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如何计算服务器能够承受多大的pv?

你想建设一个承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。...115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。...如果你的服务器一秒处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。...(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存...4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。

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(转载)如何计算服务器能够承受多大的pv

你想建设一个承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。...115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。...如果你的服务器一秒处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。...(全文完) 附:性能测试基本概念 一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化...以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。

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你的接口,真的承受高并发吗?

本地重现 首先我们可以准备一个并发工具类,通过这个工具类,可以在本地环境模拟并发场景.手机查看代码并不友好,但是没关系,以下代码均是给你复制粘贴进项目重现问题用的,并不是给你手机上看的.至于这个工具类为什么模拟并发场景...为什么这些时间,都是5个为一组,且每组数据相差是1s左右呢?...但是其实当时压测的时候,数据库的最大连接数设置的是200,并且当时的压测压力并不大.那为什么还会有这个问题呢?那么仔细看前面的代码 ?...敲黑板划重点 之前肥朝就反复说过,遇到问题,要经过深度思考.比如这个问题,我们得到什么拓展性的思考呢?我们来看一下之前一位粉丝的面试经历 ?...其实肥朝认为,即使这个方法经常调用,但是都是单表insert、update操作,执行时间非常短,那么承受较大并发问题也不大.关键是,这个事务中的所有方法调用,是否是有意义的,或者说,事务中的方法是否是真的要事务保证

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Redis 高可用篇:Cluster 集群支撑的数据多大

但是,切片集群会涉及多个实例的分布式管理问题,需要解决如何将数据合理分布到不同实例,同时还要让客户端正确访问到实例上的数据。...开篇寄语 “技术不是万的,程序员也不是最厉害的,一定要搞清楚,不要觉得「老子天下第一」。一旦有了这个意识,可能会耽误我们的成长。...Cluster 实现原理 “65 哥:数据切片后,需要将数据分布在不同实例上,数据和实例之间如何对应上呢?...如果在一个配置纪元里面没有从节点收集到足够多的支持票,那么集群进入一个新的配置纪元,并再次进行选举,直到选出新的主节点为止。 跟哨兵类似,两者都是基于 Raft 算法来实现的,流程如图所示: ?...集群可以设置多大? “65 哥:有了 Redis Cluster,再也不怕大数据量了,我可以无限水平拓展么?

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一条SQL多大内存?

初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完? 学了数据库后,我又开始问自己类似的问题,一条 SQL 能把数据库内存全部吃完?...经过零零散散学了些数据库系统知识,最终把这些零碎的知识拼凑起来,完整呈现一条SQL请求发给数据库,数据库到底怎么层层运转,最终把数据吐给最初的请求(客户端)后,我才不迷惑了!...回到主问题,一条 SQL 多大内存?...在sql server中默认的一个 page 存 8K数据, memory_usage 等于4,意味着总共使用了 32KB的数据。 看到这,有疑惑是这样的。...所以数据库在导入导出数据时,也可以据量派船。数据量大,就把数据包缓存加大;反之,就用恒定量的数据包。但修改数据包缓存属性会造成更多麻烦,除非掌控全局影响,轻易不修改。

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一条SQL到底多大内存?

SQL145题系列 初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完? 学了数据库后,我又开始问自己类似的问题,一条 SQL 能把数据库内存全部吃完?...经过零零散散学了些数据库系统知识,最终把这些零碎的知识拼凑起来,完整呈现一条SQL请求发给数据库,数据库到底怎么层层运转,最终把数据吐给最初的请求(客户端)后,我才不迷惑了!...回到主问题,一条 SQL 多大内存?...在sql server中默认的一个 page 存 8K数据, memory_usage 等于4,意味着总共使用了 32KB的数据。 看到这,有疑惑是这样的。...所以数据库在导入导出数据时,也可以据量派船。数据量大,就把数据包缓存加大;反之,就用恒定量的数据包。但修改数据包缓存属性会造成更多麻烦,除非掌控全局影响,轻易不修改。

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小米上市,5%的承诺支撑多大的估值?

,在互联网上从来都不缺话题和热度,如今登陆资本市场,成人礼自然备受关注,有媒体计算,小米会产生9位身家超过10亿美元的富豪,工号前5500的小米员工将可以在北京买至少一套房,这个统计的前提都是小米会以多大估值上市...此外,数据显示2017年华为营收6036亿元,净利润475亿元,净利润率为7.87%。可见,小米4.67%这个净利润率是标准硬件公司的水准。...从荣耀总裁赵明对此的回应可一窥端倪: “其实你可以调查一下,中国做硬件的公司有几个的综合硬件的净利润率达到5%的,综合硬件的净利润率达到5%的,凤毛麟角,就我们而言,如果综合硬件净利润率达到这个水平...LV卖出“价格不厚道”的奢侈品,因为消费者认可其品牌;锤子最初像苹果一样高溢价定价,后来卖不动只有主动降价。...苹果从来不强调自己价格贵贱,然而消费者心如明镜:iPhone相对于同行而言定价“不厚道”,苹果拿走了市场大部分利润,然而iPhoneX一旦定价高出承受范围,就卖不动了。

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数据泄露之伤,企业准备好去承受了吗?

01数据泄露,企业“伤不起” 根据Canalys报告《网络安全的下一步》显示,2020年云上数据泄露呈现爆炸式增长,短短12个月数据泄露的数量达到310亿条,比上一年增长了171%,而在未来,该数据还会持续上升...这其中就包括公开数据,可以免费获取和访问的数据,例如营销材料、客户服务合同和价目表等;内部数据,安全要求较低但不打算公开的数据,例如客户数据,组织结构图等;秘密数据,直接影响企业运营的数据,例如供应商信息...鉴于各类数据的集中式存储与管理在各种云平台中,泄露数据的几率也大大增加。...02智能技术防护厂商正在解企业燃眉之急 蠕虫、木马、脚本病毒、熊猫烧香等等那些耳熟详的手段,一度让企业的数据库成为攻击者的后花园,传统的防火墙、IDS、WAF、终端杀毒等技术显得有点捉襟见肘,而新的攻击手段例如...金融领域的困境是可以预见的,在传统的手段捉襟见肘的情况下,企业一旦被突破,所承受的后果根本无法想象。

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训练过程–Batchsize(总之一般情况下batchsize多大就设多大

2)跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快。 3)在一定范围内,一般来说 Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。...即发现batch 太多大, 训练一点效果没。 这之前我们的讨论是基于梯度下降的,而且默认是一阶的(即没有利用二阶导数信息,仅仅使用一阶导数去优化)。...所以现在一般是显存放多少就放多少。而且实际调起模型来,真的是数据分布和预处理更为重要,数据不行的话 玩再多花招也没用。...设置多大的batch_size(未整理,凑合着看吧) Large Batch Large Batch在 keypoints上也是有用的,大概提到0.4到0.3的点的AP。...大的batch更充分利用GPU。 batch的大小并没有固定模式,不需要非要2^n的size。 综合以上几点进行权衡,选择你的batch。

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在前后端分离的路上承受了多少痛?看看这篇是否帮到你?

前后端API交互如何保证数据安全性? 然而有很多团队,尤其是没有对前后端都特别有经验的架构师设计下,实践并不那么顺利,比如,你可能会碰到这些问题:为什么前后端分离了,你比从前更痛苦?...等等………… 重构 下面步入正题,面对以上众多问题聊聊我是如何重新制定流程的 数据库约定 约定数据库里所有表必须包含名为id主键字段。 可能有人会说,正常来说不是每张表里都应该有id主键吗?...前后端分离约定 后端以开发接口为主,不再参与页面开发,或者混合式jsp页面开发,统一以接口形式返回,前端通过js渲染数据以及处理逻辑。...目前效果 目前,我们客户端看到接口,大概能说出其意思,也猜出一连串接口的含义,比如 ……/classes 可以看出它是获取班级列表接口,猜到 ……/classes/id get获取id为id的班级详情...关于restful风格api,每个人都有自己的见解,只要内部约定清楚,尽可能少的减少沟通,我觉得就是好的理解。

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与英特尔抢市场,英伟达的数据中心业务增长到多大

为了和其他生产高性能计算产品的厂商作对比,最好的做法是观察英伟达的各财年的数据,而不是观察各季度的数据。...下表是英伟达游戏业务和数据中心业务各财年的预计数据: 假设 2019 财年英伟达游戏 GPU 业务的增长率为 30%,而 2020 财年和 2021 财年的增长率只有 25%,我们预计该业务三年之后的营收将为...假设数据中心业务每年的增长率为 80% ,那么该业务在 2021 财年的营收将达到 113 亿美元(我们故意提高了增长率,以探究英伟达需要采取什么样的措施来实现这样的数据)。...那么我们假设游戏业务和数据中心业务的增长速度都将减缓,因为这两个业务正接近市场上限,它们未来的营收数据可能如下表所示: 我们承认我们希望看到英伟达的数据中心业务超越它的游戏业务,但是这两个业务的增长也可能呈线性趋势...英特尔 2017 年数据中心部(Data Center Group)的全年的年运转率为 220 亿美元,其“实际”数据中心业务(不仅包括服务器芯片、芯片组、主板,还包括存储器、FGPA等其他商品)的年运转率为

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流式细胞筛选保证多大程度的细胞亚群纯度呢

Single-Cell Map of Diverse Immune Phenotypes in the Breast Tumor Microenvironment》 有两个流式细胞筛选操作,所以有两个单细胞转录组数据集...platform FACS-sorted CD3+ T cells (paired 50 scRNA-seq and TCR-seq data from 10x) 其中10x技术的单细胞转录组是专门针对t细胞的,数据集是...病人筛选b细胞接近90% 是2020的文章:《CD52 Is Elevated on B cells of SLE Patients and Regulates B Cell Function》,配套数据集是...疾病亚型和预后:通过单细胞数据,研究人员能够识别SLE的不同亚型,并与临床表现和疾病活动性相关联,有助于疾病的分层管理和预后评估。...数据分析算法:使用的分析软件和算法可能影响对细胞群的识别和分离。 为了提高流式细胞术筛选目标单细胞亚群的纯度,需要仔细控制实验条件,使用高质量的试剂和抗体,以及进行精确的仪器校准和数据分析。

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