整个优化方案分为3篇文章,争取写个由简入深的介绍，希望没有技术背景的站长都能看懂：
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间，距离上上次已经记不起具体那一天了，每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击，我觉得有必要静下心来，分享一下被黑的那段经历。
HPA的全称为Horizontal Pod Autoscaling，它可以根据当前pod资源的使用率（如CPU、磁盘、内存等），进行副本数的动态的扩容与缩容，以便减轻各个pod的压力。当pod负载达到一定的阈值后，会根据扩缩容的策略生成更多新的pod来分担压力，当pod的使用比较空闲时，在稳定空闲一段时间后，还会自动减少pod的副本数量。
一般的Linux下的隐藏目录使用命令ls -l是查看不出来的，只能查看到文件及文件夹，查看Linux下的隐藏文件需要用到命令：ls -al
根据第二篇,我们有信心去遍历root key的所有可能, 但是我们还需要一个碰撞点, 才能真正得到root key的值, 本篇找到了两个碰撞点, 并编写了简单的POC来获取root key。
数据库90%的性能问题由于SQL引起，线上SQL的执行快慢，直接影响着系统的稳定性。
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
文件上传漏洞扫描或手动测试时，仅收到HTTP 200状态码并不足以确定是否存在真实的漏洞，因为200状态码仅表示请求被服务器成功接收并处理，但不一定意味着上传的恶意文件已被正确上传或能够被执行。为了判断是否为误报，可以采取以下步骤进行深入分析：
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
kubernetes集群中部署应用，对应用进行压力测试。jmeter进行压力测试大概是每秒300个左右的请求（每分钟elasticsearch中采集的请求有18000个）。查看日志有nginx的erro log:
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
上一篇：【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof，这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后，如何看，以怎么看
（一）什么是nodejs？ nodejs是一个是基于Chrome V8（C++编写）的JavaScript引擎，提供了JS运行时的执行环境，这一点有点类似于Java的JVM虚拟机。nodejs是一个事件驱动的，异步非阻塞的io模型，这使他更非常轻量级和高效。 （二）什么是npm？ npm是nodejs的包生态系统的管理器，它提供非常简洁的命令来管理在nodejs中的一些依赖库，这一点和centos中的yum或者java中的maven，gradle，scala的sbt的功能非常相似， 有了它，我们
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库 CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU 计算尽量挪到上层
启动docker测试时,记得使用 --privileged=true 允许超级权限模式
虽然今天处置的时候并非本文章情况，等过段时间结束了我在发一下我的处置过程涉及到的技术点以及思路
Swoole 的实现方式是 worker 进程处理数据请求，分配给 task 进程执行。
遇到服务器故障，问题出现的原因很少可以一下就想到。我们基本上都会从以下步骤入手，这些也是绝大多数运维工程师在定位故障时前几分钟的主要排查点：
调优 PHP PHP 是运行应用程序代码的引擎。应该仅安装计划使用的那些模块，并配置您的 Web 服务器，使之仅为脚本文件（通常是以 .php 结尾的那些文件）使用 PHP，而非所有静态文件。 操作码缓存 请求一个 PHP 脚本时，PHP 会读取该脚本，并将其编译为 Zend 操作码，这是要执行的代码的一种二进制表示形式。随后，此操作码由 PHP 执行并丢弃。操作码缓存将保存这个编译后的操作码，并在下一次调用该页面时重用它。这会节省很多时间。有多种缓存可用，我比较常用的是 eAccelerator。
nginx分为核心模块，基础模块，第三方模块 handlers,filters,proxies worker_processes 开启的进程数，一般和CPU个数相同就行 debug, info,notice,warn,error,crit worker_connections 每个进程的最大连接数 keepalive_timeout nginx -V 查看编译的模块 gzip_vary 可以让前端的缓存服务器缓存经过压缩的页面 gzip_comp_level 压缩的等级 upstream ip_hash down weight max_fails fail_timeout backup 要使用fair算法，必须编译upsream_fair模块 要使用url_hash轮询算法，必须编译hash charset utf8; location ~ .*.(jpg|png)
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下，其中有一台（4H/8G）近两天天天CPU使用率报警（阀值>95%，探测周期60s，触发频率6次），而且load acerage也居高不下，检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题，也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉，报警依旧。
if (mt_rand(1, 10000) == 1) { //采集请求的万分之一 //xhprof_enable(XHPROF_FLAGS_MEMORY);//生产环境尽量不要统计CPU信息啊 xhprof_enable(XHPROF_FLAGS_CPU+XHPROF_FLAGS_MEMORY); $xhprof_on = true; } foo(); $data = xhprof_disable(); print_r($data); //导入的这些文件都在下载的xhprof
并发 100 个请求测试 VM1 的 Nginx 性能，总共测试 1000 个请求
文中的调优思路无论是 php, java, 还是其他任何语言都是用. 如果你有 php 使用经验, 那肯定就更好了
遇到服务器故障，问题出现的原因很少可以一下就想到。我们基本上都会从以下步骤入手： 一、尽可能搞清楚问题的前因后果 不要一下子就扎到服务器前面，你需要先搞明白对这台服务器有多少已知的情况，还有故障的具体情况。不然你很可能就是在无的放矢。 必须搞清楚的问题有： 故障的表现是什么？无响应？报错？ 故障是什么时候发现的？ 故障是否可重现？ 有没有出现的规律（比如每小时出现一次） 最后一次对整个平台进行更新的内容是什么（代码、服务器等）？ 故障影响的特定用户群是什么样的(已登录的， 退出的， 某个地域的…)
我问大家一个问题，下图中一个最简单的例子，会导致哪些CPU开销产生？你是否能够说清楚？
平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和 CPU 使用率并没有直接关系。
要开发一个基于EOS区块链的DAPP需要多少内存、CPU或带宽资源？这是很多即将开始EOS项目的开发者关注的一个重要问题。本文将介绍如何估算EOS DAPP的内存/CPU/带宽资源需求以及相应的成本。
近期收到某友方 SRC 发来的邮件，反馈站点中存在可被 Dos 的风险， 复测后发现确实存在此类风险。
需要使用ngx_http_stub_status_module模块，提供对基本状态信息的访问默认情况下不构建此模块，编译安装应使用--with-http_stub_status_module配置参数启用它.采用yum和apt安装nginx 无需手动添加ngx_http_stub_status_module模块
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
一天下午，大家都在忙着各自的事情，突然小组人员都同时收到了短信提醒，以为是公司发奖金了，很是开心，咋一看“某某客户服务器cpu使用率100%，请及时处理！”原来是告警短信，同时看到钉钉群里发出了大量的告警信息……
这篇文章谈一谈最近火爆的 Elixir，同时说一下对编程语言选择的看法。同时作为 Erlang 发烧友，Elixir 不可不提。即使有了那么多编程语言 Elixir 也值得接触。本文主要分为以下四块内
我们先说一下docker集群之一的swarm集群, 先说一下集群这个东西, 它并不适用于任何项目, 他是为了解决架构中高性能的。将单节点的负载转移到多节点身上, 但是多节点中存在很多问题, 例如节点的状态、通信、调度、任务分配等等, 我们自己来弄的话十分麻烦、相当复杂, 但是使用了docker集群, 它已经帮我们做好了这些工作, 甚至做的更多。
PHP 运行环境的性能考虑在 php 深入学习中需要逐步强化意识，并着手实现，其中对于性能分析的相关工具也需要有一定的掌握，比如压力测试工具 Apache Benchmark，Opcode 代码分析工具 vld，PHP 性能分析工具 XHProf，另外，对于日常编写代码时，也需要考虑 PHP 自身的特性，进行扬长避短，使用 isset 而不用 array_key_exists 方法，以及尽可能规避 PHP 自带的魔术方法。对 PHP 的运行流程也需要有一个大致的了解，知道 Opcode 在 PHP 执行过程中的阶段。需要逐渐加深对 PHP 深层次的思考。
我们团队为上一家公司承担运维、优化和扩展工作的时候，我们碰到了各种不同规模的性能很差的系统和基础设备（大型系统居多，比如CNN或者世界银行的系统）。
我们团队为上一家公司承担运维、优化和扩展工作的时候，我们碰到了各种不同规模的性能很差的系统和基础设备（大型系统居多，比如CNN或者世界银行的系统）。要是再赶上修复时间紧、奇葩的技术平台、缺少信息和文档，基本上这过程都会惨痛到让我们留下深刻的记忆。
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标，包括阻塞时间，CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销，可细分成调用者和被调用者的开销，XHProf数据收集阶段，它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
问题现象：经常远程不上，需要重启才能远程上，远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。
javascript是单线程脚本语言，所以有了event loop机制，但是 php真的有多进程,多线程吗？ 一，php利用socket来实现多线程 在服务器端有一个程序，与多个客户端程序通讯，其中主
xhprof是php的一个性能分析扩展,它可以帮助我们查看php执行情况,有助于我们优化php的执行语句.
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）的实现是一个控制循环，由controller manager的–horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数指定周期（默认值为15秒）。每个周期内，controller manager根据每个HorizontalPodAutoscaler定义中指定的指标查询资源利用率。controller manager可以从resource metrics API（pod 资源指标）和custom metrics API（自定义指标）获取指标。
攻击者在获取服务器权限后，会通过一些技巧来隐藏自己的踪迹和后门文件，本文介绍Linux下的几种隐藏技术。
我们都知道，应用的流量可以说是波动不定。一款应用可能会在某个时间点突然遭遇巨大的访问量，而在其他时候则可能门可罗雀。为了应对这种情况，自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA），它可以帮助我们智能地调整应用的规模。
第一行中，03:30:22是当前时间，up 39 min是系统运行的运行了多长时间，1 user指出了当前有几个用户登录到系统，load average指的是系统负载，这后面的三个值分别是1分钟，5分钟，15分钟的系统负载平均值。
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