本篇介绍MySQL如何使用内存。MySQL主要将内存分配在三个部分，服务器、存储引擎及连接会话。服务器部分包含线程缓存、主机缓存及临时表，存储引擎部分包括缓冲池、日志缓冲，连接会话部分包括排序缓冲和联接缓冲。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
2月20日消息，美国人工智能初创公司Groq最新推出的面向云端大模型的推理芯片引发了业内的广泛关注。其最具特色之处在于，采用了全新的Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构，以及拥有超高带宽的SRAM，从而使得其对于大模型的推理速度提高了10倍以上，甚至超越了英伟达的GPU。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
AI 研习社按：TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了，但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
在我们自己的购买的服务器环境中，一般是买的1g的内存，但是当服务器里面的东西装的比较多的时候就会导致内存不够用了,这个时候可以通过增加虚拟内存来夸大内存容量。
腾讯云标准型服务器是计算、内存和网络资源的均衡，腾讯云百科分享腾讯云标准型S2云服务器配置CPU内存性能注意事项：
某天，上kplcloud构建一个测试应用，构建完成之后发现新pod一直启动失败，并且抛出了以下错误信息:
腾讯云标准型实例是计算、内存和网络资源的均衡，InstanceTypes分享腾讯云标准型S2实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。Cluster的汉语是“集群”的意思。它采用了NDB Cluster 存储引擎，允许在1个 Cluster 中运行多个MySQL服务器。
作为第一个大规模商用的、最有希望接续NAND的下一代存储介质，最近这两三年Intel在傲腾上的投入不可谓不大。Intel甚至在2020年10月宣布出售NAND业务产品线。Intel如此有把握和决心，让我不得不感觉NAND在PLC之后的路，会非常艰难。
从初创企业到成熟的大型企业，从互联网企业到传统实体经济企业，从民间组织到领先的政府机构，上云几乎成为一个共同的选择，云几乎可以运行各种不同的工作负载。
选自Google Cloud Platform 作者：Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（Tensor Processing Unit/TPU），参见机器之心当时的报道《谷歌发布 TPU 只是开始，是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来，谷歌并没有披露相关成果的细节。今天早些时候，谷歌终于打破了沉默，通过一篇论文介绍了这项研究的相关技术以及与其它硬件的比较。谷歌的硬件工程师 Norm Jouppi 也第一时间在谷歌云
Rust 已经悄然成为了最受欢迎的编程语言之一。作为一门新兴底层语言，Rust 拥有着内存安全性机制、不亚于 C 语言的性能优势、出色的开发者社区等等。本文还介绍了那些正在使用 Rust 的著名公司以及这些公司选择 Rust 的原因。
最近每天在朋友圈转云的消息，大家纷纷表示看不懂，让小编头痛不已，说道邮箱、微信乃们都明白，一说到正经的就喊不懂。没关系，小编今天就说说关于云，大家都懂得那部分——省钱！
我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
一般互联网的项目都是部署在linux服务器上的，如果linux服务器出了问题，那么咱们平时学习的高并发，稳定性之类的是没有任何意义的，所以对linux性能的把握就显得非常重要，当然很多同学可能觉得这些是运维同学的事情，但是我不这么认为，不管你是架构师，还是crud boy，对项目有个全局的掌控是一项非常重要的基本素质，所以总结了这篇文章，希望对您有用，如果您觉得我写的还不错，看完记得点个赞，点个再看哦。咱们废话不用多说，直接进入正题。
进入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术，能够以毫秒级延迟提供计算结果，为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
近日，亚马逊官方博客上发布 “Sustainability with Rust” 一文，通过研究和对比来说明了 Rust 在可持续性方面优于其他语言。随后，ZDNet 也对此文进行了报道。在 ZDNet 的报道发出之后，Go 技术负责人 Russ Cox 连发 14 条推特，表示该文章在严重误导大家对 Go 语言的认知。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
先来火焰图，通过火焰图分析，发现encoding/json 解析数据的时候占用了大量时间，可以考虑更换github.com/json-iterator/go
游戏服务器压力测试总结 从游戏内测开始到现在做了所有服务器压力相关的测试.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构，所以不上图了。 一.首先明确需要测试压力的内容: 1.游戏服务器硬件 a.硬盘I/o b.内存 c.CPU 2.网络压力 a.长连接 a1.最大连接数 a2.流量(内网、外网、进、出) b.长连接短周期(类似Http的TCP应用，这个比较特殊的一个需求，专门针对LoginAgent) b1.每秒建立的连接数 b2.实际处理能力 3.数据库 a.每秒事务数 b.每秒锁等待数 c.平均延时(ms) d.CPU暂用 4.多线程的最优线程数 a.数据库执行的多线程 b.多连接处理 二.Windows Server环境测试方式 1.服务器性能监测 使用Server自带的性能监测器设置各个进程的监测参数。Window的这个自动工具做的相当强大。大家自己摸一摸基本就会用了。每个参数都由详细的说明。 2.案例设计注意 a.对于数据库的性能测试上，现在由于所有的游戏服务器构架在DB前面都有一个实现DB缓冲功能的进程，以减少数据库频繁的读写操作。所以其实数据库的读是一个轻量级的数量；而数据库的写操作是一个周期性能过程。案例设计一定要能够驱动这种周期性能过程。比如我们游戏的战斗，导致游戏玩家数据的改变，或驱动所有在线玩家数据的周期性存储。 b.选择具有代表性，并且最频繁的游戏操作。用于进行最高用户在线的各种性能指标采集。 我们选择的是:战斗、移动、聊天 c.聊天性能测试 广播聊天是最为考验游戏信息发送能力的功能。通过进行全局广播的压力测试。我们可以获取服务器进程发送信息到客户端的最高承载量。进而可以对我们的各种广播功能进行一个预估和频率限制。 d.同屏玩家的移动测试 移动+广播。这两种信息，基本是网络游戏流量的70-80%左右。同屏玩家数量，将会增加各种数据的广播需求，非常影响游戏性能。所以同屏的移动测试也是广播测试的一个必要环节。需要根据实际结果进行适当的优化。 e.大量玩家同时登录测试 玩家登录时，有大量的信息需要进行分配和初始化；同时也有大量的数据需要下传客户端。服务器需要进行大量的TCP连接建立。所以是一个比较关键的过程。这个测试案例是一个比较特殊，但是运营是肯定会碰到的案例。 f.由于线程池处理事务，随着事务的时耗，存在一个最优线程数的问题。过多的线程反而会降低服务器效率 3.细节问题 a.进行测试需要仔细思考客户端性能影响服务器最后表现的可能性。比如 a1.模拟客户端的性能无法有效处理服务器返回信息,可能就导致服务器发送的信息缓存在服务器系统缓存，从而表现出服务器内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实可能根本就是客户端的性能问题 a2.客户端性能问题，导致发起的请求数过少，从而导致单位时间内服务器处理的请求过少。表现为服务器性能不足，其实根本就是客户端的请求能力不足。 b.网络带宽导致最后表现不足 b1.确认服务器的各个网卡，以及相互的带宽。不然可能因为相互带宽，导致服务器对于客户端请求的处理延时。表现为服务器卡机 b2.客户端模拟多个玩家，比如1000个玩家。而客户端的网卡或者客户端与服务器之间的中转服务器带宽过小，导致服务器数据发送不出，内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实是中间带宽问题。 c.debug i/o导致服务器性能下降 c1.进行性能测试，一定要取消debug用的同步的i/o.比如我们服务器的debuginternalLog.同步i/o是非常影响性能的，特别在压力测试下可能导致每秒上千上万甚至几十万次的执行。一处的文件写入操作就可以导致几十万次的处理能力变成几千次的处理能力。 c2.客户端避免进行阻塞操作导致模拟多用户性能下降，导致服务器表现性能下降 d.流量需要区分内网网 内、外网流量在游戏正式运行时是完全分开的。价格也是完全不同的。一个千M的外网是一个无法想象的运营成本，而kmbps/s现在已经是一个可以接受的代价。游戏进程需要进行不同网卡的配置和绑定。确定内外网流量。
在这个互联网高度发达的时代，我们的个人隐私和信息安全也极易受到泄露和威胁，因此，保护好我们的数据安全便成为了重中之重。然而，传统的使用工具加密单个文件或者文件夹的方式（例如VeraCrypt/eCryptfs等）过于麻烦，且极其复杂，很难被大家接受。于是全盘加密应运而生，Windows平台上的BitLocker，Linux下的LUKS，macOS平台的FileVault，都是全盘加密的最好应用。现在，新安装的Windows在支持的情况下会默认启用BitLocker，macOS也会在初始化时提醒你是否启用FileVault，而iOS则是强制启用了全盘加密，他人即使接触到了你的设备，读取了你的硬盘，在密码没有泄露的情况下，你的数据也是十分安全的。由此看来，这种无感加密的方式也即将成为主流的数据安全保护措施。
通过jstat -gcutil pid 5000 ,发现fgc次数很多而且频繁，此时老年代占比已经大约70%左右，且已经回收不了内存，我们这边设置的fgc阈值是老年代的70%。此时因为还有30%的老年空间，所以整体内存相对还算稳定，CPU也比较稳定，但是有很大的潜在的风险，就是内存一直上涨，不释放。
最近发生了一些事情，由于之前开发和运维对于MONGODB的了解停留在用而已，已经某些外部原因，导致MONGODB 在某些不可抗力的情况下，出现了问题，导致了我不能说的经济损失。
清楚的记得是2020/7/25 14:34分左右，周六的下午，我还在公司苦逼的加班中，突然钉钉告警群里出现大量应用OP的dubbo超时调用、空指针异常，异常中间还有Metaspace元空间不足等异常:
近年来，大规模语言模型（Large Language Model, 简称LLM）在对话、问答和文本总结等多种应用场景中展现出卓越性能，受到了学术界和工业界的广泛关注。然而，随着LLM逐渐朝着更多的参数量和更长的文本进行演化，对计算设备的存储和处理能力也提出了更高要求。当前，传统的流水线并行训练方法在处理百、千亿参数的模型时会产生存储和计算负载不均衡的现象，直接影响了资源利用率和整体训练效率；同时，由于现有国产算力卡存在高速内存容量和通信能力不足的情况，使得这一问题显得更加突出。
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。
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！
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数，这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的，需要根据系统所在业务场景去估算，推断出来一个系统运行模型，评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
踩过的坑，实在不想再踩了，记录记录。 CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误 } curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议 未支持的协议。此版cURL 不支持这一协议。 2 初始
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少，还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后，问题就爆发了，服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级，于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
AiTechYun 编辑：nanan IBM声称POWER9服务器和Beastly处理器（GPU）相结合，可以让Google Cloud发生颠覆。 IBM宣称，其POWER服务器上的机器学习不仅比Go
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
【加州纽瓦克电 2022年11月10日】隶属神达集团，神雲科技旗下的服务器通路领导品牌TYAN®（泰安）今天宣布推出基于AMD EPYC™ 9004系列处理器架构，在产品能源使用效率以及运算性能方面全面提升，且专为下一代数据中心而打造的一系列服务器平台。
oracle数据库，需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器，需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
2024年3月26日，谷歌安卓部门的编译器和运行时团队负责人Lars Bergstorm在英国伦敦的Rust Nation UK技术大会上，跟大家分享了他们的团队几百名工程师在几年内用Rust重写了几十个C++和Go系统的六点心得哦。
原文地址：http://www.cnblogs.com/gomysql/p/6130405.html
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
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