今天看见有人聊目前系统有2亿的PV,该如何优化?当我看到这个话题的时候,突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了,所以即兴发挥,在这里简单总结和分享下服务端相关,欢迎指正和补充。
平常的工作中,在衡量服务器的性能时,经常会涉及到几个指标,load、cpu、mem、qps、rt,其中load、cpu、mem来衡量机器性能,qps、rt来衡量应用性能。
1. 看数据量。数据量小,数据放在内存里面;数据量中等,数据放在基于内存的数据库里面;数据量特别大,数据放在硬盘里面。
那么基本可以断定是磁盘问题,而这个 Redis 是挂载 PVC 的,PVC 是 NFS,所以初步怀疑是 NFS 的问题。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
所有的对象都放在内存,20万用户以下无压力。 如果游戏的用户很多,例如超过50万,内存就会不够,可使用LRU算法来淘汰一些数据。 流程:收到用户请求 - 在内存查找用户对象 - 如果不存在就从数据库中加载- 放入内存cache-如果cache中的用户超过20万 - 用LRU算法淘汰最古老的用户数据。 避免同步的IO操作,所有会发生写数据库的操作:例如角色获得了经验,要更新数据库;这类和游戏逻辑相关、安全性要求不高的保存操作,一律用异步操作,由后台的数据库保存线程定期保存。 流程:如果要保存到数据库
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
由于云计算技术已向专业领域发展,除了使用虚拟软件化Hypervisor技术实现基础设施云化外,基于容器的虚拟化技术在操作系统、数据库平台云化等领域也得到了很大的发展与应用。数据库即服务 (DBaaS)也在这样的技术背景下应运而生。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候,很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程?
随着现在游戏技术的不断发展,越来越多的玩家们开始选择使用云游戏平台,通过云游戏平台可以随意玩转各种大型游戏,即使是一些内存非常大的3A游戏也能顺畅运行,只是对于用户们的网速有一定的要求,画质越高的游戏要求网速也越快。云游戏平台如何做到大型游戏能够在云端稳定运行的呢?这和强大的游戏服务器有一定的关系,每个云游戏平台都配备完整的服务器组,那么云游戏服务器怎么配对?云游戏服务器费用高不高?
某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
保险行业升级测试工作较多,此为行业背景。从客户甲了解到,他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作,另一方面也要为业务部门提供测试数据库。除去生产环境的日常维护,以下几项工作耗费较多精力:
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
CPU密集型,也叫计算密集型,一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多,或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成,几乎没有阻塞(等待I/O的实时间)时间,而CPU一直有大量运算要处理,因此CPU负载长期过高。
在 上一篇 我们主要介绍了所遇到问题的五点,那么今天接下来讨论剩下的问题,我们先再回顾一下之前讨论的问题:
云桌面越来越常见,很多企业和公司都会选择它。一来可以让数据更加安全,二来可以加强公司对员工的约束,让办公变得更加高效率。那么,云桌面服务器安装配置要求高吗?云桌面好用吗?这两个问题,我们会在下文做详细的介绍。
首先heap是堆,stack是栈,stack的空间是由操作系统自动分配和释放,heap的空间是手动申请和释放的;heap的空间是手动申请和释放的,heap常用new字来分配;stack的空间有限,heap的空间是很大的自由区。在java中,如果只是声明一个对象,则在栈内存中为其分配地址空间,若将它实例化,则在堆内存中为其分配空间。
以下内容为入门级介绍,意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
CPU中的控制单元,控制指令执行的顺序,并不是按照先后顺序执行,而是按照优先级顺序
总体来讲,相当于一个i5+4G+500G传统硬盘的配置了,在当时看来还是不错的,但是不用不知道,这个AMD的使用情况不容乐观,散热问题相当严重,感觉比intel的处理器差好多,一打dota就发热,热到手都放不上去,夏天更甚。当时也不怎么卡,因为第一台电脑,我也算比较爱惜,这一用就是6年。刷机刷了无数次,安装过各种各样的软件和各种各样的操作系统,最后实在是无法挽救了。
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
Redis[1] (REmote DIctionary Server)是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库(BSD 许可)。与传统数据库不同的是,Redis 的数据是保存在内存中的(内存数据库,支持持久化),因此读写速度非常快,被广泛应用于分布式缓存方向。并且,Redis 存储的是 KV 键值对数据。
Mysql 5.0版本以后,默认的存储引擎是Innodb,我们常见的存储引擎Innodb、Myisam,存储引擎是相对于表来说的而不是针对数据库,如下图所示,我们可以针对某个表选择对应的存储引擎。
mysql:关系型数据库,数据存放在硬盘中,检索的话,会有一定的I/O操作,速度较慢;
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑,现在总结了下,为大家稍微讲解一下所需要的配置,以及推荐清单。
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
一、网络问题 1、临时性 检查:ping, mtr,dig,dig+trace 等命令,检查网络状况,DNS等 解决:联系机房或视具体情况而定 eg:http://ping.chinaz.com/ 查看各地响应时间 2、网络不同或距离太远 检查:客户端和机房所在网络情况 解决:双线机房或分布式部署,动态DNS,需要考虑成本 3、资源加载慢 检查:chrome控制台 解决:CDN,合并请求,压缩页面代码,多域名请求(http协议中有对浏览器并发请求连接数的限制,IE是10,火狐 chrome是6)等 二、前端
到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。
2)Fusionstorage 采用分布式软件机头,可以线性扩展至4096个。准确的说是4096个VBS,而不是必须是4096个节点,因为有些场景一个节点可以有多个VBS。
在早期的单任务计算机中,用户一次只能提交一个作业,独享系统的全部资源,同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写,但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异,一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少,大部分时间在等待 IO。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
时至今日,“虚拟化”,“云”等名词早已耳熟能详,其提供的特性:将服务器物理资源抽象成逻辑资源,可以将一台服务器变成几台甚至上百台虚拟服务器;将CPU、内存、磁盘、I/O硬件抽象化,变成可以动态管理的“资源池”,可以提高硬件资源整合密度, 减低成本,简化系统管理,提升工作效率。
在如何保障系统的稳定运行中,监控报警可谓重中之重,没有监控报警的系统,就等同于没皮肤的人类一样,弱不禁风。举个最简单的例子,如果能够在第一时间发现得了癌症,甚至在萌芽阶段就检查出来,那致死率的概率可以下降非常多,但是如果等身体反应出来的时候,那大概率是到了晚期,基本没治了。
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
KVM forum 2019上,作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下,介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是: 1,业务背景 2,为什么使用KVM虚拟化方案 3,在使用KVM虚拟化方案的过程中,我们做了那些改进 4,基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
背景 我们在程序设计时,有一个极其重要的非功能性指标:性能,总是无时无刻不缠绕在程序员的脑海,尤其是我们开发的面向大众的Web服务,网络接口等程序。 高性能的程序可以使用更少的服务器资源提供同样规模的用户请求(成本低),也可以更快的响应用户请求(体验好)。 当然,高性能的程序设计也会更加复杂,开发也有更大难度。 这次的内容,我们面向高性能程序设计方向,来讲一讲其中最核心最重要的缓存。 希望能够帮助大家更好的理解缓存为王的含义,也能更好的利用缓存,设计出高性能的程序。 本文作者:michaeywang
存储的顺序和添加的顺序无关,没有下标如TreeSet,它是存储的顺序和添加的顺序无关,但其中的对象也进行了相应规范的排序。
今天处理了一个问题,最后的结果是:做了服务器重启,然后问题就修复了。听起来好没有技术含量的事情。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标:吞吐和延时
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
2、主板:服务器主板相比普通PC的主板有很大的不同,这些在前面的介绍中已经说明过了。作为DIY服务器的主板,选购的出发点应是“实际”。主板买回来是用的,如果我们事前分析情况发现只用一个CPU就行了,也不需要用到SCSI设备,这样我们就没有必要非要买具有多余功能的服务器主板了,毕竟这些多余的功能是要“银子”来换来的。如果要求不高,我们可以选购一款性能稳定的名牌厂商的普通主板来充当服务器主板,也会起到等同的效果。不过,在主板集成方面要注意选择,作为服务器使用的主板,像显卡、网卡、声卡、RAID功能等最好是集成的,这样可以节约一部分开销,同时也可以给我们留下更多的扩展插槽,散热空间也更大。
Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架,用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序,是目前最流行的 NIO 框架,Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用,知名的 Elasticsearch 、Dubbo 框架内部都采用了 Netty。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
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