在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候，我们往往会观测到各种各样的图形，无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件，例如，Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测，我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征，以方便为后续的性能调优提供数据参考。
在本篇文章中，笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为，以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解，为后续的性能调优做好理论准备。
在大模型方向上，科技巨头在训更大的模型，学界则在想办法搞优化。最近，优化算力的方法又上升到了新的高度。
简单整理了 ASP.NET Core 从1.0到5.0的变迁，不包括小版本, 内容主要来自 MS Docs。
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分，最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客，我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
微信云托管 https://cloud.weixin.qq.com 是由微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景，云托管可做到免运维免服务器管理，从代码管理到 CI/CD 流水线部署发布，提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
Redis作为当下最受欢迎的NoSQL数据库之一，在很多场景下都会使用到；Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化
在日常的服务器管理和问题诊断过程中，Linux 命令行工具提供了强大的支持。本文通过几个常用的示例，介绍如何快速定位问题、监控服务器性能。
Grafana Labs 杰出工程师 Bryan Boreham 在 KubeCon 上详细介绍了他如何减少 Prometheus 的内存使用量。
在服务器运维过程中，经常需要对服务器的各种资源进行监控，例如：CPU的负载监控，磁盘的使用率监控，进程数目监控等等，以在系统出现异常时及时报警，通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
《天天爱消除》服务器已经在外网稳定运行四年多了，日积月累服务器方面出现了一些问题。主要包括内存，强校验性能，异步开发效率，登录等问题。本文记录这些问题的解决方案和优化效果。
序： 这里指的服务器是指提供HTTP服务的服务器，人们通常衡量一台web服务器能力的大小为其在单位时间内能处理的请求数的多少。 3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。 Web服务器在实际工作中，其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同，Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。有时候一台Web服务器要同时处理许多不同性质的
◆ 一、开源项目简介 WCP 是一套BS架构的开源知识管理系统、知识库系统。它能提供团队知识库建设的一整套功能，从知识创建、知识更新、知识推送到知识评价、知识激励、知识统计以及基于以上功能权限控制等功能。 WCP开源版本采用springMVC、spring、hibernate框架实现主要架构功能，由lucene提供全文检索功能，并使用了其他若干主流开源项目。数据库管理系统默认使用mysql。可以部署在tomcat等主流中间件服务器上。 ◆ 二、开源协议 使用GPL-3.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆
服务监控系统 Prometheus 2.13.0-rc.0 发布了，Prometheus 是一个 Go 语言开发的开源的服务监控系统和时间序列数据库。该版本引入了一些新特性，比如记录其他组件、增强功能和修复 bug，这些都是为了提高可用性。
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
在本系列的第 1 部分中，我们讨论了如何使用专用游戏服务器，将其与 Docker 打包，然后在Kubernetes 上托管和管理它，这是一个很好的开始。然而，由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的，我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器，以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
ngx_pagespeed是Nginx的一个扩展模块，借助pagespeed,为Nginx网站服务器提速。主要的功能是针对前端页面而进行服务器端的优化，对前端设计人员来说，可以省去优化css、js以及图片的过程。 ngx_pagespeed对nginx自身负载能力的提升基本是看不到的，甚至会因为进行服务器端的优化而使系统增加负载；但从减少客户请求数的角度去看，牺牲部分服务器性能还是值得的。 ngx_pagespeed模块的主要功能大致有： 1）图像优化：剥离元数据、动态调整，重新压缩 2）CSS和JavaS
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了，最近刚刚经历人生中第一次双11实战，体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉，一个字爽，作为小白，在这小半年里面收获颇多，一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理，只有真的动手去做了，才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决，最怕有些情景考虑不到，而后者是需要经验累积起来的，一方面是试错的累积，一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多，从来不敢浪费时间，一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题，一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
本指南提供了一套全面的最佳实践，以帮助您从原型转向生产。无论您是经验丰富的机器学习工程师还是最近的爱好者，本指南都应为您提供成功将平台投入生产环境所需的工具：从确保访问我们的API到设计能够处理高流量的稳健架构。使用本指南帮助制定尽可能平稳有效地部署应用程序的计划。
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile，通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
第一行信息依次为：系统时间、运行时间、登录终端数、系统负载（三个数值分别为1分钟、5分钟、15分钟内的平均值，数值越小意味着负载越低）。
作者 ｜ Anson Qian 译者 ｜ 马可薇 策划 ｜ 万佳 作为美国知名的图片社交网站，Pinterest 坐拥 3 亿用户，类似于中国小红书。2017 年，Pinterest 走上 Kubernetes 之旅。但随着用户激增，负载飙升，其 K8s 平台问题不断。如何平稳扩展 K8s 平台变得至关重要。 1前言 距离上一次分享我们在 Pinterest 上搭建 Kubernetes 之旅已经过去一年多了。从那时开始，我们交付了许多功能，方便用户进行采用，确保可靠性和可延展性，并积累了很多运维经验和最佳
云函数（ServerlessCloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助用户在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。用户只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。 云函数 SCF 采用按需付费的方式，并首次发布 1ms 计费粒度，真正实现按使用多少计算能力来计费。 这种计费方式下有什么优势呢？首先，我们来看传统云主机的计费模式和 Serverless 计费模式差异。 付费资源：云主机 vs Server
对于 Mac OS X： Mac OS 10.14 Mojave 及更高版本，32 和 64 位 Intel CPU
时间在回到一周前，测试跑过来跟我说：压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度，莫慌莫慌，多大点事儿，然后打开运行日志，然后一看居然是内存不足,如下图：
压缩指针是一种内存优化技术，旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小，从而节省堆内存的使用量。
与unix上的ps类似，用来显示本地的java进程，可以查看本地运行着几个java程序，并显示他们的进程号。
数据中心正在经历转型——其现代化发展旨在满足各类业务运作所必需的新型技术，例如软件定义架构、云计算以及虚拟化等等。而这种现代化态势也受到CIO及其他IT高管们的有力推动——他们正高度关注计算需求并考虑自身是否需要持有以及/或者运营数据中心，业内专家表示。 这确实是个大问题。根据Synergy研究集团最近发布的调查显示，企业数据中心设备支出几乎保持不变，但投入到服务供应商数据中心内的开销却在不断增长。而Gartner公司更是预测称，软件定义数据中心的可编程能力，特别是应用程序编程接口以及/或者命令行接口到20
比例分配是一种基于程序的内存分配行为来动态调整垃圾回收触发时机的策略。具体来说，Go语言的垃圾回收器会观察程序的内存分配行为，然后根据观察结果来决定下一次垃圾回收应该在何时开始。
top是Linux较为常用的命令，可以监控服务器的CPU、内存、进程的运行情况，话不多说，直接操作。 输入top即可启动： 下面我们就来逐一介绍top向我们展示的内容。 第一行：系统概况 top -
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器，占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后，我们的业务已经有了一定的访问量，这时候经过调整、优化服务器性能的阶段，可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生，反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能，那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了，这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢？下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田，那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源，来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向，尤其在疫情冲击下的经济社会中，更是一份社会责任。 在技术上深研，突破极致弹性，让客户像使用自来水一样的使用数据库，用多少、怎么用由客户决定，计费由使用量决定，这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
在了解Kubernetes之前，我们有必要先简单了解一下传统的运维模式。在传统的项目架构中(单体or微服务)，我们一般将项目打包为war或fatJar的方式进行部署。
在使用VPS的过程中，优化带宽使用策略是提升性能和确保稳定连接的重要因素之一。有效地管理和利用VPS带宽，可以提升网站的加载速度、响应时间，并优化用户体验。本文将介绍一些优化VPS带宽使用的策略，帮助您提升VPS性能并最大限度地利用可用带宽。
网站加载速度越快，访客互动性、留住率和转换率就越高，这早已不是什么秘密。网站每延迟 100 毫秒，亚马逊的销售额就会减少 1%；延迟增加 500 毫秒，这意味着谷歌的流量和收入就会减少 20%。要是有
张小龙说：“好的产品，用完即走。” B端是否亦然？好的云产品，是否也要做到无感知，不打扰，自然而然？ 无论对错如何，serverless的出现，给了云产品这种可能。 炙手可热的serverless架构，或者称为无服务器架构，是最近几年新冒出来的一种技术架构趋势。 那么，被誉为云计算未来的serverless，为何被如此青睐？ 对于用户来说，serverless带来的最直观的感受就是，用户不用更多的去考虑服务器的相关内容了，无需再去考虑服务器的规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容问题了；同时，也无需再
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇，也是本系列文章的最后一篇。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
默认的部署方式是单Cell模式。虽然Cell V2还有一些限制，但是现在你可以通过CellV2 API来创建多Cell的部署环境了。Cell V1现在已经废弃。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
更新5/30/2019：根据Istio团队的反馈，Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似，Linkerd在延迟、内存占用（可能还有CPU）方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
为了了解垃圾回收日志的内容，分析从众够得到哪些有用的信息。我们需要添加如下启动参数：
任何事物（个人、组织、事件或产品）产生的温室气体排放总量称为碳足迹。产生更多碳足迹的过程使用更多资源，产生更多温室气体并导致更大的气候变化。对温室气体排放量的小幅减少做出贡献可以减少大量的总体碳足迹。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
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