一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
研究表明，各机房广泛存在存储资源利用率低的问题，《计算机世界》中指出：30%的服务器处于沉睡状态。斯坦福大学研究员乔纳森·库米使用能效软件分析了近4000台物理服务器，也得出30%的结论。为满足系统性能和升级扩容等要求，客户一般购买超过实际数据容量需求3-4倍的磁盘，从而造成了闲置，平均40%-50%的磁盘容量从未被利用过。麦肯锡公司发布研究表明有高达30%的数据中心服务器“功能失效”。Uptime 研究组织根据从其客户收集的数据进一步确认了“高达30%的数据中心服务器‘功能失效’”。
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
自从09年阿里开启了双十一活动，近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
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性能测试场景的重要程度类似于业务测试的case，如果没有好的case业务测试很难做好，性能测试也是同样的道理，性能测试不仅仅依赖于场景的设计，执行的质量也是关键，下面我先描述三大基本场景，基准性能测试场景，负载和综合，这是性能测试场景中的基石，后续再补充一些场景；最近看一些文章，一些大咖说不建议给场景取这些名字，容易混淆且区分度不大，我持保留意见，任何事情的发展都是有循序渐进的规律，也是认知发展的过程，就好像敏捷说的工作的软件高于文档，响应变化高于工作计划，这不代表没有文档，没有计划，我经历过小作坊团队完全没有文档，随着项目进行，出现了一锅粥局面，效率完全没有提升，所以我认为下面的概念理解还是比较重要的，需要知道核心目的，然后再去挖掘你认为的一些不合理的地方，当你成为大咖的时候可以在行业内提出改进的修改建议。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
虚拟机由某些特定的硬件和内核虚拟化组成，运行客户操作系统。称为管理程序的软件创建虚拟化硬件，其可以包括虚拟磁盘，虚拟网络接口，虚拟 CPU 等。虚拟机还包括可以与此虚拟硬件通信的宾客内核。管理程序可以托管，这意味着它是一些在主机操作系统（MacOS）上运行的软件，如示例中所示。它也可以是裸机，直接在机器硬件上运行（替换你的操作系统）。无论哪种方式，管理程序方法都被认为是重量级的，因为它需要虚拟化多个部分（如果不是全部硬件和内核）。
本案例仅适用于iMC PLAT 5.0 (E0101) 及其后续版本。iMC PLAT 5.0 (E0101)以前版本的相关操作请联系业务软件技术支持二线。
可以看到DB Time比 Elapsed大，如果大很多并且有性能问题，需再进一步分析，后面章节再说
如上图所示，Ambari 部署 HDP 时，Select Version 时页面数据是哪来的呢？今天就来解析下。
DC/OS 与 Kubernetes 本篇文章将主要介绍“Kubernetes on DC/OS”的实现机制与优势，不会就Mesos与Kubernetes的架构与技术细节做过多的展开。关于Mesos与DC/OS的具体功能细节，大家可以关注本公众号，本公众号后续会陆续推送不同类型的技术文章，这些文章将包括Mesos以及DC/OS的架构介绍、技术原理与实现方式，以及微服务、分布式应用、大数据平台、AI平台在DC/OS平台之上运行的最佳实践。 随着容器技术快速地发展与不断的成熟，与容器相关的生态体系也在不断地丰富
轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
序言 吹吹牛逼先，借我你的20分钟，保证你在.net中使用memcached缓存数据，畅通无阻，提升数据读取效率，分担数据库压力，便不在话下。 本篇主要说下：memcached分布式缓存的负载均衡配置比例，数据压缩，socket的详细配置等，以及在.net中的常用方法。 memcached是什么，做什么的，为什么要使用它，本篇不做介绍，建议百度百科，我看拉下，那里比我还能吹牛逼，哈哈，上料。 memcached在windows下的下载与安装 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1yVIL
容器是软件的可执行单元，它采用通用方式封装了应用程序代码及其库和依赖项，因此可以随时随地运行容器（无论是在桌面、传统 IT 还是云端）。为此，容器利用操作系统 (OS) 虚拟化形式，这里会利用操作系统的功能（在 Linux 内核中，即名称空间和 cgroups 原语）来隔离进程，并控制这些进程有权访问的 CPU、内存和磁盘的数量。容器小巧轻便、速度快且可移植，提供快捷弹性伸缩，结合 Kubernetes 或 Mesos 这类管理平台，有着强大的弹性管理能力。
一、磁盘 1、告警：Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
云计算的到来给整个IT界注入了新的活力，不仅软件、硬件、解决方案供应商通过各种方式支持云计算，IaaS、PaaS、SaaS各服务商也推出了或改进或创新的众多服务。 云可以是服务器集群，可以是硬盘集群，可以是单台服务器所有能力的集群。云就像是自来水厂，也好比是电厂 ，而虚拟空间和单台服务器相当于自家发电机。具体优势有： 稳定性更好 虚拟空间是一台服务器分成几十甚至几百，几千个空间，很多客户同时使用一台服务器，会导致虚拟空间的稳定性不好，例如一个客户的网站被攻击，导致所有客户遭殃。但是云服务器是集群服务器，能避
线程是操作系统中比较稀缺的资源，大量创建线程池，不仅消耗系统资源，还会导致系统稳定性降低，在JVM中，最终导致OOM发生。通过使用线程池，限制线程数目的创建，可重复利用已创建的线程。
［导读］工业4.0、人工智能、大数据对计算规模增长产生了重大需求。近年来，中国高性能计算机得到突飞猛进的发展，从“天河二号”到“神威·太湖之光”，中国超级计算机在世界Top500连续排名第一。云计算、人工智能、大数据的发展对并行计算既是机遇又是挑战。如何提高应用的性能及扩展性，提高计算机硬件的使用效率，显得尤为重要。从主流大规模并行硬件到能够充分发挥其资源性能的并行应用，中间有着巨大的鸿沟。 本次讲座由清华-青岛数据科学研究院邀请到了北京并行科技股份有限公司研发总监黄新平先生，从高性能并行计算发展趋势，
一，前言 人们常常说数据如金，可是，能被利用起的数据，才是“金”。而互联网的数据，常常以日志的媒介的形式存在，并需要从中提取其中的"数据"。 从这些数据中，我们可以做用户画像（每个用户都点了什么广告，对哪些开源技术感兴趣），安全审计，安全防护（如果1小时内登录请求数到达一定值就报警），业务数据统计（如开源中国每天的博客数是多少，可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少）等等。 之所以能做这些，是因为用户的所有的行为，都将被记录在nginx日志中或其它web服务器的日志中。日志分析要做的就是将这些日
小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板，用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存，很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源，尤其是占用内存较大。那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢？
存储系统作为IT系统的底层基础架构，存储技术进一步发展和推广对于整个信息产业具有重大意义。在数字化转型过程中，存储系统作为底层基础架构，其改造和实施过程需被重点关注。
wait_timeout：客户端连接自动断开连接时间（默认值是28800s，8个小时），自动断开的操作是“Server层的连接器做的”，断开后需要重新连接；
阿粉有点惊叹最近的面试题，因为从之前的基础的面试题，到之后的一些涉及到分布式和微服务的面试题，再到现在的线程池的一些面试题，反正不同的面试官，就有不同的针对方向，可能现在的面试官比较想考验你的多方面的能力吧，而最近，一个读者就反馈给了阿粉说，面试官全程就从线程这块入手，整的自己有点尴尬，但是好在有惊无险的入职了，我们来看看面试官都问了什么内容？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。引言 在过去的几年中，随着互联网的快速发展和企业应用WEB化，服务器负载均衡（SLB）技术已经不再陌生。 服务器负载均衡根据用户数据请求中的4-7层信息将其智能转发到后端少则数台多则成百上千台应用服务器， 并且确保根据事先定义的策略选择最佳的服务器进行转发，从而一定程度上解决了应用的可用性、扩展性等问题。 但是，随着用户对应用可用性和扩展性需求的进一步增加，越来越多的用户不满足于在单一数据中心提供服务，开始考虑容灾、用户就近访问等问题。 这正是负载均衡设备中的全局服务器负载均衡技术（GSLB）所要解决的问题。尽管GSLB技术早在数年前就是大部分负载均衡设备提供的必备功能， 但由于用户需求较小、功能不够完善、性能不足、价格高昂等因素，目前部署GSLB的用户在负载均衡整个用户群中所占比例还是很小。相信在未来几年中，GSLB的应用比例将快速增加。 本文针对GSLB相关技术及解决方案进行介绍。 GSLB技术 市场上存在的GSLB技术可以归纳为以下几类： 基于DNS的GSLB 绝大部分使用负载均衡技术的应用都通过域名来访问目的主机，在用户发出任何应用连接请求时，首先必须通过DNS请求获得服务器的IP地址，基于DNS的GSLB正是在返回DNS解析结果的过程中进行智能决策， 给用户返回一个最佳的服务IP。用户应用流程与没有GSLB时未发生任何变化。这也是市场上主流的GSLB技术。 基于应用重定向的GSLB 基于应用重定向的GSLB是在负载均衡设备收到用户应用请求并选择最佳服务IP后，通过应用层协议将用户请求重定向到所选择的最佳服务IP。这种方式只适用于支持应用重定向的协议（如HTTP、MMS），且性能较差。 基于IP地址伪装（三角传输）的GSLB 有个别负载均衡设备厂商采用这种技术来实现GSLB。当用户应用请求到达一台负载均衡设备时，这台负载均衡设备计算出对于该用户最佳的服务IP（定义在另一台同一厂商负载均衡设备上）并将用户请求转发给该IP。 第二台负载均衡设备直接将响应返回用户，但必须将源地址修改为第一台负载均衡设备的服务IP。这种方式要求所有站点必须为同一厂家的负载均衡设备，另外地址伪装的数据包会可能被互联网中的路由设备过滤掉。 因为所有用户请求都要经过广域网三角方式传输而不是发到最佳的负载均衡设备，用户访问效果和性能都比较差。 基于主机路由注入的GSLB(Anycast) 在多个站点定义相同的服务IP，并由负载均衡设备或路由器将该IP的主机路由发送出去，这样网络中会存在多条到达该主机地址的路由。由于路由设备总是选择最近（Metric最小）的路由转发数据， 用户的访问请求总是被转发到最近的负载均衡设备。这种方式要在不同站点广播相同的主机路由，由于运营商的限制问题很难实现。另外这种方式策略非常简单，只能根据最短路由选择，客户无法定义灵活的选择策略。 根据上面的分析，后面的三种方式都有很多局限性或性能较差，这也是为什么基于DNS的GSLB成为主流技术的原因。在基于DNS的GSLB具体实现中，不同厂家的功能会有所不同，也有部分用户自己开发智能DNS实现类似功能。 总体来说，一个完善的基于DNS的GSLB设备可以满足以下需求： 支持任何IP应用。 各服务站点可以使用不同厂家的本地服务器负载均衡设备或直接使用真实服务器。 GSLB控制设备可直接作为授权DNS，也可以配置为DNS代理方式。DNS代理方式在做GSLB决策控制同时可以对后端DNS服务器进行负载均衡。当业务量增加时可以通过增加后端的真实DNS服务器数量进行扩展。 内置国际IANA机构提供的全球各区域地址分配表，且用户自定义区域可以包含足够多的IP前缀。同时区域定义支持树状分层结构，如China.Beijing.HaiDian。这些功能在GSLB控制设备进行静态基于区域选择服务站点时是必须的。 支持返回A记录和CNAME等记录。尤其在多级GSLB控制时，返回CNAME是必须具备的。 支持丰富的GSLB策略，常见的如往返时间（RTT）、权重、活动服务器等。 具有灵活的自定义脚本用于过滤各种非法DNS请求或攻击。 强大的DDoS攻击防护功能。一旦GSLB控制设备被攻击瘫痪，所有业务都无法提供。 基于DNS的GSLB工作原理 下面我们对基于DNS的GSLB的工作原理进行简单介绍。
Round Robin： 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载相同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。 这可能导致能力较弱的服务器超载。
对于使用InnoDB作为存储引擎的表来说，不管是用于存储用户数据的索引（包括聚集索引和非聚集索引），还是各种系统数据，都是以页的形式存放在磁盘上的。而CPU与内存的交互远远快于与磁盘的交互，所以InnoDB存储引擎在处理客户端的请求时，如果需要访问某个页的数据，就会把完整的页中的数据全部加载到内存中。也就是说，即使我们只需要访问一个页的一条记录，也需要先把整个页的数据加载到内存中。
这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量以及负载形同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载形同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。这可能导致能力较弱的服务器超载。
atop就是一款用于监控Linux系统资源与进程的工具，它以一定的频率记录系统的运行状态，所采集的数据包含系统CPU、内存、磁盘、网络的资源使用情况和进程运行情况，并能以日志文件的方式保存在磁盘中，服务器出现问题后，可获取相应的atop日志文件进行分析。
随着IT技术的发展，数据规模爆炸式增加，存储技术的地位变得越来越重要。与此同时，存储能力逐渐地从应用系统中分离出来，形成了专业的存储系统，进而发展成了存储网络。IT技术经历了以处理器、传输技术为核心的阶段后，已进入了以存储技术为核心的发展阶段。考核一个存储系统的性能指标有很多，如容量、可扩展性、可伸缩性、可管理性、高可用性等，存储系统的容量是基础。
说明： 1.本人也是抱着再次学习的态度与大家分享在学习这套优秀的框架的心得体会。在书写或阐释一个概念的时候难免会有思考不到位的地方，如有错误之处还望指出，感谢大家的理解。 2.写这个专栏其实2018年就有这个念头，当时自知水平有限无法驾驭，2020年时机成熟，我会花费大量精力去写好这个专栏，还望大家喜欢，请多多支持我的原创作品，在此先谢谢大家！
云原生，“云”表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；“原生”表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。云原生应用也就是面向“云”而设计的应用，在使用云原生技术后，开发者无需考虑底层的技术实现，可以充分发挥云平台的弹性和分布式优势，实现快速部署、按需伸缩、不停机交付等。
对于绝大部分 Linux 操作系统, 默认情况下确实不支持 C1000K! 因为操作系统包含最大打开文件数(Max Open Files)限制, 分为系统全局的, 和进程级的限制.
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
本书把企业内常用的服务部署方式做了较为详尽的介绍，其中有很多服务都是企业内的核心服务，如：apache、FTP、DHCP等，读者需要详尽的把各个实验多做多练，把理论原理理解透彻，以便于在实际工作中使用。
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰，然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
该文章介绍了TCP关闭连接时产生的一种异常现象，即“connet reset by peer”，并给出了三种解决方法：1、重用本地端口设置SO_REUSEADDR和SO_REUSEPORT；2、修改内核TIME_WAIT等待的值；3、设置SO_LINGER的值。其中，第一种方法是最推荐的方法，但有一定的风险。
巴拿赫-塔斯基定理（又名“分球怪论”），指出在选择公理成立的情况下，可以将一个三维实心球分成有限部分，然后仅仅通过旋转和平移到其他地方重新组合，就可以组成两个半径和原来相同的完整的球。这种凭空倍增的结论违反很多人的直觉，但确实符合数学定理。而现实中的数据中心，也存在类似的方法，可以通过在一个机房中混合部署两个环境，来实现原本两个机房才能办的事情。
首先简单介绍一下LVS (Linux Virtual Server)到底是什么东西，其实它是一种集群(Cluster)技术，采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率，将请求均衡地转移到不同的服务器上执行，且调度器自动屏蔽掉服务器的故障，从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的，而且无需修改客户端和服务器端的程序。
5月16日，湖南麒麟信安科技股份有限公司（以下简称“麒麟信安”）在科创板IPO过会。本次拟公开发行股票不超过1321.12万股，占发行后总股本比例不低于25%，募资6.6亿元，分别投向麒麟信安操作系统产品升级及生态建设项目、一云多芯云计算产品升级项目、新一代安全存储系统研发项目等5个项目。
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间，Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素： （1）在原有的系统上，能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例，记为Fe，它总是小于1。 （2）通过改进的执行方式所取得的性能提高，即如果整个系统使用了改进的执行方 式，那么，系统的执行速度会有多少提高，这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比，记为Se，它总大于1。
文是《Flink on Yarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了；
先在SAP中使用SMLG 进行服务器分组。实例名是SAP系统中定义过的，你没法删也没改。（可能是俺不会，会的教教）。我们先建一个Group，然后给Group命名为X，把实例加到组中。服务器的配置就这么简单。
共两步，一是服务器的设置，二是客户端登陆设置。 先在SAP中使用SMLG 进行服务器分组。实例名是SAP系统中定义过的，你没法删也没改。（可能是俺不会，会的教教）。我们先建一个Group，然后给Group命名为X，把实例加到组中。服务器的配置就这么简单。 下面在用户端设置SAP message服务器,为下一步作准备。 进入用户的windows安装目录，使用系统变量%windir%可以确定具体位置,找到并更改文件sapmsg.ini文件，改完文件内容如下： [Message Server] PRD=192.168.0.26 这个PRD是随便取的，看你自已的意思，IP指向你的SAP message服务器。 现在设置登陆组,启动SAP logon,(SAPGUI6.4和7.1有点区别,现以7.1为例)点击新建项目,点击下一步，进入选择连接类型时，选择下拉列表中的"组/服务器选择",在系统连接参数中输入一段自定义描述.在系统标识中选择或是输入PRD(没法选就输吧，原因不明)，这时，在消息服务器中应该会解析出一个地址。在组/服务器中选择你用SMLG创建出来的组服务器名。点击完成，所有配置就完成了。 现在重回到SAP logon，双击刚建好的服务器清单启动SAP吧，系统现在会根据服务器的响应时间来决定登入组服务器中的哪一台机器了。 考虑到用户友好，配置的便捷等，你可以在公司的windows域上把你建好的这些东西分发给各用户，实际分发的文件是windows安装目录下的几乎所有SAP开头的文件： sapmsg.ini,saplogon.ini,saproute.ini 注意： 从理论上讲(自已想像的)，SAPGUI总是连接到SAP message服务器，message服务器则判断当前各服务器的响应时间，哪台响应时间最短，则让GUI连到哪台。如果你发现你的服务器配配置都差不多，但GUI很多都连在一台服务器上，那说明另一台响应时间有点问题需要调整了。你随时可以通过AL08查看各服务器的登陆情况，也可以通过SMLG按F5查看各服务器的响应时间。 可能遇到的问题 1、在给用户配置客户端登陆时，系统标识中输入PRD，但无法解析出IP。 解决：未配置消息服务器，请更改sapmsg.ini文件。 2、系统标识中输入PRD后，无法选择组服务器，出现一个错误提示，还是乱码的 原因没找到，估计是service文件中某些通讯端口设置有问题，造成无法与message服务器通信，当然也就没法选择组服务器了。 解决：从其他正常的机器上找到windows安装目录下的system32\drivers\etc下的service文件，拷一个过来覆盖就好。
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