以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计,对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :
网站站长:向服务提供商询问该域名绑定的主机是否被删除; 普通访客:联系网站站长处理该问题,或稍后访问;
最近收到很多RocketMQ使用者反馈在消息发送过程中偶尔会出现如下4个错误信息之一:
服务器的定时器一直都有不准确的问题,包括大名鼎鼎的Nginx也是一样,定时器的误差本质上是由于并发引起的,这是服务器要解决的本质问题。 趁今年过春节,仔细分析了ST的调度和定时器机制,目前大部分时候定时器能达到25ms之内的精度,要完整解决这个问题还需要继续改善。 并发 首先,考虑服务器怎么支持并发?目前Linux服务器基本就是epoll了,下面是示意代码: nfd = epoll_wait(fds, timeout);for (int i = 0; i < nfd; i++) { int
MMM即Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql多主复制管理器,基于perl实现,关于mysql主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。
在Linux服务器上运行的应用程序通常需要处理大量的线程和连接。为了确保系统正常运行,我们需要经常监控系统的线程和连接情况,及时发现并解决问题。在本文中,我们将详细介绍如何在Linux上查看活跃线程数和连接数。
工作模式有:prefork、worker、event、beos、mpmt_os2、winnt,其中主要的是prefork、worker、event三种模式。
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
在对于繁忙的网络服务器,如代理服务器或负载平衡器,我们可能需要增加网络端口范围来增强它的处理能力。
了解网站性能和Apache运行时间可以通过外部监控工具实现,例如:Zabbix,可以从用户的视角来发现问题,包括:
当应用程序尝试连接到服务或网络资源时,使应用程序能够通过以透明方式重试失败的操作来处理临时故障。 这可以提高应用程序的稳定性。
一般而言,中小企业在最初发展海外业务时,都会以租用一到两台物理服务器作为网站的载体供海外当地客户访问,由于客户群体在国外,因此访问海外服务器时,能够在速度与流程程度方面获得优势,也便于业务的开展。而当使用过一段时间后,有些企业的网站便会出现访问卡顿的情况,而往往这时候,这些企业主便急了,IT部门、供应商可能随时都有被fired的风险,那么,到底是什么原因导致服务器访问变慢呢? 访问变慢的原因无非有三:线路、带宽、硬件; 1. 网络线路解决方案 网络线路的选择在租用服务器时至关重要。一般而言,服务器访问群
众所周知,现如今网络速度已经比过去网络速度提高了很多,其中最主要的原因不仅仅是网络带宽提高了,更重要的是因为网络服务器的技术得到了飞速提升,这样网络服务器在处理网络信号请求的时候效率才能够得到提高。其实网络技术的提高都要归功于cdn技术的产生,cdn技术对于网络的发展具有着跨时代的意义。下面带大家了解一下什么是cdn技术。
与传统的企业资源规划(ERP)方法相比,云计算技术为企业资源规划(ERP)提供了许多好处,其中包括增强的安全性和可用性。
最近在做的一个项目,用的.net core 2.1,然后缓存用的Redis,缓存相关封装是同事写的,用的驱动是StackExchange.Redis version 2.0.571 ,一直听说这个驱动并发情况下有TimeOut bug,项目开发差不多后,我压测了一下,简单的模拟30个用户持续访问某一个有用到缓存的查询接口,结果这么小的压力下超时异常出现:
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
最近遇到一个问题,可能很多人也遇到过:由于业务量的增长,缓存节点个数不够用了。现在的Redis-Cluster直接就加个节点就解决了,但是之前Redis-Cluster不稳定时,我们并不敢用这个,而是通过自己实现分布式缓存Redis实现,在遇到这个问题时,碰到不少麻烦。
前30年是raid占主流;这几年随着互联网的发展,应用层和raid应用场景基本持平
文章主要介绍了通过Linux命令查看系统平均负载的方法,对于服务器管理员来说非常有用接下来是小编为大家收集的Linux命令查看系统平均负载的方法,欢迎大家阅读:
最近在研读书籍 深入浅出nodejs , 随手写下的一些笔记, 和大家分享~ 如有错误,欢迎指正~
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。
双十一即将来临,做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级,流量控制,扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了,不过这个时候,应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百?用流量打爆。。。Emmm,这很酷
负载均衡 负载均衡 建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 负载均衡,英文名称为Load Bal
1、生成私钥pem, 执行命令openssl genrsa -out rsa_private_key.pem 1024
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 高可用是数据库永恒的话题,高可用方案也是最受数据库爱好者关注的重点技术之一。 在MySQL二十多年的发展历程中,针对MySQL的高可用方案百花齐放,各具特色,这也是这款开源数据库最能让人着迷的地方。例如,早些年著名的MMM、MHA等等。 随着MySQL官方的不断发力,在基于MySQL复制的基础上,推出了一系列的高可用方案,例如,主从半同步复制、InnoDB ReplicaSet、组复制(MGR)、InnoDB Cluster,及目前最新的InnoDB
开箱即用,天生集群 横向扩展性:只需要增加一台服务器,做一点配置,启动一下ES进程就可以并入集群。 分片机制提供更好的分布性:同一个索引分成多个分片(sharding),分而治之的方式来提供处理效率。 高可用:提供复制(replica),一个分片可以设置多个复制分片,使得某台服务器宕机的情况下,集群仍旧可以照常运行; 速度快,负载能力强,在面对海量数据时候,搜索速度极快。
Apache 2.X 支持插入式并行处理模块,称为多路处理模块(MPM)。在编译apache时必须选择也只能选择一个MPM,对类UNIX系统,有几个不同的MPM可供选择,它们会影响到apache的速度和可伸缩性。 Prefork MPM : 这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的、预派生的web服务器,它的工作方式类似于Apache 1.3。它适合于没有线程安全库,需要避免线程兼容性问题的系统。它是要求将每个请求相互独立的情况下最好的MPM,这样若一个请求出现问题就不会影响到其他请求。 这
抛开互联网圈子,这几年和公众相关的app最出名的应该算是12306,从一用就崩到顺滑的支持每次节假日出行订票洪峰,逆袭的非常成功。当前它的成功也离不开四方支援,据我了解,起码前端的交互优化应该有蚂蚁同学的影子。
公司使用的是MySQL数据库,随着业务和用户的增加有张表的数据达到了150000000(1亿5千万)条左右,其中好几个功能都会对这张表进行增删改操作。在并发量比较大的时候,经常会出现死锁问题。 为了解决这个问题找到CTO和其他领导来请教方案。 经过分析之后,由于离业务繁忙期还有几天,并且1月是系统达到最大并发的时期,所以决定暂时先采取比较稳妥的版本号方案,即只往数据库insert和update数据,定时任务删除旧的数据(之后会采取数据分表分区的方案)版本号记录在redis里面。于是花了2天左右的时间把这些业务里面的代码重构和修改了一遍(其中涉及到使用第三方库修改的代码,修改这部分花了很多时间)。经测试人员测试没问题后,准备发到线上。
这是 LeetCode 上的「1606. 找到处理最多请求的服务器」,难度为「困难」。
“技术的创新始终是要服务于商业模式的创新,最有价值的技术创新是工程化的应用技术,如何真正做出通用化的技术,将其规模化非常关键。”
synchronized确实可以解决库存不一致问题,但是,因为线上服务大部分都是多节点部署,两台或者两天以上的服务器,代码加synchronized肯定是不好使的
在线网站一般都会有服务器压力剧增的时候,比如说网上商城的促销,这个时候常用的手段就是服务降级,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此缓解了服务器资源压力,以保证核心任务的正常运行,同时也保证了部分甚至大部分客户得到正确响应。
该文章介绍了一种使用Cloudify在OpenStack上部署基于Nginx的视频缓存和负载均衡解决方案。该方案包括三个主要组件:Nginx,Tomcat和Cloudify。通过使用Cloudify,可以自动化部署和管理Nginx和Tomcat,并根据需求实现水平扩展和垂直扩展。该方案还提供了对视频流的缓存和负载均衡处理,以提高系统性能和效率。
一方面,超融合实现了云计算与数据中心的智能化,真正解决了云计算带来的运营维护和管理成本增加的问题。
开发那边构建jenkins项目发现构建失败,我去排查发现,git拉取不了代码,我一开始以为是ssh没权限,公钥失效了,后来发现22端口连接不上。
最后,增加一下运行时的超时设置,在"Run-Time Settings">"Internet Protocol:Preferences"中,单击"options",增加"HTTP-request connect timeout" 或者"HTTP-request receive"的值。
HDFS(Hadoop Distribute File System)是一个分布式文件系统 文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务,只需要我们指定把文件放到哪儿,从哪个路径读取文件句可以了,不用关心文件在磁盘上是如何存放的 当文件所需空间大于本机磁盘空间时,如何处理呢? 一是加磁盘,但加到一定程度就有限制了 二是加机器,用远程共享目录的方式提供网络化的存储,这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形,可以把不同文件放入不同的机器中,空间不足了可以继续加机器,突破了存储空间的限制 但这个方式有多个问题
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。
Restful API的Web后台服务,一般都提供了统一的接口规范。但是有时候又需要提供回调地址给外部服务,比如微信支付。那么这个回调接口的返回值需要满足微信支付回调的返回值协议(这个协议跟项目的Web后台服务不一致)。 利用ResponseEntity可以单独为某个接口实现返回值的完全控制,也不用修改项目的整体协议规范。 实现 项目的统一返回值协议WebResult /** * @author timxia * @since 2019/8/13 */ @Getter @Setter @ToS
服务降级,就是对不怎么重要的服务进行低优先级的处理。说白了,就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。资源有限,而请求是无限的。如果在并发高峰期,不做服务降级处理,一方面肯定会影响整体服务的性能,严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以,一般在高峰期,为了保证网站核心功能服务的可用性,都要对某些服务降级处理。
#因为做了转发,去掉这一句服务器端无法获取到客户端的真实ip,做设置后,真实的客户端ip可以通过$_SERVER['HTTP_X_REWRITI_URL']获取;
这个参数通常需要在高负载的访问服务器上增加。比如繁忙的网络(或网关/防火墙 Linux 服务器),再比如集群规模大,node 和 pod 数量超多,往往需要增加内核的内部 ARP 缓存大小。
面对日益复杂的DDoS攻击环境,想要彻底解决或者防御DDoS的攻击目前看来并不太现实。DDoS攻击可大致分为三类:体积攻击、协议攻击和应用层攻击。
(1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库
Colossus,巨人,谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比,Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云