Redis,作为一款高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等多个领域。其强大的功能背后,是丰富的配置选项,允许用户根据不同的应用场景进行精细化调整。本文将深入探讨Redis的配置参数,结合实际案例,帮助读者理解如何有效配置Redis以满足特定的需求。
平时在排查问题以及系统性能优化时,会遇到内核相关的问题,怎样才能优化高性能的内核去转发流量及服务于应用呢,
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
最近公司高层开始发力,各种产品review,各种痛点吐槽,整改上线,整的跟真的似得。
Nacos是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。在Spring Cloud生态中,Nacos作为一个功能强大的服务,提供了动态服务发现、配置管理和服务管理平台。其中,其独特的动态配置更新功能使得应用程序能够在配置变化时即时作出响应,无需重启。
长连接通过Socket与服务端建立持久的链接,即使单个请求发送与接收后也不会释放链接。这样的好处有:
从软件上看,JMeter监听器有很多,后续内容详细再介绍。本文介绍长时间执行测试计划的两个监听器Summary Report和Aggregate Report 。
通过 deployment 创建的 Pod ,名字格式为:{deployment-name}-{template-hash}-
Nacos 1.x 版本 Config/Naming 模块各自的推送通道都是按照自己的设计模型来实现的。
Caffeine是一种基于Java的本地缓存库,具有高性能和低延迟的特点。它是由Google开发的,旨在提供一种可靠和高效的本地缓存方案。在本篇博客中,我们将介绍如何使用Caffeine实现本地缓存。
点对点: 让所有监听这个topic的消费者, 都属于同一个消费者组即可或者监听这个topic消费者, 保证唯一 发布订阅:定义多个消费者, 让多个消费者属于不同组即可
Android应用保活是一个老生常谈的话题,本文尽可能收集市面上的保活手段,希望能对你有所帮助。
Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的负载均衡机制。
代码资源是组织的核心资源,对于敏感的代码是不希望流传到外部的,但由于各种原因还是有资源泄露出去, 对于泄露的原因先不论,因为相对比较难避免,但我们可以通过一定的技术手段对关键的数据进行审计监控,把资源泄露缩小到一定的范围内,现在普遍流行的方式是对Github进行监控,在Github查找敏感词,比较常见。本文在此之外提出了一种对内监控的方案,以SVN监控为例。从相关人员从内部系统下载时就行一定成度的监控审计,对下载者的下载量和行为进行分析,这个出发点建立一个监控系统。
摘要:容器化推行的过程中,研发、运维学习及使用成本都非常高,那有没有一款简单易用的平台呢?本文介绍基于Kubernetes的应用管理平台-开普勒云平台。
在分布式系统中,单机节点在发生故障时无法提供服务,这可能导致长期的服务不可用,从而影响其他节点的运作,导致的后果非常严重
eprosima Fast RTPS 是 RTPS(实时发布订阅)协议的 C++ 实现,它通过对象管理组 (OMG) 联盟定义和维护的不可靠传输(如 UDP)提供发布者-订阅者通信。 RTPS 还是 OMG 为数据分发服务 (DDS) 标准定义的有线互操作性协议。 eProsima Fast RTPS 具有独立和最新的优势,因为大多数供应商解决方案要么将 RTPS 作为实现 DDS 的工具,要么使用过去版本的规范。
如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码,大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get 方法以及一些扩展方法,可以在运行时动态修改、获取相应的值。
选择最优网络路径:使用网络监控工具检查 MQTT 客户端和代理之间的连接路径,确保是最短和最快的。
今天在梳理一套环境的时候,发现了一个奇怪的问题,应用端连接正常,但是服务端却有些问题。 假设服务端的IP地址为10.129.128.57 使用tnsping本机的服务,竟然抛出了监听的问题。 $ tnsping s2gamebbs Attempting to contact (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = s2gamebbs.test.com)(PORT = 1528)) (CONNECT_DATA = (SERVER
搜索引擎优化(SEO)、社交媒体和聊天机器人之间的界限越来越模糊,这为您创造了与受众建立联系和推动参与的新机会。如果您对聊天机器人技术有些疑虑,那就让我们来看看这些令人兴奋的新可能性能否让您安心!
3月3日,国家互联网应急中心通报了一条消息 关于利用memcached服务器实施反射DDoS攻击的情况通报 通告了 memcached 服务器漏洞被黑客利用的情况,笔者的一台服务器也存在漏洞,因此将漏洞封堵的方法与大家分享一下。
Kafka处理请求不区分优先级,但这种绝对公平的策略有时会发生问题。 比如:创建一个单分区双副本的主题,当时集群中的Broker A机器保存了分区的Leader副本,Broker B保存了Follower副本。突然业务激增,Broker A瞬间积压大量未处理PRODUCE请求。运维“不凑巧”执行了次Preferred Leader选举,将Broker B显式地调整成了Leader。
说起DBA,全称是Database Administrator,不是Doctor of Business Administration,千万不要误解,那可是天壤之别!尽管如此,很多人依然认为有着神秘的面纱,高深莫测,花环簇拥,是收入丰厚的一族人。实则不然,DBA说白了就一修理工。修理啥呢,不是车床机床,也不是修理啥精密仪器,修理的是数据库,仅此而已。DBA这个行业同样也经历了由萌芽,发展到鼎盛的过程。尤其是近2年海量数据的井喷以及新数据库时代,云数据时代,DBA 2.0时代的兴起。以及最近所谓后DBA时代的说法。说到DBA的工作,我们先得搞清当前几类常用的数据库。主要有两大阵营,一类是SQL,学过计算机的人应该都知道,传统数据库,诸如Oracle,DB2,MySQL,SQL serer等主流数据库。面对的是那些传统行业,比如证券,银行,电信等使用的居多。另一类是NoSQL,诸如Hadoop,MongoDB,CouchDB等,主要用于互联网行业,如在线社交系统,Amazon 的Dynamo等。对于当前这两大阵营,貌似有划江而治之势。让人不免眼花缭乱。究竟何去何从,应当更多或更深的思考,这是一个比较大的话题,暂且不表。本文主要描述一下传统DBA的那些事,也就是DBA的工作范围与职责,更多的围绕Oracle展开。本文主要从六个方面来简要描述DBA的工作。
缓存是一种存储数据的组件,它存储了数据的副本,以便将来请求时可以更快地访问这些数据。缓存可以位于应用程序的多个层级,包括数据库层、应用层或客户端层。
「使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢?」 1.代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor,但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 2.凭经验设置参数值,上线后发现需要调整,改代码重启服务,非常麻烦 3.线程池相对开发人员来说是个黑盒,运行情况不能及时感知到,直到出现问题 如果你有以上痛点,动态可监控线程池(DynamicTp)或许能帮助到你。 如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码,大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get
Envoy是一款由Lyft开源的7层代理和通信总线,我们都知道随着微服务的盛行,越来越多的项目中开始使用微服务的理念,当然我们也知道互联网中任何理念或者软件都不是绝对的银弹,随着微服务的流行,一个大项目中会有成千个微服务用于组合来完成项目中的功能,所以紧跟着而来的便是我们如何让这些微服务进行通信,如此多的微服务又该如何治理?
指定MySQL服务器监听的IP地址,默认为0.0.0.0,表示所有IP地址。可以设置为127.0.0.1来限制只有本地可以访问MySQL服务。
互联网技术飞速发展的今天,为了承载请求的高并发和业务的多样性,微服务的架构成了各个公司的标配。
早些时候kubernetes集群的cri还使用docker的时候经历过这样的状况: 集群运行很久后硬盘跑的快满了......,大文件主要集中在:/var/lib/docker/overlay2 下文件有快70G,/var/log/journal/日志也有4-5G。当时的操作是手工的在work节点进行了一下的操作:
"你到底在说什么啊,我K8s的ecs节点要访问clb的地址不通和本地网卡有什么关系..." 气愤语气都从电话那头传了过来,这时电话两端都沉默了。过了好一会传来地铁小姐姐甜美的播报声打断了刚刚的沉寂「乘坐地铁必须全程佩戴口罩,下一站西湖文化广场...」。
互联网软件神速发展,用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因,所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis、memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。
在JavaScript的函数式编程之旅中,高阶函数与柯里化是两大核心概念,它们不仅能够简化代码逻辑,增强代码的复用性,还能让程序更加优雅和高效。本文旨在深入浅出地解析这两个概念,探讨它们的应用场景、常见问题、易错点以及规避策略,并通过实例代码加以说明。
【简介】提供代理服务的计算机或其它类型的网络节点称为代理服务器,其具体过程为:客户端首先与代理服务器创建连接,接着发出一个对另外的目标服务器的文件或其它资源的连接请求,代理服务器通过与目标服务器连接或从缓存中取得请求的资源,并返回给客户端。通常在这个过程中,代理服务器可能改变客户端请求或服务器端响应的一些内容以满足各种代理需要。
Dear,大家好,我是“前端小鑫同学”,😇长期从事前端开发,安卓开发,热衷技术,在编程路上越走越远~ Electron是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 构建桌面应用程序的框架。 嵌入 Chromium 和 Node.js 到 二进制的 Electron 允许您保持一个 JavaScript 代码代码库并创建 在Windows上运行的跨平台应用 macOS和Linux——不需要本地开发 经验。 背景说明: 窗口指的就是我们在电脑端经常使用的软件时候显示Logo,标题和操作最小化,最大化
大家好,这篇文章我们来介绍下动态线程池框架(DynamicTp)的adapter模块,上篇文章也大概介绍过了,该模块主要是用来适配一些第三方组件的线程池管理,让第三方组件内置的线程池也能享受到动态参数调整,监控告警这些增强功能。
最近关注了一些缓存框架的特性和实现,包括 OSCache、JCS、Ehcache、Memcached 等等,公司的两个缓存框架,以及一个标准 JSR 107(JCache),发现一些诸多类同的方面。如果你不够熟悉以上,不妨先看看这两篇文章:《OSCache框架源码解析》和《Ehcache详细解读》,再看下面的内容也许会有更多想法。之后再思考,如果要自己去实现一套缓存框架,需要考虑哪些东西?
在企业发展过程中,日益增多的业务形态往往会招致新的业务风险。简单的业务防护已经不足以解决问题。一套完整的业务风控系统可以帮助企业有效的规避风险,降低损失。
本文基于我作为初学者迄今所学的知识,详细介绍了六个简单的步骤,以提高个人使用的 Linux 环境的安全性。在我的整个旅程中,我利用开源工具来加速我的学习过程,并熟悉了与提升 Linux 服务器安全有关的更高层次的概念。
在现代网络应用中,负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上,负载均衡可以确保请求被合理地处理,并避免单点故障。
编者按:最近涉及的一个实验,需要获取链路接口的实时信息,比如带宽、流量统计等。起初打算从OpenFlow协议中的计数器入手,OpenFlow交换机对每一个流维护一个计数器,控制器可以从这些计数器上查询每条链路的实时流量信息。随着网络规模增大,流量增加,对计数器管理会变得越来越消耗系统资源,如Floodlight FAQ所提到对控制器而言这样的监控很难准确的,所以否定了在控制器上实现流量监控的想法,转而考虑通过第三方平台监控每条链路的实时流量信息。sFlow可以提供周期性的网络接口统计采样和数据包采样,能够提
android:persistent和android:priority是两个不同的属性,它们分别用于不同的目的。
我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到,网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的?怎么能够支撑这么大流量的访问呢?
在Android开发中,RecyclerView是一种常用的列表控件,用于展示大量数据。然而,随着数据量的增加,RecyclerView的性能可能会受到影响,导致卡顿、内存泄漏等问题。本文将介绍一些优化技巧,帮助大家提升RecyclerView的性能,使其在各种情况下都能保持流畅。
在平时开发中经常会遇到需要调用接口和外部服务的场景,但是有些接口服务方不能立即返回数据,而是需要处理一段时间才能返回真实的业务数据,如果没有处理完则直接返回一个中间状态的结果。
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