1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
如果想要搭建自己的计算平台,首先要购买服务器,本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求,要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性,可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的,根据自己的预算,选择适合自己的设备。
作者简介: 董冰,混迹DBA圈子十余载的闲云野鹤,曾服务过政府行业、银行数据中心、互联网游戏上市公司,辗转蛰伏于中国铁塔,励志做一个社会主义的螺丝钉。 故障场景描述: 业务系统和监控同时反映11G的
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。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统,它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率,即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢?本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
PHP从5.4版本开始就提供了一个内置的WEB服务器,可以通过一个简单的命令`php -S`启动一个WEB服务器,极大简化了开发环境的搭建。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
是不是觉得很简单?虽然使用起来是很简单,但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点: 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的,所以上面的代码是有点问题的,producer.close();应该在合适的机会调用,而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送,那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
查看日志,发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
activeMQ 是一种开源的,实现了 JMS1.1 规范的,面向消息(MOM)的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
我们做性能测试时,尽可能的降低网络延迟时间,这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
经过茫茫长时间的编写+过年在家无聊补充和修正单元测试,再加上这两天的整理,终于把以前的这个关于服务器通信中间件的基本功能和相应的单元测试完成啦。还是可以热烈庆祝一下的。
在 Raygun,追求极致性能已然成为公司文化的一部分。在此前的博客文章中,我们介绍了如何通过将Raygun 的 API 迁移到.NET Core 3.1,性能提高 12%的方法。
Topic 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 Topic。(物理上不同 Topic 的消息分开存储,逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储broker的元数据。本章节还将介绍kafka的基本配置,以及broker运行的硬件标准。最后,我们将介绍多实例集群的安装方法,以及在生产环节中使用kafka时需要注意的一些问题。
上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念、设计原理,以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者,包括如下内容:
关于这道题,每个人的项目经历都不太一样,所以各位朋友根据自己的实际情况来介绍吧,在这里就不多介绍了。
编者注:笔者整理了一份【Redis不完全指南】,包含了很多详细的知识点和Redis经典面试题,可关注「TopCoder」公众号,发送 Reids 来获取~
今天分享秋招的字节、快手 Java 后端面经,我筛选了Java+MySQL+Redis+MQ+网络+操作系统共性的面试题,排除了项目和实习经历的问题,同学反馈字节面试体验很好,遇到不会的,面试官会一步一步引导,还会详细解释下,返回环节还介绍了部门情况。
性能测试服务(Performance Test Service,简称PTS)是全球领先SAAS化性能测试平台,具有强大的分布式压测能力,可模拟海量用户真实的业务操作场景,让应用的性能问题无所遁形。
仔细上上图,我们可以发现两个信息: 该机器建立了238万个TCP连接; 此时内存使用量大约在48G左右。 看上去很赞吧?如果有人能够提供配置,并且在单台部署HAProxy的服务器上完成这样规模的调优,是不是更赞?本文将详细描述这个过程;) 本文是一系列关于HAProxy压力测试文章的最后一篇。如果有时间,建议读者能够先阅读本系列的其余两部分。这样能够更好的帮助我们了解本文所提及的内核级别调优需要的一些背景知识。 HAProxy压力测试(第一部分) HAProxy压力测试(第二部分) 为了达到前面提到的效
本文介绍ASP.NET中的会话。不同类型的Session及其配置。还介绍Web Farm上的会话,Load Balancer和Web Garden场景。我还介绍了实时生产环境中会话行为的细节。希望您能喜欢这篇文章并提供宝贵的建议和反馈。
在微服务架构系统中包含了大量的服务,并且服务之间存在复杂的依赖关系,以拓扑的形式运行并相互协作,如果部署的时候采取方式来解决整体的依赖、配置通信的协议和地址等,那么重新部署到新环境的成本会非常高。而容器技术提供了一种将所有的服务能够迅速快捷地重新部署的方案,并且可以根据需求进行横向的扩展,且保证高可用性,在出现问题的时候可以自动重启或者启动备份服务。
公司有一个Web Service,访问量不大, 但也不算小, 每天几百万的量级。正常情况下, 平均每个请求响应的时间在200毫秒左右。 每天几百万的访问量, 那么程序每秒请求处理数量在几十个左右, 高峰期也就上百, 而服务器上php处理请求的进程数是大于这个数的,因此, 服务器的处理能力勉强能满足当前量级的请求, 除了少数时候高峰期会出现不稳定的状况, 大多数时候也算是相安无事, 但是从服务器失败请求的数量来看应该离服务器处理能力极限的临界点不远了。 这个Web Service有一个特点, 它并不是面向终端
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
最近正在重新学习JVM的内存结构及相关优化内容,无意中看到IDEA的VM配置(安装时默认配置)中有如下的配置:
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
日志记录是软件开发中的一个重要主题,特别是当您需要分析生产环境中的bug和其他意外事件时。实现日志记录通常很简单。但正如你可能经历过的,日志要比看起来复杂得多。这就是为什么你可以在博客上找到很多关于它的文章。
其实就是一个以队列作为消息通信的组件,本质上是一个消息转发器。可以对消息进行接收、存储和消费。当前业界比较流行的消息中间件有rabbitmq,rocketmq和Kafka。我用的比较多的是rabbitmq。
“云霄殿都是一群狗大户,结丹期的擂台上,云霄殿的二弟子带着炼器宗的oracle大杀四方,没想到这边又是一样的剧情。”
对于JavaWeb开发人员而言,Tomcat已成为默认的web服务器,但是在生产环境下使用Tomcat部署应用,我们如果采用Tomcat默认的配置,尤其是内存和线程的配置,其配置都很低,容易成为性能瓶颈,所以我们需要对Tomcat服务器进行优化,提升其运行性能,下面我们一起来看看Tomcat如何优化?
生产服务器变慢了,一般都是从这几点去分析:服务器整体情况, CPU 使用情况,内存,磁盘,磁盘 IO ,网络 IO
服务器定义 从广义上讲,服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统(如果一个PC对外提供ftp服务,也可以叫服务器)。
Conduit 0.4.2 是生产就绪之路上的重要一步。这个版本为代理服务器的长期运行做出了很多修复和提高,并提供了更多的遥测功能。同时也为未来的双向 TLS 版本打好了基础。
事故现象: 下午14.52分,企业微信出现如下所示zabbix报错,显示ERP访问失败
作者:ciuwaalu,腾讯 TEG 后台开发工程师 AMD 服务器,多线程应用绑核,选取不同的 CPU 核,性能差距可达50%。 最近有幸因项目拿到一台 AMD EPYC 系列测试服务器,发现了一些奇怪的现象。 这台测试服务器拥有双路 AMD EPYC 7552 处理器,属于第二代 Rome(Zen2)架构,单路 48 个物理核,双路总计 192 个逻辑核(线程),有两个 NUMA 节点。 为了进行测试,预先编写了一个简单的多线程程序: 两个线程,分别为生产者、消费者,模拟 route-wo
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka,Kafka 的基本概念是什么,Kafka 单机和集群版的搭建,以及对基本的配置文件进行了大致的介绍,还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述,我们知道,不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用,最终是绕不过消息这个词的,这也是 Kafka 最最核心的内容,Kafka 的消息从哪里来?到哪里去?都干什么了?别着急,一步一步来,先说说 Kafka 的消息从哪来。
ES官方建议JVM中设置的最大堆内存大小,不超过节点RAM的一半,最大不超过32GB,并且Xms和Xmx相等。我们一个个说明。
TechEmpower Web Framework Benchmarks 是许多Web应用程序框架执行基本任务(如JSON序列化、数据库访问和服务器端模板组合)的性能比较的专业网站。每个框架都在实际的生产配置中运行。结果在云实例和物理硬件上捕获。测试实现主要是由社区贡献的,所有源都可以在GitHub存储库中使用。
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。
1)帮助大家对Nginx有一定的认识 2)熟悉Nginx有哪些应用场景 3)熟悉Nginx特点和架构模型以及相关流程 4)熟悉Nginx定制化开发的几种模块分类
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