查看服务器信息还有硬盘测试，从原版上面翻新过来的，去掉了网络测试，减少测试时间，原脚本显示全是英文，我翻译为中文了，新加机房地址功能，脚本里面有单独的网络测速功能，后面可能还会补充其他功能！
收集各种有用脚本，有部分脚本是网上找的，脚本的代码我都看过了，功能我也测试过，完全没什么问题，支持centos6，ubuntu12，debian7以上，kvm，vmware，hyper-v架构的linux系统。
将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提升 Cilium 的网络性能. 具体调优项包括不限于:
原文 https://engineering.fb.com/video-engineering/copa/
在深入探讨Linux虚拟网络设备的底层原理之前，重要的是要理解这些设备如何在Linux内核中实现，以及它们如何与操作系统的其他部分交互以提供高效且灵活的网络功能。虚拟网络设备在现代网络架构中发挥着关键作用🔑，特别是在云计算☁️、容器化📦和网络功能虚拟化（NFV）环境中。
在上次发布失败后，很多朋友建议我们改用 k8s ，但我们还是想再试试 docker swarm ，实在不行再改用 k8s 。
系统和网络社区的传统观点是拥塞主要发生在网络结构内。然而，高带宽访问链路的采用和主机内资源相对停滞的技术趋势导致了主机拥塞的出现，即支持 NIC 和 CPU/内存之间数据交换的主机网络内的拥塞。这种主机拥塞改变了数十年来拥塞控制研究和实践中根深蒂固的许多假设。
随着物联网的爆炸式增长，连接设备通过传感器、摄像头、加速器以及深度传感器收集到的信息越来越多，包括了从制造业到汽车、卫生技术、能源、公用事业和可穿戴技术等各个行业。在AI和5G融合的帮助下，收集的数据量只会不断扩大。据估计，一辆全自动汽车将包含60多个微处理器和传感器，每年可生成超过300TB的数据。更或者，在一小时的行程中，将会有多达25GB的信息通过连接的车辆（相当于大约100小时的视频）发送。
BBR 是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法，可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟。 BBR解决了两个问题：
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
运维过程中，最复杂的问题，莫过于网络的问题，而网络问题最烦的就是无法复现，这篇介绍一个强大的网络模拟工具Netem
中断是计算机体系结构中的一个重要概念，用于处理器响应异步事件。中断设计对于提高计算机系统的性能和响应能力至关重要。下面详细讲解中断的工作原理、类型、中断处理流程以及中断设计的关键组件，并附上逻辑示意图。
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
导语 | 本文介绍了部分高性能网络方案，包括RDMA、HARP、io_uring等。从技术原理、落地可行性等方面，简要地做出分析，希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 随着网卡速率的提升（10G/25G/100G），以及部分业务对低延迟的极致追求（1ms/50us），目前的内核协议栈由于协议复杂、流程复杂、设计陈旧等因素，已经逐渐成为业务瓶颈。 业界已经有部分RDMA、DPDK的实践，但是对于大多数开发者而言，依然比较陌生。 那么这些方案各自的场景究竟怎样？
这篇文章是对 OSDI20 的 Best Paper hXDP: Efficient Software Packet Processing on FPGA NICs 的阅读笔记，感兴趣的同学可以点击阅读原文查看论文的 paper，slide 和 video。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道，最怕的不是性能差，而是费了半天劲在细节上死抠，却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度，旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况，《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度，具备一定的完整性，新手可以按图索骥的去调优，老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称，包
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
在异构并行计算的大潮中，显卡巨头NVIDIA（英伟达）的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型，其中量子计算机和经典计算机可以协同工作，分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算，其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器，使经典和量子系统连接成混合量子计算机。混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接，GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作，以缩短GPU执行时间。其次，量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发，这方面最近的革新包括：第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。
写在前面，本文介绍如何安装BBR BBR是谷歌研究的一套网络拥塞算法 BBR 由 Google 开发，供 Linux 内核的 TCP 协议栈使用，有了 BBR 算法，Linux 服务器可以显著提高吞吐量并减少连接延迟，简单来说 BBR 能加速网络传输速度。此外，部署 BBR 也很容易，因为该算法只需要发送方，而不需要网络或接收方的支持。
本文从OSI每一层缓存介绍、常见开源中间件缓存举例、TCP/IP协议栈中的缓存机制、操作系统中的缓存、访问缓存数据的时间范围统计等方面对计算机中的缓存进行详细介绍。希望对您有所帮助！
1.计算延迟时间: 使用–latency参数 以下参数表示平均超时时间0.03ms。 redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6800 min: 0, max: 4, avg: 0.03 (12235 samples) 注意:由于使用的是本机的回环地址，所以这样其实忽略了带宽上的延迟 使用redis内部的延迟检测子系统测试：见上一篇文章中“启用延迟监控系统“部分。 2.延迟标准: 使用–intrinsic-latency参数 需要运行在redis serv
Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件，比如：缓存、账号登录信息、排行榜等。
在设计架构或涉及网络时，我们都知道网络是不可靠的，可能会发生超时、断开连接、网络分区等各种问题。这些问题对于数据传输的可靠性和稳定性产生了很大的挑战。为了解决这些问题，各个组织都设立了专门的网络部门，致力于研究和解决网络问题。
零拷贝是一种计算机操作，其中计算机的操作系统减少了在从一个应用程序到另一个或从应用程序到操作系统的数据传输过程中所需的数据复制次数。这种技术尤其在处理大量数据时非常有用，因为它可以显著减少CPU的使用率，减少上下文切换，以及减少数据在系统中的传输时间。
本文主要探讨了在网络游戏领域，从客户端到服务器的网络延迟对于玩家游戏体验的影响。针对MOBA、FPS、MMORPG等多种类型的游戏，分析了在弱网环境下，TCP协议和UDP协议的加速方案。最后，文章介绍了腾讯云智营网优产品，提供了免费试用入口。
不进入这个行当，很少会知道，人们对低延时的渴求。专业人士为了低延时，做过各种各样的努力。以往我们将数据库的某些SQL从秒级优化到毫秒级，至少会在心底里欢呼一下，百倍提升！但在这个行业，人们为了减少1毫秒，可以做出什么疯狂的事情呢？
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
又值一年一度的“双十一购物节”之际，大家都在乐此不疲的聊着大流量高并发场景下的处理解决方案。
几年前，在通信领域的技术咨询经历，初步了解到预分配内存管理机制，其对于性能的改善是多么的明显。最近，也从点点滴滴的金融科技的领域，看到了高频交易所需要的低延时架构技术（当然了，国内在该领域受限于特色背景），也有点如出一辙的味道。而在未来，“元宇宙” 可能会换个新的名词，但是呢，它依旧也需要一系列的低延迟架构设计模式。
Get the edge on Linux so you can get Linux on the edge
MSL是Maximum Segment Lifetime英文的缩写,中文可以译为“报文最大生存时间”.
最近工作中在研究网络应用加速优化方法，在思科SDwan架构设计文档中有应用性能优化实现方案。本文就翻译部分章节内容，具体如下：
实时虚拟化听起来有点矛盾，但是它确实是有用的(在某些条件下)，并且为 Linux 内核的灵活性又提供了一个强有力的证明。KVM2015 论坛的前两个演讲就详细的讨论了实时虚拟化。第一个演讲者是 Rik
Linux网络名称空间是一种强大的虚拟化技术🛠️，它允许用户创建隔离的网络环境🌐，每个环境拥有独立的网络资源和配置。这项技术对于云计算☁️、容器化应用📦和网络安全🔒等领域至关重要。本文将详细介绍在Linux网络名称空间中可以拥有的独立网络资源，并指出应用开发人员在使用时应注意的重点。
毫无疑问，SSH是远程服务器管理最实用的方法。然而，它的主导地位并不意味着它在某些情况下没有缺点。如果您曾在移动设备上使用过SSH，那么，你应该知道SSH的一些缺点。
在视频编码中，延迟是一个常见的问题。对于实时性要求较高的应用（如视频直播、视频会议等），延迟问题尤为重要。本文将重点讲解FFmpeg中H264和H265编码器的延迟问题，以及如何优化和降低编码延迟。
dnf（Dandified Yum）是一个RPM包管理器，用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求，至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。再者，TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上，比如说TCP 拥塞控制算法也可以用在以响应时间来限流的中间件上。更深一层，像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术，都是经过长时间的考验的，都是前人智慧的结晶，可以给大家很多启示和帮助。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。再者，TCP/IP和Linux系统层级的很多设计都可以用于中间件系统架构上，比如说TCP 拥塞控制算法也可以用于以响应时间来限流的中间件。更深一层，像TCP/IP协议这种基础知识和原理性的技术，都是经过长时间的考验的，都是前人智慧的结晶，可以给大家很多启示和帮助。
高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验，低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说，用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更
Linux I/O（输入/输出）系统是其核心功能之一，负责处理数据在系统内部及与外界之间的流动。为了优化这一流程，Linux进行了一系列努力和抽象化，以提高效率、灵活性和易用性。🚀
基于「丢包反馈」的协议是一种 被动式 的拥塞控制机制，其依据网络中的 丢包事件 来做网络拥塞判断。即便网络中的负载很高时，只要没有产生拥塞丢包，协议就不会主动降低自己的发送速度。
在数据为王的时代，人们对网络的要求更加严苛。然而传统的TCP / IP以太网连接占用了大量的CPU资源，并且需要额外的数据处理，已无法再满足当前更快、更高效和可扩展性的网络需求。在这种情况下，RoCE（RDMA over Converged Ethernet ）走进了人们的视野。
最近项目测试遇到个奇怪的现象，在测试环境通过 Apache HttpClient 调用后端的 HTTP 服务，平均耗时居然接近 39.2ms。可能你乍一看觉得这不是很正常吗，有什么好奇怪的？其实不然，我再来说下一些基本信息，该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑，只是将一段字符串转成大写然后返回，字符串长度也仅只有 100 字符，另外网络 ping 延时只有 1.9ms 左右。因此，理论上该调用耗时应该在 2-3ms 左右，但为什么平均耗时 39.2ms 呢？
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