如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话，例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器， 现在你希望将这个独立部署的服务器合并到集群的部署方式中的话，下面的这部分内容将会帮助你完成这个切换和合并的过程。 这个过程包括有如何对硬件进行的选择和针对 Master/Data/Query 服务器应该如何进行组织。
".... ksmtuned .... read-only system ....."
一、网站性能测试 （1）性能测试指标：①响应时间；②并发数；③吞吐量；④性能计数器； （2）性能测试方法：①性能测试；②负载测试；③压力测试；④稳定性测试； （3）性能优化策略： ①性能分析：检查请求处理各个环节的日志，分析哪个环节响应时间不合理，检查监控数据分析影响性能的因素； ②性能优化：Web前端优化，应用服务器优化，存储服务器优化； 二、Web前端性能优化 （1）浏览器访问优化： ①减少http请求：因为http是无状态的，每次请求的开销都比较昂贵（需要建立通信链路、进行数据传输，而服务器
HBase 的核心模块是 Region 服务器。Region 服务器由多个 Region 块构成，Region 块中存储一系列连续的数据集。Region 服务器主要构成部分是 HLog 和 Region 块。HLog 记录该 Region 的操作日志。
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。
客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。
● CSS样式表置于头部导入，在渲染DOM-TREE的时候预先请求样式资源，让页面渲染速度加快
在集群的部署环境下，你可以按照每个服务器来部署，换句话说就是有 3 台服务器，但是每台服务器上有 2 个进程。
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简介：作为一个系统管理程序（hypervisor），Linux® 有几个创新，2.6.32 内核中一个有趣的变化是 KSM(Kernel Samepage Merging) 允许这个系统管理程序通过合并内存页面来增加并发虚拟机的数量。本文探索 KSM 背后的理念（比如存储去耦合）、KSM 的实现、以及如何管理 KSM。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ （一）背景 近些年来，随着互联网的迅猛发展，各大互联网公司的服务器数量不断膨胀，如今十万级别的服务器规模，已经不再罕见。
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PGA，即程序全局区(Program Global Area)，是Oracle体系机构的重要组成部分。Oracle 数据库对系统内存的总开销即是PGA+SGA。SGA主 要由库缓存(共享SQL区和PL/SQL区)和数据字典缓存组成。而PGA包含客户端连接服务器所派生的服务器进程的集合，每个服务器进程都拥有存放 数据和控制信息的私有内存区域。客户端进程和服务器端进程一一对应，由服务器端进程完成用户的请求，并将数据返回给客户端进程。
spark Streaming
如果你创建了多于一个的虚拟机快照，那么，你将有多个还原点可以用于恢复。当你创建了一个快照，那快照些现在可写的在那个点上就变成了只读的。使用in-file delta技术就能创建新文件记录所有的关于原始磁盘文件的变更（delta）。
前面我们介绍了HDFS，作为HDFS的第一代上层架构，我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结构，可以说这一结构促进了大数据的兴起。
文件小的时候，客户端和服务端之间的文件传输。很难感知出问题来。如果文件比较大了，不管是从服务器下载文件还是往服务器上传文件都是一个问题。这里插入一个分治思维、大文件的上传和下载能很好的体现该思维。如果一个问题比较难，我们可以不断的拆解成很多个子问题，不断拆开直到我们能解子问题。当我们把多个子问题解决完的时候，距离目标已经很近了。(拆分和聚合)
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是：调优
LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)（日志结构合并树）是一种能够提升磁盘写入速度的数据结构，它通过将大量的磁盘随机写操作，转换为批量顺序写的方式来得到写入性能的提升。但是同时也牺牲了一部分的读性能
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
本文将分享一些前端性能优化的常用手段，包括减少请求次数、减小资源大小、各种缓存、预处理和长连接机制，以及代码方面的性能优化等方面。
不管是应付前端面试还是改进产品体验，性能优化都是躲不开的话题。这里我们就简单聊一聊性能优化。传输快 vs 体验快 优化的目的是让用户有“快”的感受，那如何让用户感受到快呢？ 加载速度真的很快，用户打开输入网址按下回车立即看到了页面 加载速度并没有变快，但用户感觉你的网站很快 传输快 所谓的真快就是网站资源以最快的速度到达用户浏览器，那如何去做呢？我们先粗略定一些原则： 传输的内容体积要小 传输的内容数量要少 网速要足够快 服务器响应要及时 能重复利用的资源要利用好 暂时不需要的资源先不要 将来需要的资源抽空
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
最简单的索引策略就是：将key值的offset存入在内存，使用hash表进行管理，在搜索时，会先根据key值找到offset，进而由offset找到对应的value值。不过看起来很简单，问题在于hash表需要保存在内存。一旦重启，索引就需要重新载入。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高，所以网站被别人攻击的概率不高，后来服务器负荷居高不下，只能保存dump文件进行分析，并一台一台服务器进行重新启动（还好大家周五下班了）
大家好，我是Golang语言社区（www.golang.ltd）主编彬哥，本篇给大家转载一篇关于游戏服务器开发的文章。
我们聊了性能优化的六大原则。原则有了，但是在针对实际的性能问题的时候，用什么样的解决方案才可以提升性能呢？这就需要你了解具体的优化策略了。
我将这十大策略分成五个类别，每个类别对应两个相关策略，帮助你掌握。这五个类别是：时空相互转换、并行 / 异步操作、预先 / 延后处理、缓存 / 批量合并、算法设计和数据结构。我们现在一个个来讲。
上一篇已经讲解了「大数据入门」的相关基础概念和知识了，这篇我们来学学HDFS。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~
如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话，例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器， 下面的这个示例将会帮助你将 Coordinator 和 Overlord 合并到一个进程上面
6月5日在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。 其中腾讯云数据库高级工程师-陈再妮，对于“TDSQL-A海量数据交互之道及企业级数据库能力”，进行议题分享。没有观看直播的小伙伴，可不要错过本次分享内容的文字实录。 以下内容为现场分享实录： TDSQL-A 是腾讯基于开源数据库PG自主研发的分
网站的UV（Unique Visitor）是指独立访客的数量，用于衡量网站的访问量和流量。在网站统计中，通常使用UV来度量网站的独立访客数量。
在本文档中，我们将会设置一个示例集群，并且进行一些讨论，你可以进行那些修改来满足你的需求。
作者介绍： 姓名：李航 github：https://github.com/lidaohang
今天我要和大家探讨一个与微服务相关的重要议题，那就是微服务架构在带来灵活性和可维护性的同时，也可能引发一些新的问题。特别是，在某些情况下，一个项目中的微服务数量可能会激增，导致了大量的进程同时运行，这给客户方的服务器带来了巨大压力。本文将深入探讨这个问题，同时提供解决方案和实际案例。
1. 锁的使用 锁是影响服务器程序性能的第一大杀手。服务器程序一般都是多线程或是多线程的，锁肯定避免不了。对于锁的使用，第一点就是减小锁的粒度。比如mysql有行锁，表锁，各种粒度不同的锁。在需要加锁的地方，选择粒度最小的锁。第二点，使用一些高性能的锁，比如读写锁，自旋锁。这个要根据具体的应用场景来选择。另外还有一些应用级别的锁，比如电商系统里面，用来减库存的乐观锁，与其对应的则是悲观锁。另外，还可以通过优化代码，来达到无锁化操作。 2. 内存使用 在一个内存操作密集型的服务器程序上，对内存的使用优化肯定也
工作中，我们常见的请求模型都是请求-应答式，即一次请求中，服务给请求分配一个独立的线程，一块独立的内存空间，所有的操作都是独立的，包括资源和系统运算。我们也知道，在请求中处理一次系统 I/O 的消耗是非常大的，如果有非常多的请求都进行同一类 I/O 操作，那么是否可以将这些 I/O 操作都合并到一起，进行一次 I/O 操作，是否可以大大降低下游资源服务器的负担呢？
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统，具有很好的伸缩性，能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同，但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端，Bigtable很好的提供了一个灵活多变，高性能额解决方案。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
Redis 利用了多路 I/O 复用机制，处理客户端请求时，不会阻塞主线程；Redis 单纯执行（大多数指令）一个指令不到 1 微秒，如此，单核 CPU 一秒就能处理 1 百万个指令（大概对应着几十万个请求吧），用不着实现多线程（网络才是瓶颈）。
Docker不是唯一的容器平台，也不是第一个推出的。其他框架，如OpenVZ和LXC，从20世纪20年代中期诞生。而其他类似容器的技术，如FreeBSD更进一步。而Docker在2013年发布，与目前
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
廖威雄，就职于珠海全志科技股份有限公司，负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
在网上看了一篇外文文章，里面介绍了提高Lucene索引速度的技巧，分享给大家。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://zhenbianshu.github.io/ 将相似或重复请求在上游系统中合并后发往下游系统，可以大大降低下游系统的负载，提升系统整体吞吐率。 文章介绍了 hystrix collapser、ConcurrentHashMultiset、自实现BatchCollapser 三种请求合并技术，并通过其具体实现对比各自适用的场景。 前言 工作中，我们常见的请求模型都是”请求-应答”式，即一次请求中，服务给请求分配一个独立的线程，一块独立的内存空间，所
这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。 1）Client：就是客户端。 （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS； （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS； 2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）管理数据块（Block）映射信息； （3）配置副本策略； （4）处理客户端读写请求。 3）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。 （1）存储实际的数据块； （2）执行数据块的读/写操作。 4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。 （1）辅助NameNode，分担其工作量； （2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode； （3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
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