;全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈,以及实施正确高效的优化方案。 这篇文章我们就从可能
作为后端开发,日常操作数据库最常用的是写操作和读操作。读操作我们下边会讲,这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。
这时我们还是需要一个全面的排障流程,不能无厘头地进行优化;全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈,以及实施正确高效的优化方案
Redis变慢排查的上一篇,我们是基于Redis命令为入口,比如命令使用不得当,bigkey问题,以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的,认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 戳【阅读原文】观看完整课程回顾 讲 师 介 绍 连续创业者、DIY/Linux 玩家、知乎小 V,曾在创新工场、百度担任后端开发。十余年一线研发和带队经验,经历了 ToB、ToC、O2O、国内、出海各种项目,见证了云计算时代的诞生,擅长研发最佳实践:Code Review、DevOps、Git Workflow、敏捷开发、架构、极客办公硬件。 Java 老项目常见质量问题 问题一:把 Jar 包提交到了代码库 Jar 包等二进制文件无法进行文本对比,体
DROP PROCEDURE IF EXISTS test_insert;--如果存在此存储过程则删掉
连续创业者、DIY/Linux 玩家、知乎小 V,曾在创新工场、百度担任后端开发。十余年一线研发和带队经验,经历了 ToB、ToC、O2O、国内、出海各种项目,见证了云计算时代的诞生,擅长研发最佳实践:Code Review、DevOps、Git Workflow、敏捷开发、架构、极客办公硬件。
苹果致歉降速门 互联网时代的产品升级跟传统时代不同,对于IT行业更是如此,硬件和软件需要同时升级,才能发挥出产品的最佳状态。最近发生两起事件令人瞩目,也让人看到IT行业跟其他行业的不同。 一是“苹果致歉降速门”。苹果基本上每次推新iphone,老款Iphone速度都会不给力.以前都有人发觉,但是苹果很大牌。只是今年一些用户在加利福尼亚州、纽约州和伊利诺斯州地区等多地法院提起的集体诉讼,激起了用户公愤。 为平息众怒,苹果于美国当地时间28日就“电池门”事件在官网发布了一封公开道歉信,就早期的iPhone产
前面已经讲过了雪花算法,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中)。我们可以看到它调用的是native 方法:
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
这个是Innodb最重要的参数,主要作用是缓存innodb表的索引,数据,插入数据时的缓冲,默认值为128M。
高 校校园,太平洋吹来暖湿的季风,学霸和学妹正在疯长,又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中,GPU能为学生发毕业论文带来好运,值得为它冒险。现代社会,驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷
前面已经讲过了雪花算法 ,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中)。我们可以看到它调用的是native 方法:
我们可以通过深度学习,检测到一个人,但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人,又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
查看完整直播回放:https://cloud.tencent.com/edu/learning/live-2859
作者简介:许庆伟,Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知,Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率,在一个称为页的内存组中创建一个内存映射,其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页,但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配,并且为了提高效率,为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。
2017年 Kotlin 被 Google 钦定为 Android 开发官方语言之一后,便如火如荼。很多团队开始应用了Kotlin,可谓是收益良多,可是也有一些问题,一个比较明显的就是Kotlin应用后编译速度会比较慢。这种感觉就像我们从Eclipse迁移到Android Studio变慢差不多。本文将尝试介绍一些方法来改善这一问题。
在Redis中,也存在缓冲区,即使Redis本身就是将数据存储在内存中,但也利用了内存缓冲区来避免因为请求处理速度跟不上请求接收速度而导致的数据丢失和性能问题。
激活函数也就是一些非线性单元,如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合。
在我们刚开始接触网站开发时,我们往往都是将代码和一些静态的网页资源存放在一起,由于我们平时的并不会对这些网页进行相关的升级迭代,且相应的静态资源也是十分有限的。但是在正常的实际开发过程中,单一的服务器上部署的网站,可能会随网站的多次迭代,静态资源越来越多,但是现如今,网络的服务器的容量价格十分昂贵,这就意味着,我们大部分的静态资源占据了大量的容量空间。也使得原本动态资源处理的速度变慢。
Windows 网络调优,微软一般是不建议的,默认设置就是最佳的,一般不需要调,可能越调越不好了,如果非要调,用TCPOptimizer这个软件,支持所有windows系统
问题导读: 1.Flume-NG与Scribe对比,Flume-NG的优势在什么地方? 2.架构设计考虑需要考虑什么问题? 3.Agent死机该如何解决? 4.Collector死机是否会有影响? 5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施? 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。 《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统
作者从2017年开始使用Linux作为主操作系统,作者当作主操作系统的Linux如下:
默认情况下,每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 (benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量), 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
默认情况下,每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 (benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量), 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
关于进程间通信,我前前后后写了不下十篇,后来整理成了一两篇,无非是写:shm共享内存、消息队列、管道等方式。 但是今天我接触到了另外一种以前确实没有想过的进程间通信方法,我把它讲给我的朋友们听,他们都惊呆了。 那就是:TCP实现进程间通信。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
我们在cpu篇就提到,iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思,就是等,就像等正在化妆的女朋友,总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇,I/O篇,计算机中最慢的那一环。其余参见:
进入面试流程的包括字节跳动、招银科技、百度、Keep、华为、花旗、京东、有赞、去哪儿、拼多多、okcoin,收到的offer有华为、招银、有赞、去哪儿,其他有一面凉、二面凉以及HR面凉等等。
我们知道外设访问内存需要通过DMA进行数据搬移,关于cpu, cache, device, dma, memory的关系可以通过下图说明:
转换在CSS3中可以实现元素的移动(translate)、旋转(rotate)、缩放(scale)等效果
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