PostgreSQL的统计收集器是一个支持收集和报告服务器活动信息的子系统。 目前，这个收集器可以对表和索引的访问计数，计数可以按磁盘块和个体行来进行。它还跟踪每个表中的总行数、每个表的清理和分析动作的信息。它也统计调用用户定义函数的次数以及在每次调用中花费的总时间。
因此，如果是单独一台服务器，不构成集群规模。在 ZooKeeper 服务的运行中不会选举 Leader 服务器，也不会作为 Leader 服务器运行
在上文中性能工具之linux三剑客awk、grep、sed详解，我们已经详细介绍 linux 三剑客的基本使用，接下来我们看看具体在性能测试领域的运用，本文主要介绍的是在 Tomcat 和 Nginx access日志的统计分析。
购买的服务器难免会遇到被攻击的情况，当我们发现服务器状态异常时，可以通过连接当前服务器的ip排查一下，并对可疑ip进行封锁禁止。我们可以通过路由跟踪来查看可疑ip。以下是两种解决方案。
Zookeeper可以配置多个实例共同构成一个集群对外提供服务以达到水平扩展的目的，每个服务器上的数据都是相同的，每一个服务器均可以对外提供读和写的服务，这点和Redis是相同的，即对客户端来说每个服务器都是平等的。
今天主要说下两款前端统计工具的使用，Sentry & Matomo。以下主要是统计代码接入方式，因此使用前提是你已经在自己的服务器上搭建好了Sentry和Matomo的服务器
很多对网站或应用程序运行环境有特殊要求的站长或企业一般都会选择租用服务器，而在网站运营发展或程序项目已经成型时，网站站长或程序项目管理者就该考虑服务器托管。一般是由托管服务商将服务器放到自己的多线机房或者双线机房，网站管理员或项目管理者通过远程来管理服务器。
redis的info http://redis.readthedocs.org/en/latest/server/info.html INFO INFO [section] 以一种易于解释（parse）且易于阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。 通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息： server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域： redis_version : Redis 服务器版本
在使用CBO优化器模式的Oracle数据库中，统计信息是CBO生成最佳执行计划的重要依据。这些统计信息通常包括列级、表级、索引、系统级别的统计信息等。所有的这些统计信息都可以被备份，导入导出也可以被锁定与解锁。因此相应地，我们可以导出列级、表级、索引、系统级别的统计信息。通过导出导入统计信息，可以在测试环境来模拟产生环境进行数据库性能优化，SQL调优等。本文主要描述了基于schema级别导出导入统计信息到不同的数据库。
事务请求（写操作）的唯一调度者和处理者，保证集群事务处理的顺序性；集群内部各个服务器的调度者。对于create、setData、delete等有写操作的请求，则要统一转发给leader处理，leader需要决定编号、执行操作，这个过程称为事务。
【5分钟玩转Lighthouse】系列文章为大家分享轻量应用服务器使用教程，提供丰富的实践指南，帮助大家快速上手并获得最佳产品体验。本期内容主要介绍如何借力 Lighthouse 实例与Matomo应用镜像，快速搭建网站的流量统计系统。 背景概述 最近在尝试搭建博客，经过一番调研后，发现UP主溪歪歪_BILI的教学视频“如何搭建第一个博客站点”，用轻量应用服务器可以很快实现一个WordPress博客站点的搭建，搭建过程清晰明了，省时省力。 但当搭建好博客后，想要对站点访问数据进行统计和观察又成为了一个问题
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后，当任务执行失败、取消或者完成后，可以在WebUI中查看对应任务的统计信息，这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要，可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么，便于定位问题。
纲要 场景类型介绍 场景设计 场景执行 场景监控 监控要从影响性能的因素切入场景监控 场景介绍 1、手动设计测试场景 1.1 用户组模式 1.2 百分比模式 2、面向目标测试场景 要点：a、两种测试场景的应用场景，优点？ b、两种模式的区别，应用场景举例说明 场景设计 1、Initialize：释义、常用设置及原因？ 2、start Vusers：释义、常用方式及原因？ 3、duration：常规压测、稳定性测试的时间 4、stop Vusers：一般如何start就如何st
在Zookeeper集群正常运行期间，一旦选举出Leader，所有服务器的集群状态一般不会发生改变，即使是新机器加入、非Leader机器挂了，也不会影响Leader。但是一旦Leader挂了，那么整个集群将暂时无法对外服务，而是进入新的一轮Leader选举。服务器运行期间的Leader选举和服务器启动期间的Leader选举基本过程是一致的。
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
您需要监控 Linux 服务器的性能吗？试试用这些内置命令和附加工具吧！大多数 Linux 发行版都附带了大量的监控工具。这些工具提供了获取系统活动的相关指标。您可以使用这些工具来查找性能问题的可能原
监控服务器流量是确保网络健康和性能的重要组成部分。以下是一些常用的方法和工具来监控服务器流量：
对任何规模的业务来说，网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如，监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同，网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探，对数据流层面的统计数据，向网络中注入探测的流量，分析服务器日志等。
这些参数控制服务器范围的统计数据收集特性。当统计收集被启用时，被产生的数据可以通过pg_stat和pg_statio系统视图族访问。详见Chapter 28。
国外代理服务器的配置分为服务器端和客户端两部分，其中服务器端的配置包括用户创建、管理、监控、统计、分析、查询等功能。但是，这一工作通常都是由因特网服务商或专门的网络管理员来完成，对于一般拨号用户来说，海外代理服务器的配置实际上是指客户机的配置，具体的好处包括以下几点。
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况。在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念。
conf命令用于输出ZooKeeper服务器运行时使用的基本配置信息，包括clientPort、dataDir和tickTime等。
渗透测试中，第一阶段就是信息搜集，这一阶段完成的如何决定了你之后的进行是否顺利，是否更容易。而关于信息收集的文章网上也是有太多，但是你真的会用吗？今天我们来通过一些例子来讲解如何正确使用Shodan这一利器。 想要利用好这一利器，首先得知道他是什么，Shodan是一款网络空间搜索引擎，和我们常见的百度谷歌不同，他主要搜索的是存在于互联网中的设备，服务器、摄像头、工控设备、智能家居等，都是他的目标。Shodan不仅可以发现这些设备，并且可以识别出其版本，位置，端口，服务等一些信息，
一、节点类型二、结构体三、监听器原理四、选举机制4.1 重要的参数。4.2 选举状态：4.3 服务器启动时的 leader 选举4.4 运行过程中的 leader 选举
Ostrich 是twitter用于监控服务器性能的一个scala库，项目地址https://github.com/twitter/ostrich， 主要功能是收集、展示统计信息， 同时也提供了关闭服务器、重新加载配置、 监测服务器有效性等简易控制功能， 以及获取线程、GC、以及Profile等调试和性能信息。GitHub上有一个C#的移植版本OstrichNet,移植版本只支持收集、展示统计信息： https://github.com/ewhauser/OstrichNet。 统计信息收集分为counte
https://my.oschina.net/tongyufu/blog/405612
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range()，通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎，该接口返回精确值，例如MyISAM；但对于另一些存储引擎则是一个估算值，例如 InnoDB。 第二个API是info()，该接口返回各种类型的数据，包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据，或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数，那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型，而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息，或者统计信息不准确，优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同，所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同，每次运行的成本也不同：
逢年过节如果坐高铁回家的话一定要上12306来刷票，然而代表中国处理最高并发用户复杂请求的12306也经常会承受不住巨大的请求量。 为了买票，我们只能忍了。但如果不是非用不可的网站，一旦出现这样的提示之后用户就直接流失了。 为此腾讯WeTest压力测试现在推出了简单模式。简单模式主要是针对web类服务器提供压力源以及测试结果分析。WeTest简单模式主要有以下几个特点。 简单。人类懒的特性驱动着科技的进步，使用简单模式的时候用户不用写代码，只需简单的点点就可以啦。 易用。WeTest平台提供压力机，
1、Zookeeper节点状态 LOOKING：寻找Leader状态，处于该状态需要进入选举流程 LEADING：领导者状态，处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING：跟随者状态，表示Leader已经选举出来，当前节点角色是follower OBSERVER：观察者状态，表明当前节点角色是observer（不参与投票）
DHCP 服务器中的地址池以“树”状结构进行组织。树根是自然网段的地址，每个分支是该网段的子网地址，叶节点是手工绑定的客户机地址。这种树状结构实现了配置的继承性，即子网（儿子节点）配置继承了自然网段（父节点）的配置，每个客户机（孙子节点）的配置同样继承了子网（儿子节点）配置的参数。因此，对于一些通用的参数（如域名），只需要在自然网段或者子网上进行配置即可（地址租用有效期限是不具有继承关系的） display dhcp server tree 命令用来显示DHCP 地址池的树状结构信息，并显示各节点的地址池、option 参数、地址租用期限、DNS 等服务器的信息
首先就是通过top命令查看，因为top命令最直接，且信息量够大，覆盖面够全，可以看到CPU的wa有点高
直播答题已经是风口，毋容置疑。对攻城狮们来说，2018 年春节是个坎，直播答题技术做细致做到位了，才能安心过个好年。 为了应对这个挑战，我们首先分析一下直播答题和传统直播在技术上的不同，然后深度解释一下直播答题解决方案的海量并发派题和收题。 直播答题和传统直播在技术上的不同 直播答题首先是直播，然后是答题。直播答题是构建在传统直播基础上的创新玩法，和传统直播的不同包括下面几点： 1. 海量并发派题 就传统视频直播而言，直播间通常在线用户人数是少几万人，通常情况下超过五万
最近有发现一个比较不错的Linux服务器管理面板AppNode，AppNode 是一款针对 Linux 服务器的控制管理软件，通过在云服务器内部安装 AppNode，用户可以脱离 Linux 命令行，以可视化的 Web 界面来管理自己的服务器。
文件事件处理器使用I/O多路复用的程序来同时监听多个套接字，虽然redis的文件事件处理器以单线程方式运行，但通过io多路复用监听多个套接字，这样实现了高性能的网络通讯模型，又可以很好地让redis以单线程的方式运行，保持了单线程设计的简单性。（这是redis单线程还能那么快的原因之一）
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。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
Linfo 是一个自由开源的跨平台的服务器统计 UI 或库，它可以显示大量的系统信息。Linfo 是可扩展的，通过 composer，很容易使用 PHP5 库以程序化方式获取来自 PHP 应用的丰富的系统统计数据。它有 Web UI 及其Ncurses CLI 视图，在 Linux、Windows、BSD、Darwin/Mac OSX、Solaris 和 Minix 系统上均可用。
AOP(Aspect Oriented Programming) 通常译为 面向切面编程。在工程中常用来分离具体的业务逻辑，个人理解为从不同维度来增加新的业务逻辑，这样在不影响之前功能的前提下可以将新的业务逻辑从某一切面中嵌入工程，达到低耦高聚的目的。
config.ini文件中的[mysqld]和[api]部分定义了用于访问集群数据的 MySQL 服务器（SQL 节点）和其他应用程序（API 节点）的行为。所示的参数都不是必需的。如果未提供计算机或主机名，则任何主机都可以使用此 SQL 或 API 节点。
Redis客户端是一个程序，通过网络连接到Redis服务器，从而实现跟 Redis服务器的交互。
之前使用stat命令来验证ZooKeeper服务器是否启动成功，这里的stat命令就是ZooKeeper 中最为典型的命令之一。ZooKeeper中有很多类似的命令，它们的长度通常都是4个英文字母，因此我们称之为“四字命令”。
收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术，对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理，从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等，这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识，用于分析站点的被访问情况，辅助站点管理和决策支持等。 1、以改进web站点设计为目标，通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径，修改站点的页面之间的链接关系，以适应用户的访问习惯，并且同时为用户提供有针对性的电子商务活动和个性化的信息服务，应用信息推拉技术构建智能化Web站点。 2、以分析Web站点性能
本文参考自http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17846199,纯属读书笔记,加深记忆 1、抓包工具有很多,为什么要使用Fiddler呢?原因如
准备三台Linux服务器，两台做Web服务器，一台安装HAProxy，实现如下功能： 客户端访问HAProxy，HAProxy分发请求到后端Real Server 要求HAProxy可以根据Cooki
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average，如下图所示，它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢
这是一道最近裸面转转的视频面试中，面试官抛来的一道送分题。由于当时是裸面，所以屏幕前的你懂得哈哈。
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