准备 要求 机器配置 测试磁盘 IO 性能 实验一: Buffer IO 写入 实验二: 4K 单次 Direct IO 写入 实验三: mmap 写入 实验四: 改进的 mmap 写入 结论 准备 要求 在 限制内存 的情况下，假定我们每次写入 4k 的数据，如何保证 kill -9 不丢数据的情况下，仍然稳定的跑满磁盘的 IO？因为需要保证 kill -9 不丢数据，所以 fwrite() 就不在我们的考虑范围之内了. 又因为限制内存，所以直观的想法是直接 Direct IO, 但 Direct IO
博文 推荐系统[九]项目技术细节讲解z3：向量检索技术与ANN搜索算法[KD树、Annoy、LSH局部哈希、PQ乘积量化、IVFPQ倒排乘积量化、HNSW层级图搜索等]，超级详细技术原理讲解 介绍了几种主流ANN近似算法，实际应用上，也同样会遇到很多工程上的挑战
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
• Inactive = Inactive(anon) + Inactive(file)
在前一篇文章中《基于腾讯云对象存储跑hadoop任务实战一》介绍了如何部署和配置hadoop集群直接分析存储在腾讯云对象存储上的数据。这篇文章介绍一些性能优化的参数调优。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
今天点网站发现请求不了了，到服务器查看，发现tomcat死了。 查看log 发现
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
首先，我们需要肯定的是，它的出现是为了弥补php更准确的是laravel的短板：性能和资源利用率。其次，就我们现有的场景来说，更多的是开发http的相关功能。
鉴于昨天的文章<<使用Interlocked在多线程下进行原子操作，无锁无阻塞的实现线程运行状态判断>>里面有一个封装好的无锁的类库可以判断并发下的结束状况，我们可以完成并发时，以及并发的同时做一些事，因此，今天我做了个小demo:
搬瓦工已经是非常知名的VPS商了，其最大的优势是低廉的价格和优异的网络性能（非硬件性能），而为了摆脱超售的名声，搬瓦工也在积极降低KVM虚拟机的价格，KVM最大的优势为内存独享，而传统OpenVZ内存为共享，可以无限超售。在几天前的双十一，搬瓦工更是给出了迄今为止，甚至是全球同配置同网络的最低价，诚意十足！
答：传统路由器只能进行简单的上网设置，内存小不支持定制，但是软路由有大内存可以在里面安装各种各样的软件来进行自定义操作，不仅仅可以拥有传统路由器的上网功能也可以拥有，类似于在路由器里面装一个虚拟机比如Centos或者安装一个NAS以及各种黑科技的操作，所以我为啥不花一个传统路由器的钱来购买一个很舒服的软路由呢？
一直在忙,之前一直怀疑机器中马,kswapd0这个进程4核心CPU24小时跑满单核心,简单排查无果,看了
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
某天收到频繁的告警邮件，定时任务调度失败，查看 xxl-job 的执行器列表是空的，但是服务又显示健康，查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减，由于是线上服务，只能先重启，然后线程日志也没有，同时尝试访问服务的健康检查接口，发现健康检查接口访问不通，应该是服务已经挂了，但是因为服务配置的是 TCP 健康检查，握手其实没问题，所以没有检测出来服务异常（血淋淋的教训）。
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
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如果是1颗CPU的压测，建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
比较奇怪的是今天的访问量到了500以下，想测试下是哪个地区无法访问，结果打开测速网站，网站直接挂了，所有地区全红，cpu内存跑满。于是想着优化下php的执行，开启代码缓存：
撸代码这么久，从之前简单的脚本，到单体应用，到最后的微服务，我们的应用总会因为各种奇奇怪怪的原因罢工，有些错误显而易见，而有些错误也会让人一时摸不到头脑。究其原因，还是需要加强自己的修养，多多总结，就能做到防患于未然。
execute 之后会造成使用内存涨上去，并且在之后 unset 所有变量内存也会有一部分不会删除，直到内存耗尽。
PS:调优还是报表工具，主要是一些细节，并不会记下来，这么多工具，思路很重要，知道有这个工具可以干这个事情，大概可以分析什么东西，内存的问题，大部分情况都是可以预防，问题定位比较直接，工具也比较多。问题出现不好回复。内存慢慢堆积升高，是可以通过监控工具发现的。宕机之前解决。开发时，
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
又是飞花的季节了。多愁善感的林妹妹看到柳絮说：“嫁与东风春不管,凭尔去,忍淹留。”宝姐姐看了却来一句：“好风凭借力送我上青云”。 特别羡慕情商高的人，经常在想他们是怎么做到的。从来看不出他们不喜欢谁，满眼里都是真诚。渐渐的开始能够理解所有的人。比如：有些女孩爱化很浓的妆，后来才想到不是所有的人都天生皮肤细，清水洗把脸就可以出门。现实的女孩大都是梦碎之后被碎片扎的遍体鳞伤，更应该被呵护才是。爱钱是因为不是所有的人都有不依靠别人就能活的能力，谁最先想到的不是衣食住行呢。但我还是理解不了浪费粮食的，不管是植
在跑任务时，另外运行脚本调用 check_gpu_mem_usedRate 就可以知道最大的 GPU内存 使用率，线上服务不要用的太满，最大80%左右为宜，防止极端情况GPU显存溢出
从拿到Z423的那一刻起，我一直在想，怎么才能榨干它的全部性能呢？仅仅是用来跑一些docker项目嘛？这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式，那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年，而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu，如果用来画图会是什么效果呢？
BufferedWriter 更高效，因为它内置有一个长度为 8192 的字符数组，也就是 8K 的字符数组。这样子，如果我们往文件里面写内容的话，如果内容没有填满这个数组，就会自动等待直到我们填满，然后一起写入硬盘。硬盘的运行速度是很慢的。但是我们也可以利用 close() 方法，虽然它可能没有满，但是还是可以强制让它写入硬盘。
随着云计算的广泛普及和云原生实践，越来越多的公司开始将目光投向云上的稳定性治理。混沌工程的概念最早来自Netflix，并且在NF取得成功，证明了混沌工程在云计算中扮演关键角色，通过有计划地引入故障和不稳定性，确保系统的健壮性和可靠性，使组织能够充分利用云计算的优势，并实现高质量的应用交付。
随着家里设备的越来越多，笔记本，平版，手持设备，智能家居设备等等的陆续接入网络，对网络的要求也越来越高了，从 22 年 10 月份开始陆续开始改造居住地网络环境，本文章主要是记录在这几个月折腾和踩过的坑，希望能给你一些建议和帮助。
schtasks.exe /CREATE /ru system /rl highest /SC DAILY /MO 1 /TN restart_rdp_service /TR "powershell.exe -c '& {restart-service termservice -force}'" /ST 02:00 /RI 120 /DU 24:00 /f
linux中cgroup是用于进程资源限制的重要技术，cgroup的命令众多，见之前文章 推荐！两个有用的运维工具nsenter+cgroup（一） 说明，本文用一个例子讲解操作cgroup的5个常用命令，分别为cgcreate、cgset、cgexec、 cgclassify、cgdelete。
作者：ninetyhe，腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现：目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器，单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作（主要包括：读数据，计算综合得分，淘汰低分数据，并更新最新得分，回写缓存和数据库）。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式：需要每天把（将近 1000W 数据量）的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核（因为混部，无法独享 CPU
在学完Golang语言HTTP客户端实践、Go语言HTTPServer开发的六种实现之后，我自然开始了Java&Go两种语言的HTTP客户端性能测试。
有个全球知名的互联网公司，因为某些原因，在多年前痛失中国市场，它当然心有不甘，所以现在正以另外一种形式，在全国开花——各地建立体验中心——据说是类似于阿里巴巴的平台，旨在将中国制造的产品推向国外市场，每个体验中心，看上去都很高大上，我们有幸成为该公司苏州体验中心的IT建设商
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。
top 命令重要指标：load average，表示任务队列的平均长度（1分钟、5分钟、15分钟前到现在平均值）。
cpu跑满时去远程，可能远程上了，但是非常卡（黑屏或远程不稳定），或者直接在远程过程中卡loading转圈死循环
作为重要的生产力工具，笔记本这两年矿难后价格下来了，zen架构核心也逼得市场把核心数卷起来，所以目前行情来说，换笔记本是一个不错的时机。
那些不能铭记过去的人注定要重蹈覆辙。你还记得当年用Windows隐藏文件夹藏片吗？ 作为一个屌丝，虚拟化技术确实意义非常重大。这个最显著的作用显然就是藏片，作为一个程序员，如果还用Windows文件隐藏功能来藏片，这实在是污辱自己和女朋友的智商，让广大码农抬不起头来做人。最早可以帮你实质藏片的手段来自VMware。 VMware这个名字就是一种牛逼，VM就是virtual machine，ware是取自Software中的ware，1999年VMware发布了它的第一款产品VMware Workstation，在那个赛扬333和白衣飘飘的时代。
题目地址：https://leetcode-cn.com/submissions/detail/186081706/
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：李沐，亚马逊首席科学家，来源：新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少，相对的被模拟的线上机器日志量大，假设线上单机qps有1w，那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快，才有比较意义。
本文主要探讨了Redis单机主从复制在高可用方面的一些优化措施。主要包括主节点关闭aof和save，使用appendonly no和save 900 1规则，以及调整client-output-buffer-limit和repl-backlog-size。同时，文章还介绍了如何通过进程探测和服务ping的方式来检测从节点，并确保数据的安全性和完整性。
Livekit 是今年开源的一个全栈的RTC解决方案，包括各种版本的sdk以及开箱即用服务端。之所以引起我的关注是这个开源项目背后的团队以及运作方式，相比于其他的WebRTC相关的开源项目，Livekit是由全职的团队在做开源，并且拿到了700w$的融资， 相比于数据库领域火热的开源商业化，这把火也烧到的RTC 基础设施领域。某种意义上也说明了RTC领域越来越成熟，越来越被大家关注。抛开RTC开源商业化之外，livekit本身的设计也有一些可取之处，后面会详细介绍。
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