我一看这个表,这不就是经典的 socket 四元组嘛。我只有一块网卡,其 IP 地址是 123.126.45.68,我想要与 110.242.68.3 的 80 端口建立一个 TCP 连接,我将这些信息填写在了表中。
1. 下载 ES 安装包 地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch(以 7.8.1 为例) 2. 解压安装包 tar -zxvf ./elasticsearch-7.8.1.tar.gz 3. 修改 Linux 系统限制配置,将文件创建数修改为65536个。 1. 修改系统中允许应用最多创建多少文件等的限制权限。Linux默认来说,一般限制应用最多创建的文件是65535个。但是ES至少需要65536的文件创建数的权限。 2. 修改系统中允许用户
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
(微信公众号:IT技术精选文摘, 微信号:ITHK01, 欢迎订阅) 同Apache http server的Perfork工作模型类似,Nginx也有master,worker进程的概念。 第一,很显然,启动Nginx,就必须在端口启动监听服务,也就是套接字(ip+port),通常Nginx作为WEB SERVER和反向代理服务器都会在80端口监听。在LINUX上,要开启<1024端口的监听服务,必须用特权身份运行,也就是说master进程应该以root身份启动。 第二,那么master进程主要的
之前做过两年的运维,用过很多命令,深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子,在做了研发后经常会有跑一些数据,对于结果数据的处理,我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计,把数据复制到excel里,然后数据分列,排序………… 最后得出某些简单的结论,我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
根据我们之前的一贯思路,对于一个工具来说都有一定边界和基础,然而软件或者数学都是基于一定的边界的,这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响,但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响,但不改变主题,所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
大致意思就是,他看了一个面经,说虚拟内存是 2G 大小,然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G,然后他就懵逼了。
网上几乎全部介绍Kotlin的文章都会说Kotlin的协程是多么的高效,比线程性能好很多,然而事情的真相真是如此么?
你是否曾经有想过这个问题,我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端,或者说是服务多少个用户?是不是说,无论用户数量有多少,只要 CPU 和内存足够,就能支持?
Redis 在日常的开发中,会积累大量的 Key,占用不少内存空间。有时候,我们想知道当前 Redis 里面有多少个 Key,是哪个 Key 占用了最大的内存。
结合上面的异常信息,我们可以知道dispatcher的默认配置值为all(AllChannelHandler来处理消息请求),因为测试环境上部署了好几个应用,如果每个应用都占用了500个线程,那Linux机器中默认配置的线程数是不够用的,所以就导致java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
在默认栈大小的情况下,多次运行代码,得出的结果是相差不大的。在发生StackOverflowError时,进程并没有结束,因为一个线程的StackOverflowError并不影响整个进程。 现在我们将配置JVM的启动参数-Xss(栈大小),以调整虚拟机栈的大小为256k。如果你是使用idea运行本例代码,可直接在VM options配置加上-Xss256K。如果你是使用java命令运行,可在java命令后面加上-Xss256k。
加上-H这个选项启动top,top一行显示一个线程(指的是(轻量级)进程? )。否则,它一行显示一个进程。
本文介绍了多线程和并发的基本概念,以及常见的多线程服务器方案,如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景,并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
并发 两个或者更多的任务(独立的活动)同时发生(进行):一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机,单核cpu(中央处理器)—— 某一个时刻只能执行一个任务:由操作系统调度,每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象(不是真正的并发),这种切换(上下文切换)是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态,执行进度等信息,都需要时间,一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展,出现了多处理器计算机:用于服务器和高性能计算领域。 台式机:在一块芯片上有多核(多个)cpu:双核,4核,8核
在很多项目,特别是互联网项目,在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
很多C++同学的项目都是webserver,属于网络编程项目。今天来看看微信,是怎么考察网络和系统的,这次分享是校招实习的面经。
今天来了解一下linux里面的一些小知识,学习一下linux里面的最大进程数,最大文件描述,最大线程数的问题。下面依次介绍: (一)Linux系统中最大可以起多少个进程? (1)32位系统中最多可以起
如果需要多个进程合作来完成某个任务,那个可能会存在资源争用或者其他一些意想不到的问题,这个时候,就需要通过实现进程同步来防止问题的产生。
对于做过单片机程序的朋友来说,delay是很常见的函数,通常就是while或者for循环,进行空指令的执行,由于单片机的晶振固定,一个机器周期的时间是固定的,执行多少个空指令, 就可以完成多少个机器周期时长的延时。其实在linux中的delay函数,道理是一样的,都是通过cpu执行空指令来达到延时的目的,但是对于操作系统这种多线程进行的方式来说,在需要延时的时候,可以通过将进程挂起的方式来实现延时。这就是sleep函数。
百科 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最
先介绍eventfd 1 #include<sys/eventfd.h> 2 int eventfd(unsigned int initval, int flags); 使用这个函数来创建一个事件对象,linux线程间通信为了提高效率,大多使用异步通信,采用事件监听和回调函数的方式来实现高效的任务处理方式(虽然会将逻辑变得复杂)。 linux内核会为这个事件对象维护一个64位的计数器(uint64_t).并在初始化时用传进去的initval来初始化这个计数器,然后返回一个文件描述符来代表这个事件对象。 第二
在生产环境中,我们通常在Linux环境下使用一些命令来监控主机的负载情况,例如每个程序对cpu的使用情况和内存的占用情况。我在生产环境中使用最多的就是top命令,通过对一些指标的观察,以此来判断机器的负载运行情况。
看你有个游戏项目,发布了吗?【没有,但是手机上有,运行展示】【面试前可展示的项目一定要准备好,要不就阻塞了】
我们当前这个系统和很多的第三方系统做了集成,出问题的就是其中一个三方系统。其实很简单,他们的系统会产生一些个人待办任务,然后待办任务的个数需要推送到我们的 APP 上,作为图标的角标显示。
单台 Elasticsearch 服务器提供服务,往往都有最大的负载能力,超过这个阈值,服务器性能就会大大降低甚至不可用,所以生产环境中,一般都是运行在指定服务器集群中。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。它相比于传统的关系型数据库有以下几个区别:不遵循SQL标准、不支持ACID原则、它的性能远超于SQL。
电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式系统中最重要的问题是进程间通信。 进程是“程序执行的一个实例” ,担当分配系统资源的实体。进程创建必须分配一个完整的独立地址
JMeter是一款压力、接口等等的测试工具,Jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数,用来监控服务器资源使用情况,不过需要安装一些插件。JMeter正常自带可以通过Tomcat的/manager/status来监控服务资源使用情况。这种情况只能监控Tomcat支持的资源使用部分。 通过本文宏哥主要来说一下如何通过JMeter插件来监控服务器CPU、内存(Memory)、磁盘(DisKs I/O)、网络(NetWork I/O)等相关资源。
Golang 里的并发指的是能让某个函数独立于其他函数运行的能力。当一个函数创建为 goroutine 时,Golang 会将其视为一个独立的工作单元。这个单元会被调度到可用的逻辑处理器上执行。Golang 运行时的调度器是一个复杂的软件,能管理被创建的所有 goroutine 并为其分配执行时间。这个调度器在操作系统之上,将操作系统的线程与语言运行时的逻辑处理器绑定,并在逻辑处理器上运行 goroutine。调度器在任何给定的时间,都会全面控制哪个 goroutine 要在哪个逻辑处理器上运行。
经常提到 6 核 12 线程,4 核 8 线程是什么意思?一核会定义处理一个线程,但是为提高效率,经常会将物理虚拟成逻辑处理单元,让一个物理核为2个虚拟核,每个核两个线程。
1、存储系统 如果可以的话,把Spark的hadoop的节点安装在一起,最容易的方式是用standalone的模式安装,用mapred.child.java.opts设置每个任务的内存,用mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置map和reduce任务的最大数来分隔来这两个集群的可利用资源,也可以考虑用YARN模式。 如果不行,就在一个局域网里面。但是对于Hbase这样的低延迟的系统
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
7月4日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程,NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍,Arm Linux系统简介(1.1理论课+实验课) 介绍实验平台,介绍Linux编译的基本技巧,介绍基本的开发环境。实验课:Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算(1.2) 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系,介绍
Elasticsearch 的官方地址:https://www.elastic.co/cn/
服务器是现代软件中非常重要的一个组成。服务器,顾名思义,是提供服务的组件,那么既然提供服务,那就要为众人所知,不然大家怎么能找到服务呢?就像我们想去吃麦当劳一样,那我们首先得知道他在哪里。所以,服务器很重要的一个属性就是需要发布服务信息,服务信息包括提供的服务和服务地址。这样大家才能知道需要什么服务的时候,去哪里找。对应到计算机中,服务地址就是ip+端口,但是ip和端口不容易记,不利于使用,所以又设计出DNS协议,这样我们就可以使用域名来访问一个服务,DNS服务会根据域名解析出ip。解决了寻找服务的问题后,接下来的问题就是服务器如何高效地处理连接。本文介绍服务器处理连接的架构演进。
【1】阻塞 IO(Blocking I/O):同步阻塞I/O模式,当一条线程执行 read() 或者 write() 方法时,这条线程会一直阻塞直到读取一些数据或者写出去的数据已经全部写出,在这期间这条线程不能做任何其他的事情。在活动连接数不是特别高(小于单机1000)的情况下,这种模型是比较不错的,可以让每一个连接专注于自己的 I/O 并且编程模型简单,也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
提到CPU核数,相信绝大部分的开发同学想到的都是top命令,直接到自己的服务器上看一下是多少个核。看到的核越多,貌似笑的越开心。比如说说我的CPU,用top命令展开以后,看到了有24核。
5.6开始MySQL正式支持多线程复制,如下命令查看有多少个线程在同步。 show variables like '%slave_parallel%'
显而易见,如今的 Redis 已经进入了成熟期,但依旧存在很多疑难杂症。数以千计的开发者都在开发和使用这个数据库,它拥有非常完善的文档。
1、twemproxy explore 当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候,通常只能通过客户端的一些数据分配算法(比如一致性哈希),来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster,但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前,我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。 Twitter,世界最大的Redis集群之一部署在Twitter用于为用户提供时间轴数据。Twitter Open Sou
当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候,通常只能通过客户端的一些数据分配算法(比如一致性哈希),来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster,但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前,我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。
是否使用 direct io,测试过程不使用OS 自带的buffer,使测试磁盘的结果更真实。Linux读写的时候,内核维护了缓存,数据先写到缓存,后面在后台写到SSD。读的时候也优先读缓存里的数据。这样速度可以加快,但是一旦掉电,缓存里的数据就没有了。所以有一种模式叫做direct io,跳过缓存,直接读写SSD。
在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。
进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 进程、线程、轻量级进程、协程和go中的Goroutine 那些事儿电话面试被问到go的协程,曾经的军伟也问到过我协程。虽然用python时候在Eurasia和eventlet里了解过协程,但自己对协程的概念也就是轻量级线程,还有一个很通俗的红绿灯说法:线程要守规则,协程看到红灯但是没有车仍可以通行。现在总结各个资料,从个人理解上说明下 进程 线程 轻量级进程 协程 go中的goroutine 那些事儿。 一、进程 操作系统中最核心的概念是进程,分布式
上网一搜epoll,基本是这样的结果出来:《多路转接I/O – epoll模型》,万变不离这个标题。 但是呢,不变的事物,我们就更应该抓出其中的重点了。 多路、转接、I/O、模型。 别急,先记住这几个词,我比较喜欢你们看我文章的时候带着问题。
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