如果你第一次学习使用，请不要急着买服务器，因为买回来大概率要吃灰。你可以在看完学习完一些教程以后再选择一款便宜的服务器上手。服务器选购的坑非常多，如果你啥都不懂就去百度搜索《适合小白的服务器》一定是一堆高佣金的 Aff 在等着你。所以购买服务器之前，你务必先了解一下服务器的配置。
随着游戏行业的火热发展，越来越多的游戏公司开始注重于海外游戏的代理。对于中国游戏行业的庞大潜力，也开始走向海外市场，因此在海外的玩家如果想玩游戏，就需要选择专门的游戏服务器。那么云游戏服务器租赁的价格贵吗？下面就给大家介绍一下。
在前面两篇文章《个人 CPU 的型号、代际架构与微架构》 和 《聊聊近些年 CPU 在微架构、IO 速率上的演进过程》 ， 我们介绍了个人台式机电脑中的 CPU 型号规则、核设计细节，以及各代 CPU 的关键变化。在这一节中，让我们进入到和大家手头工作相关度更高的服务器 CPU 原理部分。
通过直接使用plocal，这些设置对于Java应用程序在嵌入模式下使用OrientDB运行的服务器组件和JVM都有效。
查看服务器信息还有硬盘测试，从原版上面翻新过来的，去掉了网络测试，减少测试时间，原脚本显示全是英文，我翻译为中文了，新加机房地址功能，脚本里面有单独的网络测速功能，后面可能还会补充其他功能！
收集各种有用脚本，有部分脚本是网上找的，脚本的代码我都看过了，功能我也测试过，完全没什么问题，支持centos6，ubuntu12，debian7以上，kvm，vmware，hyper-v架构的linux系统。
众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本回答将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、FPGA 与 CPU 之间是如何通信的？ 未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？ 众所
AI 科技评论按：本文作者李博杰，本文整理自知乎问题《如何评价微软在数据中心使用 FPGA 代替传统 CPU 的做法？》下的回答，AI 科技评论授权转载。
UMA（Uniform Memory Access）与NUMA（Non-Uniform Memory Access）是两种不同的内存架构设计，主要应用于多处理器系统中，它们的主要区别在于内存访问的效率和方式：
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
编者按：本文系微软亚洲研究院实习生李博杰在知乎上针对“如何评价微软在数据中心使用FPGA代替传统CPU的做法？”问题的回答。AI科技评论已获得转载授权。 首先，原问题「用 FPGA 代替 CPU」中，这个「代替」的说法不准确。我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。 本文将涵盖三个问题： 为什么使用 FPGA，相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片）有什么特点？ 微软的 FPGA 部署在哪里？FPGA 之间、
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
Hudi 不依赖任何外部第三方服务（如 Zookeeper），因此易于操作。一切都是独立的，并且不存在必须长期运行的服务器组件。启动一个 Spark 集群，摄取一批数据，一切都完全关闭（如果摄取模式是批处理）。但有时，拥有中央服务可能有助于提高表操作效率。因此 Hudi 有一个中央时间线服务器，它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行，以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。
实现即时通讯常见的有四种方式，分别是：轮询、长轮询(comet)、长连接(SSE)、WebSocket。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
这个页面帮助你对应用性能进行提升需要进行的一些操作。这个页面不是为你对 Confluence 出现问题后进行问题修复的指南。如果你的 Confluence 崩溃的话，请查看Troubleshooting Confluence hanging or crashing 页面中的内容来获得帮助。
这是关于分布式架构新手入门的第五篇文章。这一篇文章主要介绍通过计算分布式系统中的单次请求成功率，以及重复请求的稳定率获得系统的稳定性估值。依据软件结构评估性能及其冗余。通过对系统的分析判断出潜在的性能瓶颈。为设计分布式系统提供数据支持。
在当今数字化时代，游戏行业蓬勃发展，游戏服务器成为了游戏体验的关键组成部分。但对于许多游戏开发者和运营者来说，选择合适的游戏服务器却是一项挑战。本文将带您深入了解游戏服务器的价格与配置，为您提供完美的指南。
可能有人不知道ZGC是什么，他是新一代实验性质的垃圾收集器，我们知道GC的评价标准有三个：内存占用、吞吐量、延迟，没有哪个收集器能三者兼备，只能根据场景选择合适的收集器，而ZGC最大的特点就是超低的延迟，引用官方的说法，无论你的堆有多大，几百G还是几个T，都能在10ms以内完成垃圾回收，远远超越了G1、cms（延迟方面），代价是吞吐量的下降（约10%）和额外的内存占用。
对线上课堂来说，互动直播的核心点在于低延迟、抗丢包和回声消除功能，行业内默认延迟超过800ms，用户体验就不友好了。目前行业内存在两种直播互动实现方案，我们先了解下这两种方案的实现流程和优缺点。
shared_buffers (integer) 设置数据库服务器将使用的共享内存缓冲区量。默认通常是 128 兆字节（128MB），但是如果你的内核设置不支持（在initdb时决定），那么可以会更少。这个设置必须至少为 128 千字节（BLCKSZ的非默认值将改变最小值）。不过为了更好的性能，通常会使用明显高于最小值的设置。
在进行网络爬虫和数据采集时，代理延迟突增是一个常见的问题，影响爬虫的效率和稳定性。本文将详细分析Python代理延迟突增故障的定位和优化方法，并提供实际操作价值的解决方案。
1.计算延迟时间: 使用–latency参数 以下参数表示平均超时时间0.03ms。 redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6800 min: 0, max: 4, avg: 0.03 (12235 samples) 注意:由于使用的是本机的回环地址，所以这样其实忽略了带宽上的延迟 使用redis内部的延迟检测子系统测试：见上一篇文章中“启用延迟监控系统“部分。 2.延迟标准: 使用–intrinsic-latency参数 需要运行在redis serv
不知道大家有没有注意到，在22.10.31 21点之后，凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面：
今天我们来聊一下数据库的性能优化，第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法，第二部分我们讲一个实际案例。
在异构并行计算的大潮中，显卡巨头NVIDIA（英伟达）的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型，其中量子计算机和经典计算机可以协同工作，分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算，其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器，使经典和量子系统连接成混合量子计算机。混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接，GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作，以缩短GPU执行时间。其次，量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发，这方面最近的革新包括：第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。
如果你问一个前端技术人员，近几年最火的前端框架技术是什么，肯定会有人说VUE，确实VUE凭借其简单特性赢得了大家的喜爱，而近期公司有个项目，需要在VUE框架网页上播放RTSP实时视频。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步，一台主库的数据可以同步到多台备库上，悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式：基于行的复制和基于语句的复制（逻辑复制）。这两种都是在主库上记录二进制日志，在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制， 这说明同一时间主备库存在不一致，并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布：MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力，但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大， 可以随意停止或开始复制，并在不同的地理位置来分
Nginx 常作为最常见的服务器，常被用作负载均衡 (Load Balancer)、反向代理 (Reverse Proxy)，以及网关 (Gateway) 等等。一个配置得当的 Nginx 服务器单机应该可以期望承受住 50K 到 80K 左右每秒的请求，同时将 CPU 负载在可控范围内。
分布式系统利用卸载来减少 CPU 负载变得越来越流行。远程直接内存访问 (RDMA) 卸载尤其变得流行。然而，RDMA 仍然需要 CPU 干预来处理超出简单远程内存访问范围的复杂卸载。因此，卸载潜力是有限的，基于 RDMA 的系统通常必须解决这些限制。 我们提出了 RedN，这是一种原则性的、实用的方法，可以实现复杂的 RDMA 卸载，无需任何硬件修改。使用自修改 RDMA 链，我们将现有的 RDMA 动词接口提升为图灵完备的编程抽象集。我们探索使用商用 RDMA NIC 在卸载复杂性和性能方面的可能性。我们展示了如何将这些 RDMA 链集成到应用程序中，例如 Memcached 键值存储，从而使我们能够卸载复杂的任务，例如键查找。与使用单侧 RDMA 原语（例如 FaRM-KV）的最先进的 KV 设计以及传统的 RPC-over-RDMA 方法相比，RedN 可以将键值获取操作的延迟减少高达 2.6 倍。此外，与这些基准相比，RedN 提供性能隔离，并且在存在争用的情况下，可以将延迟减少高达 35 倍，同时为应用程序提供针对操作系统和进程崩溃的故障恢复能力。
优化美国服务器的速度涉及多个方面，从硬件配置到网络优化，再到应用层面的调整。以下是一些有效的方法：
dnf（Dandified Yum）是一个RPM包管理器，用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求，至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
该文介绍了分布式系统的基本概念、设计原则、关键技术、实践案例以及未来展望。主要目的是让读者快速了解分布式系统的来龙去脉，了解它的产生背景、使用场景、主要使用技术以及优秀的实践案例。
Redis客户端与服务器之间使用TCP协议进行通信，并且很早就支持管道（pipelining）技术了。在某些高并发的场景下，网络开销成了Redis速度的瓶颈，所以需要使用管道技术来实现突破。
Redis主从复制的配置十分简单，它可以使从服务器是主服务器的完全拷贝。需要清除Redis主从复制的几点重要内容： 1）Redis使用异步复制。但从Redis 2.8开始，从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 2）一个主服务器可以有多个从服务器。 3）从服务器也可以接受其他从服务器的连接。除了多个从服务器连接到一个主服务器之外，多个从服务器也可以连接到一个从服务器上，形成一个 图状结构。 4）Redis主从复制不阻塞主服务器端。也就是说当若干个从服务器在进行初始同步时，主服务器仍然可以处理请
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
公司日志系统目前日均处理数据10T左右，查询经常出现数据延迟问题且延迟经常在4-5个小时以上，但是服务器的1分钟load值经常不高于5，鉴于解析端的配置为16C_32G的配置，该现象并没有充分的利用CPU资源，单纯的扩容解析器资源虽然能解决问题，但是并没有从根本解决，优化数据流程架构图去除不必要项，并分析解析器性能瓶颈问题到底出现在哪里？
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
前几天 Eran Yanay 在 Gophercon Israel 分享了一个讲座：Going Infinite, handling 1M websockets connections in Go
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势，但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道，最怕的不是性能差，而是费了半天劲在细节上死抠，却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度，旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况，《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度，具备一定的完整性，新手可以按图索骥的去调优，老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称，包
在本节中，我们对VMware FT在一些应用工作负载和网络基准方面的性能做了基本评估。对于这些结果，我们在相同的服务器上运行主虚拟机和备份虚拟机，每台服务器有8个英特尔至强2.8Ghz CPU和8G字节的内存。这些服务器通过一个10Gbit/s的交叉网络连接，尽管在所有情况下都会看到，使用的网络带宽远低于1Gbit/s。两台服务器通过一个标准的4Gbit/s光纤通道网络连接的EMC Clariion访问它们的共享虚拟磁盘。用于驱动一些工作负载的客户端通过1 Gbit/s网络与服务器相连。
Nginx 常作为最常见的服务器，常被用作负载均衡 (Load Balancer)、反向代理 (Reverse Proxy)，以及网关 (Gateway) 等等。一个配置得当的 Nginx 服务器单机应该可以期望承受住 50K 到 80K 左右[1]每秒的请求，同时将 CPU 负载在可控范围内。
确保网络连接稳定，通过检查网络设备、路由器、交换机等硬件设备的状态和工作性能，排除潜在的故障。
近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品，单实例负载能力是传统CPU的30倍以上，具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点，性价比更高，为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑，满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出，将加速人工智能技术应用的普及，通过优质的产品和体验，让人工智能的潜
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