查看日志，发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型（如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型）还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络（如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型），我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
cmd中用telnet 127.0.0.1 11211这样的命令连接上memcache，然后直接输入stats就可以得到memcache服务器的版本。
云层老师从Loadrunner如何进行用户行为模拟、性能指标监控、性能调优三个方面进行讲解，让同学们不仅仅掌握了Loadrunner的使用方法，还带大家对于性能测试有了更深的认识。
1、配置文件参数my.cnf tmp_table_size=64M max_heap_table_size=64M tmpdir = /data/mysql/tmp 2、优化Tips： 如果Created_tmp_disk_tables/ Created_tmp_tables应该小于20%，如果比值较高，就需要适当调高tmp_table_size或者max_heap_table_size的值，让Mysql在内存中完成临时表的操作，减少使用硬盘对性能和响应时长的影响。 在调高tmp_table_size或者m
accessCount字段表示接口被访问的次数， 每次访问接口的时候就调用一次access()方法，访问次数+1，累积下来，就能统计出接口被访问的次数了。
相信大家都有感触，线上服务内存OOM的问题，是最难定位的问题，不过归根结底，最常见的原因： 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部，运维部，58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练，将内存OOM问题定位三板斧分享出来，希望对大家也有帮助。 题目 某服务器上部署了Java服务一枚，出现了OutOfMemoryError，请问有可能是什么原因，问题应该如何定位？ 不妨设服务进程PID为10765（没错，就是CPU占用高的那个倒霉的进程《线上服务CPU100%问题快速定位实战》）
MAILTO是针对用户配置的，于是将该参数加入/var/spool/cron/internal下；
今天给一个客户处理Exchange无法发送邮件的问题， 客户当前使用的为邮件中继与邮件网关，即自己发送邮件时，邮件主机设定为中继服务商提供的地址，MX记录设定为邮件网关服务商的地址。
性能优化是一个大的范畴，如果有人问你在Android中如何做性能优化的，也许都不知道从哪开始说起。 首先要明白的是，为什么我们的App需要优化，最显而易见的时刻：用户say，什么狗屎，刷这么久都没反应，取关卸载算了。 这跟什么有关，我们先苍白的反驳下，尼玛用户设备老旧网又烂，关我屁事，根本不用优化。可是，老板拍板了，施压给CTO，然后CTO又来找你：Y的今天必须给我想办法优化了，不然不准回家。 好吧，为什么从UI的表象上看，App又卡又慢而且还错乱。我们试着来剖析下吧。 题外话：把minSDK改到4.0＋，
近年来随着互联网行业的发展，我们很多开发者小伙伴会使用云服务器、轻量应用服务器等云产品来搭建图床、博客等站点，但是传统iass层产品的外网带宽费用较贵，以至于外网带宽非常小就导致单一站点的访问压力非常大，几个人同时访问网站时，网站就经常出现图片加载失败等情况。所以像宝塔、WordPress、开源图床等软件商，也都推出了对接对象存储、内容分发与网络等云产品的内置插件，来减轻源站的压力并且加速网站的访问速度，并且对象存储产品，还可以有效的减少网站存储空间压力。但是云产品也是一把双刃剑，给用户们带来高速体验的同时，也同时带来了潜在风险，例如存储桶内的文件被恶意高频次的访问，产生了高额的流量账单费用，同时云厂商也为此付出了高昂的流量费用成本，所以因恶意攻击或流量盗刷产生的高额账单云厂商也是受害者，无法为用户免除费用。因此，为尽量避免此类潜在风险，本文为您介绍这一类情况的应对办法。
原文：https://www.medianova.com/en-blog/2019/08/06/how-time-to-first-byte-ttfb-impacts-your-sites-performance
随着时间推移和业务的快速发展，携程酒店数据累积越来越多。目前流量日数据在3T左右，再加上各种订单、价、量、态等数据更是庞大。现有Hive（Spark引擎）执行速度虽然相对较快，但在国际化发展背景下，一些海外业务由于时差问题，数据需要比国内提前数小时完成，性能提升迫在眉睫。2020年初，我们开始研究ClickHouse在数据仓库领域应用。
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
(1).浏览器发送一个请求，请求访问服务器中的某个网页（如：down.php）
Redis是内存数据库，所以一旦断电或服务器进程退出，都会丢失数据，所以Redis提供了持久化功能。
随着业务的增长，Grab的基础设施已经从一个单一的服务变成了几十个微服务。这个数字很快就会以数百的形式出现。随着我们的工程团队并行发展，拥有一个微服务框架可以提供更高的灵活性、生产力、安全性和系统可靠性。团队与客户定义服务水平协议(SLA)，即服务的API接口及其相关性能指标的规范。只要保持sla，各个团队就可以专注于他们的服务，而不必担心破坏其他服务。
今天分享的是每天自动在网易云音乐刷完300首歌，让你的账号快速升级（等级数据每天下午2点更新），关于等级特权 这里有介绍 https://music.163.com/#/level/details ，最高级lv10有100G音乐云盘免费容量。
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正在和同事在外面吃饭，突然钉钉报警，有一个服务的机器内存飙到百分之90%多。和同事大概聊了一下说是队列累积，机器消费不过来，具体原因也没有深问，又一同事，说看一下是那个对象占的内存，使用jmap，jstat。当时我也在旁边围观，由于之前有看过，我就说jmap在生产环境敢使用吗？
最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了，登录到后台后偶尔会出牛顿的情况，一开始怀疑是Swap不够导致的，于是给VPS主机增加了几个G的Swap，观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了！
再来一篇文章，为了明天的那一刻，再次复习下：Redis提供了两种持久化选项，分别是RDB和AOF。 默认情况下60秒刷新到disk一次[save 60 10000 当有1w条keys数据被改变时]，Redis的数据集保存在叫dump.rdb一个二进制文件，这种策略被称为快照。 也可以手动调用Save或BGSAVE命令的： /usr/local/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a pwd bgsave 快照易恢复，文件也小，但是如果遇到宕机等情况的时候快照的数据可能会不
Zing虚拟机文档Understanding Java Garbage Collection(了解Java垃圾收集)
作为 Java 开发人员，我们熟悉我们的应用程序抛出 OutOfMemoryErrors 或我们的服务器监控工具抛出警报并抱怨 JVM 内存利用率高。
Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。
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。
这是一个技术创新重塑工作负载的时代，人工智能和数据分析在其中正变得越来越重要。对于大多数企业而言，它们是驱动企业业务变革的关键。
2021年1月20日接到通知，要把systemd升级到219-73.tl2.10或以上、并把rsyslog一起升级，以修复/var/log/messages无日志内容的bug。经实验，发现使用yum升级两个软件包之后，systemd-logind的可执行文件也被更新，导致该服务处于原可执行文件已删除的状态，所以我提议，在升级步骤中增加重启systemd-logind服务的动作。在Ansible playbook里，因为不能表达“大于219-73.tl2.10“这种范围型版本号，所以就明确指定systemd的版本为当前yum能自动安装到的最新版本219-78.tl2.3
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。
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
宿舍有个树莓派常年开着吃灰，装了 Transmission 用来挂种子。由于挂下来的资源大部分都是视频类型，所以也不必下载下来。于是我配置了一个开了 autoindex 的 Nginx 服务器，在校园网内，直接通过一个内网的 URL 来实现资源的访问。
特点：加密解密效率高、速度快、空间占用小、加密强度高 缺点：参与多方都需要持有密钥、一旦有一个人泄露则安全性遭到破坏、另外再不容安全通道下分发密钥也是个问题。 代表算法：DES、3DES、AES、IDEA等等 DES：其密钥长度为56位+8位校验 破解方式：暴力破解 3DES：3重DES操作 算法不能靠累积增加防御力 AES：分组算法、分组长度为128、192、256位三种、其优势在于 速度快 整个过程可以数学化描述、目前尚未有效破解手段 适合场景：适用于大量数据加解密、不能用于签名场景 需要提前分法密钥
今年英伟达发布了新一代 GPU 架构 Turing 和 Quadro RTX 系列，然后又发布了三款消费级 GeForce RTX 显卡，以及第一款 Turing Tesla T4。然而，英伟达的产品线中通常会有一款比较高端的显卡，这就是 Titan。Titan 不是旗舰卡也不算是消费级显卡，但它仍然是英伟达产品中非常有趣的存在，它是最快的显卡，其他卡无法企及，现在它成为英伟达主推的工作站计算显卡。
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。
我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况，检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点：
联邦学习（Federated Learning）允许用户在将数据保留在本地端不共享的前提下形成一个联合体训练得到全局模型，从而有效解决数据隐私和安全保护问题。同时，还可以有效应用联合体各方用户所掌握的标注数据，解决标注数据缺乏的问题。在联邦学习架构的每一轮学习过程中，中央服务器在当前全部客户端中选定一些客户端子集并将全局模型下发给这些客户端子集。然后，这些客户端子集在本地运行随机梯度下降（SGD）等优化处理步骤后生成本地模型。最后，客户端子集将本地模型发送回中央服务器。反复执行训练过程直到模型收敛，生成最终的全局模型。
环境 Ubuntu 18.04 配置文件解析 main 全局配合 events 配置工作模式以及连接数 http http模块相关配置 server 虚拟主机配置, 可以有多个 location 路由规则,表达式 upstream 集群, 内网服务器 名称 属组 作用 格式
命令：redis-cli -h host -p port --scan | more
虽然医疗保险和房租账单可能会促使企业压缩预算，但由于价格十分低廉，企业将会采用更多的云计算服务。然而到了月底，云计算账单比用户预期多得多，并且可能会对云计算服务的费用迅速增长而感到惊讶。因此，企业需要了解采用云计算服务的成本隐含的7个秘密。
top 命令是 Linux 下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。
大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架，阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的。对于初学者来说，一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手。那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构，让你从全局的视野认识 Kafka。了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后，脑海里就会有一个大致的结构，这时候再去学习每个部分就容易得多了。
TSINGSEE青犀视频接到的许多客户的项目场景都很庞大，一台服务器可能接入几百路甚至上千路摄像头，这种情况就可能就会导致服务器压力大，CPU很容易被占满。
在极客教育出版了一个视频是关于《Node.js 异常处理-健壮性》，本文章主要是从内容上介绍如何来处理Node.js异常问题。如果希望学习可前往极客学院：http://www.jikexueyuan.com/course/2373.html 本文章的关键词 - 进程退出 - 内存泄漏 - domain安全保护 ---- Node.js 异常的危害 很多初学的同学很少会关注Node.js的服务安全问题，而当服务器在生成环境遇到此类问题时，又会显得速手无策，因此在学习Node.js的初期了解其
高效诊断性能问题，需要提供完整可用的统计信息，好比医生给病人看病的望闻问切，才能够正确的确诊，然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象，以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
从去年Q4季度以来，DRAM内存的价格就已经开始由涨转跌，由于智能手机及经济环境的变化导致需求放缓，再加上厂商库存增加，内存价格已经开始降了。从市场调研数据来看，内存价格确实是不断在下滑的，仅仅是今年Q1季度就降了20%左右。就消费者的体验来看，实际上目前的8GB内存条价格已经比较稳定了，8GB内存单条一般在400块钱左右。内存降价的大门打开之后没那么容易关上，Q1季度降价的基础上Q2季度预计还会再降15%，再这样下去8GB单条下探到300块也可以期待了。
2017年4月，UP2017腾讯互动娱乐年度发布会在京举办，公布了31款新品游戏的发布计划，其中手游19款，占60%之多，可见手游市场中成熟品类的上升空间仍未见顶，优质手游将进一步拓展市场容量，精品化已成不可逆趋势。
内容来源：2018 年 10 月 27 日，MongoDB中文社区联席主席郭远威在“2018年MongoDB中文社区 广州大会”进行《WiredTiger存储引擎介绍》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
在2020年2月发布的最新微软月度补丁程序中，Microsoft发布了一个重要的补丁程序，以修复Microsoft Exchange服务器中的远程代码执行漏洞。该漏洞由一位匿名研究人员报告给我们，影响Microsoft Exchange服务器的所有受支持版本，在2月的补丁中实现修复。
我们知道，在PHP的世界里，如果我们要申请一块内存 ，但是没有申请到，那么就会导致fatal级别的错误。我们来测试下：
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