Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件，比如：缓存、账号登录信息、排行榜等。
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。
概述 软件开发过程中，应用发布非常频繁，通常情况下，开发或运维人员会将系统里所有服务同时上线，使得所有用户都使用上新版本。这样的操作时常会导致发布失败，或因发布前修改代码，线上出现 Bug。 假设一个在线商城，每天都有大量的用户访问，如果直接在所有用户中部署新版本应用，一旦出现问题，所有用户都可能受到影响。相比之下，通过引入灰度发布策略，先将新版本的应用部署到少量的用户中，检查是否存在问题，如果没有，再逐步扩展到更多的用户中，由此解决全量发布的各种弊端。 灰度发布是一种软件发布策略，它允许你在生产环境中渐进
Redis作为高性能的内存数据库，在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，才能使得Redis性能发挥到极致。
非法挖矿一般分为基于文件的挖矿和基于浏览器的挖矿。由于云主机用户一般不使用浏览器访问网页，故基于浏览器的挖矿在公有云上并非较大的威胁。
本期继续分享关于Redis的知识，让你掌握在Redis变慢后不会慌张，冷静下来分析问题，为了方便阅读，文章分为上下两篇！
如前一章提到，监控有赖于运维各专业条线协同完善，通过将监控体系进行分层、分类，各专业条线再去有重点的丰富监控指标。
做云安全运营也有一年多时间了，对云上安全建设和运营有一点粗浅的经验，希望可以抛砖引玉，借此文章能有机会和大佬们交流 安全运营，安全建设方向的经验。
现在在新公司，同样负责全链路压测平台的项目管理、产品设计、质量保障和落地交付工作。
近期，加密货币市场可谓热度十足。数字资产交易网站Crypto.com的一项调查显示，截至2021年1月，全球已有1.06亿加密货币用户。各类数字加密货币价格暴涨是推动用户数增长的主要驱动力。然而，用户数增加的同时，数字货币也引来了黑产的垂涎，过去一年挖矿木马上升趋势显著。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
在异地多活项目整体推过程中的一些注意事项和设计点归纳和整理，抛砖引玉，其中一些点还有待深入探讨和优化。
安全，一直是大部分公司想引起重视，又不引起重视的存在。想引起重视的原因是安全问题不断出现，经常会听到某某云厂商的服务器不可用了，某某公司的服务器被入侵了，某某公司的数据库被前员工删了，层出不穷的安全问题让安全人员防不胜防。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
Redis管道是一种通过一次发出多个命令而不等待每个单独命令的响应来提高性能的技术。大多数Redis客户端都支持管道。本文档描述了管道旨在解决的问题以及Redis中管道的工作原理。
前言：公司（某银行旗下第三方支付平台）最近在做运维大数据项目，需要将各个监控系统的实时采集数据汇总到大数据平台进行智能告警和根因定位，Zabbix作为整个公司数据量最大的监控系统，超过12000的nvps，每周约产生400G左右的监控数据，如何将Zabbix的实时监控数据抽取出来并且不影响到Zabbix的性能？
当然整理的过程不光是知识梳理的过程，也是转化为实践场景的一个过程，通过这样一个体系，对于整个MySQL对象生命周期管理有了较为深入的认识，这里我来抛砖引玉，来作为深入学习MySQL数据字典的一个入口，这个问题就是：如何较为准确的计算MySQL碎片情况？
Redis是生产环境中默默无闻的主力配置。它不常用作主要的数据存储，但它可存储和访问临时数据（度量，会话状态，缓存等损失可以容忍的数据）方面有一个甜蜜点，并且速度非常快，不仅提供了最佳性能，还通过一组有用的内置数据结构提供了高效的算法。它是现代技术栈中最常见的主要部件之一。 Stripe的限速器建立在Redis的基础之上，直到最近，他们都运行在Redis 的一个非常Hot的实例上。服务器上有用于故障转移的follower，但在任何时候，只有一个节点处理每个操作。 你不得不佩服这样的系统。各种消息称，Redis可以在一个节点上每秒处理一百万次操作 - 我们项目不需要那么多，但是也有很多操作。每个速率限制检查都需要运行多个Redis命令，并且每个API请求都要通过很多速率的限制器。一个节点每秒处理大约数十到数十万个操作。 我们最终通过迁移到10个节点的Redis群集来实现这个目标。对性能的影响可以忽略不计，我们现在有一个简单的配置开关可以实现水平可伸缩性。 操作的限制 在更换系统之前，应该理解导致原始故障的原因和结果。 Redis的一个值得理解的特性是：它是一个单线程程序。但是会有后台线程处理一些像删除对象这样的操作，实际上所有正在执行的操作都堵塞在访问单个流控制点上。理解这点相对容易--Redis需要保证操作的原子性（无论是单一命令MULTI，还是 EXEC），这是源于它一次只执行其中一个操作的事实。 这个单线程模型确实是我们的瓶颈。 面对失败 即使以最大容量运营，我们发现Redis也会非常优雅地降级。主要表现：从与Redis交谈通信的节点观察到的基线连接性错误率增加 - 为了容忍发生故障的Redis，它们受到连接和读取超时（约0.1秒）的限制，并且与过载主机无法无法建立连接。 Redis这种表现虽然不是最佳的，但大部分时间情况都是好的。只有当合法 用户能够成功进行身份验证并在底层数据库上运行昂贵的操作时，它才会成为一个真正的问题，因为我们的目标是拦截巨大的非法流量冲击（即数量级超过允许的限制）。 这些流量峰值会导致错误率的成比例增加，并且许多流量还应该被允许通过，因为限速器默认是允许在错误情况下通过请求。这会给后端数据库带来更大的压力，这种压力在过载时不会像Redis那样优雅地失败。很容易看到数据库分区几乎完全无法操作。 Redis Cluster的分片模型 Redis的核心设计价值在于速度，而Redis集群的构建方式不会对此产生影响。与许多其他分布式模型不同，在其输出响应成功信号时，Redis集群中的操作并未在多个节点上进行确认，而是更像是一组独立的Redis通过分散空间来分担工作负载。这牺牲了高可用性，有利于保持操作的快速性 - 与标准的Redis独立实例相比，针对Redis群集运行操作的额外开销可以忽略不计。 分片是根据key进行的，可能的key总数分为16,384个插槽。key的插槽是通过稳定的哈希散列函数计算的，所有客户端都知道该如何操作： HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384 例如，如果我们想执行GET foo，我们会得到foo的以下插槽号： HASH_SLOT = CRC16("foo") mod 16384 = 12182 集群中的每个节点将处理16,384个插槽中的一部分，确切数量取决于节点数量。节点彼此通信以协调插槽分配以及可用性和插槽的再平衡。 客户端使用该CLUSTER系列命令来查询群集的状态。一个常见的操作是CLUSTER NODES获得插槽到节点的映射，其结果通常在本地缓存，并保持数据新鲜。 127.0.0.1:30002 master - 0 1426238316232 2 connected 5461-10922 127.0.0.1:30003 master - 0 1426238318243 3 connected 10923-16383 127.0.0.1:30001 myself,master - 0 0 1 connected 0-5460 我简化了上面的输出，但重要的部分是第一列中的主机地址和最后一个中的数字。5461-10922意味着这个节点处理开始于5461和结束于10922的插槽范围。 `MOVED`重定向 如果Redis群集中的某个节点接收到一个插槽不处理的的key的命令，则不会尝试向其他插槽转发该命令。相反，客户端会被告知在其他地方再次尝试。这是以MOVED新目标的地址作为回应的形式 ： GET foo -MOVED 3999 127.0.0.1:6381 在集群重新平衡期间，插槽会从一个节点迁移到另一个节点，MOVED是服务器用于告诉客户端其插槽
蓝鲸智云，简称蓝鲸，是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的子品牌。它是一套基于 PaaS 的企业研发运营一体化技术解决方案，提供了一个完整的研发、运维、运营的PaaS技术平台。
在本文中，我们将使用示例微服务应用程序VotingApp来说明可在Kubernetes集群中部署应用程序的几种方式：
最近刚入职新公司，忙着适应公司的文化、工作流程的一些东西。因为部门要开发性能测试管理平台，今天邮件中我也对性能测试平台的设计提了一些自己的想法。
Dissecting Message Queues 概述： 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中，我看了几个不同的方面，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统： Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
大概去年这个时候，写过一篇文章：性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度，对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年，对性能测试有了更多的认知，也做了大半年性能团队的Leader，最近部门开放了性能测试工程师岗位，也面试了几位候选人。这篇文章，说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题，仅供参考。。。
受比特币暴涨影响，各类数字虚拟币市值均有大幅增长。而虚拟货币繁荣背后，黑色数字产业链却早已将方向转向“挖矿”领域，挖矿木马仍是企业服务器被攻陷后植入的主要木马类型。
DevOps几年前来看，基本都在提概念，这几年很多公司都在落地了，公司里每个自动化运维平台都不好意思。具体落实下来，做得好还是不好，水平也层次不齐。 我们不说自动化运维的意义，不讨论要不要做自
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
大家有没这种感觉，不论甲方还是乙方，拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置，数据库状态以及性能状态
近年来，随着计算机技术的飞速发展，以及行业信息的共享,传统企业的运维己不再是固步自封，日新月异的计算技术的发展推动企业云平台的建设，云平台的计算能力为大数据分析提供了基础、云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。放眼云、大数据、人工智能的运维发展方向的同时，作为运维的生命线，安全生产保障的生命线仍需强调。作为传统企业的安全生产保障，主要以“监”、“管”、“控”为核心，其中“监”则主要指的的监控。
当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。
在主机入侵检测系统里，也可以通过system, popen, fork/execv之类的函数调用如下命令实现上面目的
在金融、零售快消、物流、新能源等传统行业，通常都会有一个相对独立的测试团队，其中包括了性能测试。
随着IT技术和业务的发展，以及各式各样安全漏洞的涌现，运维与安全这两个专业日渐交融，人们对运维安全的重视程度越来越高，出现了一个新的交叉领域叫“运维安全”。黑客、白帽子忙于挖掘运维安全漏洞，企业忙于构建运维安全体系，一时间无数漏洞纷至沓来，座座堡垒拔地而起。作者立足自身多年运维安全实践，也来探讨一二。本文按照提出问题到回应答案的思路，先抛出作者对运维安全的理解，并解释了重视运维安全的原因。接着根据在运维安全一线发现的工作陋习以及企业面临的常见问题，整理出通用运维安全问题分类。之后对症下药，提出一个好的运维安全形态：不仅在于工程师们的安全意识，更在于一套相对完整的运维安全体系，从流程到技术，点线面多位一体共同缔造。
总第249篇 2018年 第41篇 引言 在任何一家互联网公司，不管其主营业务是什么，都会有一套自己的账号体系。账号既是公司所有业务发展留下的最宝贵资产，它可以用来衡量业务指标，例如日活、月活、留存等，同时也给不同业务线提供了大量潜在用户，业务可以基于账号来做用户画像，制定各自的发展路径。因此，账号服务的重要性不言而喻，同时美团业务飞速发展，对账号业务的可用性要求也越来越高。本文将分享一些我们在高可用探索中的实践。 衡量一个系统的可用性有两个指标： 1. MTBF （Mean Time Between
我是 Redis， 当程序员用指令 ./redis-server /path/to/redis.conf 把我启动的时候，第一个参数必须是redis.conf 文件的路径。
最近遇到一个互联网金融应用系统的性能问题，看了开发的优化方案，觉得还不够深入。结合之前看到一些互联网企业分享的方案，今天从运维角度整理一下比较理想的应用系统性能优化思路。 先列一个传统应用架构的几个组成部份： 📷 上面的架构容易出现几个常见问题： 1、应用内部服务APP的服务承载的交易服务过多，从交易看是紧耦合的； 2、源交易应用到目标应用之间经过总线、多个过程系统，最终才到目标系统，任一环节出问题都将影响这支交易的性能； 3、从应用来看，高并发的情况下前端容易出现并发数过高导致的异常，后端DB数据处理容易
10月7日，爱尔兰数据保护委员会（Data Protection Commission）的一名发言人周一表示，该机构已经结束了针对Facebook旗下WhatsApp和Twitter可能违反欧盟数据隐私规定的调查。
我的本意是先抛出一个系统层的解决思路，然后引出更有张力的解决方案，但是当时方案还没有验证完，不足为凭，最近的对比测试结果出来了，我就把一些结果附上。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
作者 | 邓秋爽：云和恩墨技术工程师，有超过七年超大型数据库专业服务经验，擅长 Oracle 数据库优化、SQL 优化和 Troubleshooting。
一、为什么要做基线配置管理 一个组织在不同的时期部署了不同的业务系统，承载业务系统的是不同的操作系统和支持系统。业务系统在运行期间，基本上很少做操作系统的升级或变更。再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。 对组织的运维和安全人员来说，如果运行的业务系统一直不出事，是想不到要做基线配置、升级补丁、修复漏洞这些事情的，考虑做基线管理，通常来自于3个原因： 合规性性要求，上级安全检查； 遇到安全事件，根源落在安全配置或加固
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
这是初学者常问到的问题。作为一个初学者，你经常会去寻找这个问题的答案，比如你希望别人为你解答，x%的准确性或者x的误差分数是否有效。这篇文章将告诉你如何自己来回答这个问题，以及确定你的模型技能是否良好。
在Oracle中，SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理）是什么？
HIDS的功能主要是依靠agent的数据收集功能， 所以HIDS的功能对比，实际上是agent的功能对比。
安全运维工作中经常需要进行安全基线配置和检查，所谓的安全基线配置就是系统的最基础的安全配置，类比木桶原理的那块最短的木板，安全基线其实是系统最低安全要求的配置，常见的安全基线配置标准有ISO270001、等级保护2.0等，也有某些企业自己的标准。
近日，微软正式开源缓存存储系统 Garnet。据微软研究院数据库小组高级首席研究员 Badrish Chandramouli 介绍，Garnet 项目是从零开始构建而成，且以性能为核心考量（特别是吞吐量中的线程可扩展性与更高比例的低延迟水平）。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。对于AWR的管理，主要是针对快照和基线的管理而言。比如设定快照的间隔，删除快照，设定快照的保留时间。那对于基线而言则是基线的创建，删除，自动创建等。本文主要描述这2部分的内容。
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