在开发 socket 应用程序时，首要任务通常是确保可靠性并满足一些特定的需求。利用本文中给出的 4 个提示，您就可以从头开始为实现最佳性能来设计并开发 socket 程序。本文内容包括对于 Sockets API 的使用、两个可以提高性能的 socket 选项以及 GNU/Linux 优化。
在 Linux 平台上进行开发，IO 操作是一个非常重要的领域，掌握 IO 操作不仅能够提升应用程序的性能，还能够提高系统资源的利用效率。那么，如何才能算得上精通 IO 呢？本文将从几个方面进行详细探讨，包括文件 IO、网络 IO 以及高级 IO 技术。
BPF (Berkeley Packet Filter) 最早是用在 tcpdump 里面的，比如 tcpdump tcp and dst port 80 这样的过滤规则会单独复制 tcp 协议并且目的端口是 80 的包到用户态。整个实现是基于内核中的一个虚拟机来实现的，通过翻译 BPF 规则到字节码运行到内核中的虚拟机当中。最早的论文是这篇，这篇论文我大概翻了一下，主要讲的是原本的基于栈的过滤太重了，而 BPF 是一套能充分利用 CPU 寄存器，动态注册 filter 的虚拟机实现，相对于基于内存的实现更高效，不过那个时候的内存比较小才几十兆。bpf 会从链路层复制 pakcet 并根据 filter 的规则选择抛弃或者复制，字节码是这样的，具体语法就不介绍了，一般也不会去直接写这些字节码，然后通过内核中实现的一个虚拟机翻译这些字节码，注册过滤规则，这样不修改内核的虚拟机也能实现很多功能。
eBPF 是 Linux Kernel 3.15 中引入的全新设计，将原先的 BPF 发展成一个指令集更复杂、应用范围更广的“内核虚拟机”。
前两天看到一群里在讨论 Tomcat 参数调优，看到不止一个人说通过 accept-count 来配置线程池大小，我笑了笑，看来其实很多人并不太了解我们用的最多的 WebServer Tomcat，这篇文章就来聊下 Tomcat 调优，重点介绍下线程池调优及 TCP 半连接、全连接队列调优。
下面我们会介绍https://www.twitch.tv视频直播网站在使用Go过程中的GC耗时演变史。 我们是视频直播系统且拥有数百万的在线用户，消息和聊天系统全部是用Go写的，该服务单台机器同时连接了50万左右的用户。在Go1.4到1.5的版本迭代中，GC得到了20倍的提升，在1.6版本得到了10倍的提升，然后跟Go的Runtime开发组进行交流后，在1.7版本又得到了10倍的提升(在1.7之前，我们进行了大量的GC参数调优，在1.7中这些调优都不需要了，原生的runtime就可以支持)，总共是200
问题导读： 1 Kafka集群有什么优势？ 2 集群中部署多少个节点合适？ 3 集群针对系统如何调优？ Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作，单个Kafka服务器就可以支撑
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里，我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题，对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
此前的文章中，我们介绍了 tcp 协议的基本概念和连接的建立与终止 最后，我们介绍了“经受时延的确认”，这是一种将 ACK 包与下一条数据包合并发送的策略，这样可以尽量减少发往网络的报文，以提高传输的效率，节省网络资源。 除此之外，TCP 还有很多其他算法和策略用来优化网络的使用。
前言 LinkedIn 的即时通信系统目前单台机器可以处理数十万的持久连接，这是不断调优的结果。 最近，他们在官网博客中发布了优化过程，介绍了即时通信系统的技术选型、调优的重点。 基础技术构成 即时通信技术的基本要求就是server能够向client推送数据，需要通过持久连接实现，而不是传统的“请求-响应”模式。 对于这个需求，LinkedIn 选择了 Server-sent events (SSE)来实现。 SSE 特点是简单、兼容性好，client只需要和server建立一个普通的HTTP连接，当ser
Linux作为一个强大的操作系统，提供了一系列内核参数供我们进行调优。光TCP的调优参数就有50多个。在和线上问题斗智斗勇的过程中，笔者积累了一些在内网环境应该进行调优的参数。在此分享出来，希望对大家有所帮助。
来自年初和最近朋友的大厂面试题。 阿里巴巴 对象如何进行深拷贝，除了clone happen-before原则 jvm调优的实践 单例对象会被jvm的gc时回收吗 redis如果list较大，怎么优化 tcp的沾包与半包 socket编程相关的一些api和用法 建立和处理连接的是同一个socket吗，socket中两个队列分别是啥 项目中有使用过netty吗 TSL1.3新特性 AES算法原理 redis集群的使用 mysql与mogo对比 场景题：设计一个im系统包括群聊单聊 场景题：设计数据库连接池 场
将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能。但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用，可以进一步提升 Cilium 的网络性能。具体调优项包括不限于：
还真有，最近有 C++ 同学被百度从简历池捞起来面试了，目前经历了一二面，我把比较通用的面试问题抽离出来跟大家分享一波。
本文翻译自Analysis of the Effect of Core Affinity on High-Throughput Flows
本文分享了Linux内核网络数据包发送在UDP协议层的处理，主要分析了udp_sendmsg和udp_send_skb函数，并分享了UDP层的数据统计和监控以及socket发送队列大小的调优。
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。
net.core.netdev_max_backlog = 400000 #该参数决定了，网络设备接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目。 net.core.optmem_max = 10000000 #该参数指定了每个套接字所允许的最大缓冲区的大小 net.core.rmem_default = 10000000 #指定了接收套接字缓冲区大小的缺省值（以字节为单位）。 net.core.rmem_max = 10000000 #指定了接收套接字缓冲区大小的最大值（以字节为单位）。 net.core.somaxconn = 100000 #Linux kernel参数，表示socket监听的backlog(监听队列)上限 net.core.wmem_default = 11059200 #定义默认的发送窗口大小；对于更大的 BDP 来说，这个大小也应该更大。 net.core.wmem_max = 11059200 #定义发送窗口的最大大小；对于更大的 BDP 来说，这个大小也应该更大。 net.ipv4.conf.all.rp_filter = 1 net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1 #严谨模式 1 (推荐) #松散模式 0 net.ipv4.tcp_congestion_control = bic #默认推荐设置是 htcp net.ipv4.tcp_window_scaling = 0 #关闭tcp_window_scaling #启用 RFC 1323 定义的 window scaling；要支持超过 64KB 的窗口，必须启用该值。 net.ipv4.tcp_ecn = 0 #把TCP的直接拥塞通告(tcp_ecn)关掉 net.ipv4.tcp_sack = 1 #关闭tcp_sack #启用有选择的应答（Selective Acknowledgment）， #这可以通过有选择地应答乱序接收到的报文来提高性能（这样可以让发送者只发送丢失的报文段）； #（对于广域网通信来说）这个选项应该启用，但是这会增加对 CPU 的占用。 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 10000 #表示系统同时保持TIME_WAIT套接字的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192 #表示SYN队列长度，默认1024，改成8192，可以容纳更多等待连接的网络连接数。 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 #表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭； net.ipv4.tcp_timestamps = 1 #开启TCP时间戳 #以一种比重发超时更精确的方法（请参阅 RFC 1323）来启用对 RTT 的计算；为了实现更好的性能应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 #表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接，默认为0，表示关闭； net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 #表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭。 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10 #表示如果套接字由本端要求关闭，这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间。 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1800 #表示当keepalive起用的时候，TCP发送keepalive消息的频度。缺省是2小时，改为30分钟。 net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3 #如果对方不予应答，探测包的发送次数 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 15 #keepalive探测包的发送间隔 net.ipv4.tcp_mem #确定 TCP 栈应该如何反映内存使用；每个值的单位都是内存页（通常是 4KB）。 #第一个值是内存使用的下限。 #第二个值是内存压力模式开始对缓冲区使用应用压力的上限。 #第三个值是内存上限。在这个层次上可以将报文丢弃，从而减少对内存的使用。对于较大的 BDP 可以增大这些值（但是要记住，其单位是内存页，而不是字节）。 net.ipv4.tcp_rmem #与 tcp_wmem 类似，不过它表示的是为自动调优所使用的接收缓冲区的值。 net.ipv4.tcp_wmem = 30000000 30000000 30000000 #为自动调优定义每个 socket 使用的内存。 #第一个值是为 socket 的发送缓冲区分配的最少字节数。 #第二个值是默认值（该
相关参数仅供参考，具体数值还需要根据机器性能，应用场景等实际情况来做更细微调整。
L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
接下来cillianplatform项目的更新频率保持一周一次，等稳定了到公开测试版本，会告知大家。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
通常来说，一个优化良好的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能，然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能，并且我以此高负载测试超过 12 小时，服务器工作稳定。
MSL是Maximum Segment Lifetime英文的缩写,中文可以译为“报文最大生存时间”.
本文首先从宏观上概述了数据包发送的流程，接着分析了协议层注册进内核以及被socket的过程，最后介绍了通过 socket 发送网络数据的过程。
问题:最近的抢购有点火，到点抢购的时候网站就会出现502 bad gateway错误 顶不住消费者的压力。
上图这个服务器“优化”是不是似曾相识，网上有太多太多这样的文章，核心调优方案就是开启 tcp_timestamps 和 tcp_tw_recycle。诚然这个“调优“，确实如毒品一般让业务瞬间得到虚幻一般的高潮，但是他的危害也如毒品一般让业务一步步陷入深渊。
阿里巴巴篇 扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等 具有扎实的Java编程基础，理解IO、多线程等基础框架 熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解 精通多线程编程，熟悉分布式,缓存,消息队列等机制；熟悉JVM，包括内存模型、类加载机制以及性能优化 精通spring mvc、orm框架（ibatis或hibernate）、模板引擎（velocity）、关系型数据库设计及SQL 具备良好的面向对象编程经验，深入理解OO、AOP思想，具有很强的分
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：
附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.Liunx和
在这个技术不断更新的年代，跟不上时代变化的速度就会被刷掉，特别是咱们程序员这一群体，技术不断更新的同时也要同时进步，不然长江后浪推前浪，前浪......
参考链接：https://blog.csdn.net/dog250/article/details/6896949
通常来说，一个优化良好的 Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能，然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能，并且我以此高负载测试超过 12 小时，服务器工作稳定。 这里需要特别说明的是，本文中所有列出来的配置都是在我的测试环境验证的，而你需要根据你服务器的情况进行配置： 从 EPEL 源安装 Nginx： yum -y install nginx 备份配置文件，然后根据你的需要进行配置： cp /etc/nginx/ngi
将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提升 Cilium 的网络性能. 具体调优项包括不限于:
扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等
当前，市面上有《Java XX宝典》类似的图书，而且图书中的内容都着重在讲解Java最为基础的部分，最严重的是，里面有着大量错误的内容，极具误导性。另外，网上也有各种各样的Java面试题， 很多也是着
来源 | https://blog.51cto.com/nxlhero/2515849
上回书讲到了运维小哥的调优方法论（上），对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事：一、Ceph调优；二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情，下面来看看运维小哥是如何调优的。
昨天某位客户向我咨询这样一个问题：他通过本地 MySQL 命令行连接数据库发现管理员不需要验证密码即可进行后续操作。为了查明原因，他尝试过修改管理员密码，依然无效。为了对比，他还特意创建了一个带密码的新用户，通过 MySQL 命令行可以正常进行密码验证。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | nxlhero 来源 | https://blog.51cto.com/nxlhero/2515849 文章内容结构 第一部分介绍生产上出现Dubbo服务拥堵的情况，以及Dubbo官方对于单个长连接的使用建议。 第二部分介绍Dubbo在特定配置下的通信过程，辅以代码。 第三部分介绍整个调用过程中与性能相关的一些参数。 第四部分通过调整连接数和TCP缓冲区观察Dubbo的性能。 一、背景 生产拥堵回顾 近期在一
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
比较宽泛地讲，网络方向的性能分析既包括主机测的网络配置查看、监控，又包括网络链路上的包转发时延、吞吐量、带宽等指标分析。包括但不限于以下分析工具：
以下案例基于 Ubuntu 16.04，同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示：
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