容量预估指的是，在接口尚未上线之前，对接口进行一个前置性的评估，预测接口可能承受的压力，来做接口测试的标准，确保服务上线后能够承受线上流量的压力。所以这是非常重要且必不可少的步骤。
虽然如此，但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说，估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
前言 作为业务运维，你是否经常会碰到这样的问题： 1. 新业务上线，开发同学会对服务做性能测试，但是换一种机型后的性能如何？服务版本更新后性能是否发生变化？ 2. 节假日即将到来，某个业务预估用户活跃
在保障服务性能的时候，发现除了传统的通过压测发现后台接口性能问题，确保足够的容量供服务使用以外，还需要做许多事情，才能来确保服务的性能达标万无一失。
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。网上电子商城系统除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
今天给大家介绍一篇WSDM2022阿里妈妈在CTR预估方面的工作，这篇工作重点探讨了什么样的特征交叉才是最有效的，并提出了一种代价较小的近似笛卡尔积的特征交叉模型。
TakinTalks社区专家团成员，2020年加入B站，先后负责主站/直播/OGV/推广搜相关的SRE工作。深度参与多活、活动保障、混沌工程、容量治理相关的建设，并主导容量管理平台、混沌平台的架构设计和落地。曾负责B站S赛、跨年晚会、拜年祭等相关活动的基础架构保障工作，目前主要负责推广搜业务的稳定性建设、PaaS治理。
全民K歌的消息包含两种：一种是用户作品相关的消息汇聚，用户所有作品的评论、送礼等，按照时间线纵向给用户聚合起来。一种是横向用户与用户之间的交流信息，提供类似QQ、微信的会话列表和详情查看。本文结合这个功能，分享设计后台时候要注意的三个点: 容量预估、一致性保证、防止雪崩。 一、容量预估 看菜吃饭，量体裁衣，运筹帷幄、决胜千里。方案设计时和服务正式上线前要做预估： 1.吞吐量的预估 1)响应时间(RT) 响应结果所需的时间 2)并发数 系统同时处理的请求数，可以理解为同步单线程情况下的进程数 3)每秒处理
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
性能计数器，指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数，反映系统负载和处理能力的一些关键指标，通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高，成为瓶颈，通常也预示着性能可能会出现问题。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的
永不停机总归是不现实的。那么，在可操作性的范围内，怎样把影响降到最小，而影响又该怎么衡量呢？
基于实际的生产业务场景和系统环境，模拟海量的用户请求和数据，对整个业务链路进行各种场景的测试验证，持续发现并进行瓶颈调优，保障系统稳定性的一个技术工程。
ArrayList是Java中常用的动态数组实现类，它可以根据需要自动调整大小。当我们向ArrayList添加元素时，如果当前容量不足以容纳新元素，ArrayList会自动进行扩容操作，即增加底层数组的长度。
ArrayList的底层是由数组实现的，数组的特点是固定大小，而ArrayList实现了动态扩容。
基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
16核32G服务器，可以抗住4万多用于负载均衡的并发，最多可以抗住5-6万，跑满文件描述符。
一，需求缘起 互联网公司，这样的场景是否似曾相识： 场景一：pm要做一个很大的运营活动，技术老大杀过来，问了两个问题： （1）机器能抗住么？ （2）如果扛不住，需要加多少台机器？ 场景二：系统设计阶段，技术老大杀过来，又问了两个问题： （1）数据库需要分库么？ （2）如果需要分库，需要分几个库？ 技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。 二，容量评
技术上来说，这些都是系统容量预估的问题，容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等，今天分享的内容，就以【并发量】为例，看看如何回答好这两个问题。
软件性能测试中有一类很重要的测试——负载测试，包括并发测试和容量测试。负载测试的重要工作在于找到系统的性能拐点。
在日常开发中，老大经常要求我们给出一个完善并合理的技术方案之后才能进行开发。并且要求技术方案一定要细，要重点覆盖监控、异常处理、灰度、降级方案。同时要注重边界处理。最初，我的技术方案写的很粗，也没有理解老大说的边界处理到底是怎么一回事。于是乎，辛辛苦苦写了一周的方案，就会在技术方案评审的时候直接打回重做，甚至多次打回。 不过还好，在经历过几次大项目的方案设计后，我的方案设计越来越完善，直到最后老大非常认可并在组内进行参考。随着我的方案设计逐渐完善，也逐渐发现，不但编码效率越来越高，编码时思维更加清晰，而且方案中的每一个模块都贯穿了整个软件生命周期。
最近，某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢？
最近有一个业务功能要上线，生产数据库环境之前已经到位，目前要做的是估算下，业务数据量对数据库空间，有何影响。开发同学根据表字段定义，分别统计出了最大占用空间，以及预计占用空间量，计算得很细致。
在测试后要进行容量规划，目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长，准确的预估将节省很多资金，并让业务不会被流量击倒。
6月26日消息，据日经新闻报导，面向智能手机、PC的消费类DRAM价格已经开始止跌，而这可能是因由于头部存储大厂纷纷减产，导致市场库存减少所致。
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
当我们在设计一套系统的时候，我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。当我们线上系统能够支撑10W QPS的时候，我们要考虑100W QPS的架构优化、当我们系统能够支撑100W的时候，我们要思考1000W的架构优化和改进。同时，经验告诉我们，从10W到100W再到1000W一定不是理所当然的线性增长。
通过逐步加压的方法，达到既定的性能阈值的目标。阈值的设定应该是小于等于某个值，比如CPU使用率小于等于80%。
根据 DAU 估算流量和容量的一般思路 以 DAU = 1000w 为例： PV 按照日访问量为日活的10倍计算，PV = 1000w * 10 = 1亿 均值QPS 均值 QPS = 访问量/时长 = 1亿/(246060) = 1160 峰值 QPS 峰值 QPS 按照均值的10倍预估 = 11600。考虑到静态资源流量的放大效应，按照放大10倍计算，系统峰值 QPS = 116000 容量 考虑高可用、异地多活等策略，容量x2，QPS = 232000 未来发展 按照未来半年业务增长1.5倍
气候模式是用来预估未来气候变化的“工具”，提高气候模式预估结果的可靠性，更准确预测未来气候变化，对于人类更好适应和减缓气候变化具有重要意义。 日前，针对最新的气候模式模拟的温度过热所造成的预估偏差问题，我国科学家基于观测资料和物理规律，发展了一种适用于亚非季风区降水的约束校正方法，对最新的国际通用气候模式结果进行约束性校正，显著提高了亚非季风区夏季降水预估结果的可靠性。相关成果10日在国际学术期刊《自然·通讯》发表。
【导语】toB，toG 项目交付过程中，压力测试是重要的一环。 往往服务商与项目组更多的精力会先放在功能逻辑的实现，却忽视了在前期从架构层面暴露与解决后台可靠性的问题。我们经历了众多项目的压测与后台可靠性的保障工作，梳理出压测支撑保障方案与 ISV 压测质量管理规范
基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug，也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。
Go 语言的切片是一个动态的数据结构，可以方便地对其进行扩容和缩容操作。由于切片的底层实现是通过数组来实现的，因此在使用切片时，需要注意内存分配和释放的开销。这也是为什么需要对切片的内存使用进行优化的原因。
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
不管我们是做业务开发，还是做基础建设，虽然产品诉求千差万别，但是我们必然需要做好方案设计，然后还需要进行方案设计评审。
所有 Hadoop 进程都在 Java 虚拟机 (JVM) 上运行，每个守护进程都在集群中主机自己的 JVM 上运行。一般来说，生产集群的HDFS会配置NameNode HA，即有两个NameNode角色，每个NameNode都使用自己的JVM。NameNode JVM的heap预估是个技术活，本文主要介绍相关知识，另外NameNode的heap使用主要来源HDFS中目录，文件和block数量，为了HDFS的稳定和最佳性能，一般建议HDFS中的文件数不要超过3亿。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
现场会很多招聘机会、免费的自助餐、免费的活动奖品，以及近距离接触从业超过30年大佬的机会，体验到了寓教于乐的快感，也打破了程序员35岁危机的说法。
作者介绍：刘琰，现就职于腾讯OMG网络媒体产品技术部基础平台组，运营开发岗位，目前主要参与OMG存储集群平台istore的开发工作。 一、redis常用数据结构 做容量评估之前，有必要对redis常
每年双十一，对买家来说是一场买买买的剁手之旅，但对于电商公司的技术人员来说，却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时，既能保证用户的买买买不受影响，
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