IBM System x3850 X6服务器是一款基于虚拟化、数据库和计算机密集型计算的模块化设计的机架型服务器。3850 X6由5个模块组成,最左侧是存储模块,其余4个带有风扇的则是计算模块(每个模块带有两个风扇),每个模块含有一颗英特尔至强E7 v2处理器与24个DIMM,最大内存容量可达1.5TB。
今天想要介绍的主人公是node.js,在进行web服务端的开发中,我们常会使用到它,对于网红直播带货平台开发者而言,node.js也绝不陌生,它常被用于开发网红直播带货平台的即时聊天部分,用它开发即时聊天系统有什么好处呢?让我们一起分析一下吧。
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、 glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
Zookeeper是一个分布式协调服务,分布式应用程序可以基于它来实现注入数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举和分布式锁等功能。
MySQL会通过使用内存缓存和缓冲来提高数据库的性能。MySQL里面与内存相关参数的默认值是基于一台使用512M内存的虚拟服务器设定的,因此,当用户使用MySQL时需要根据服务器实际内存的大小,对各个参数的值进行调节。在调整参数之前,需要了解一下MySQL究竟是如何使用内存的。
Kafka 作为消息队列中的中坚力量,基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka,大家对它的印象就是快!异常地快!
zookeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案,致力于为分布式应用提供一 个高性能、高可用,且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调存储服务。
使用Zookeeper已经有几年时间了,零零散散的积累了一些经验,但从未想过能写出一些列的文章分享出来。从今天起,计划持续更新关于Zookeeper相关的文章,从基本的搭建使用、原理分析、典型场景分析、引用案例及代码编写,甚至到后期的源代码分析,带领大家一步步的从入门到深入Zookeeper的使用,在这个过程中你会像我一样慢慢的喜欢上它。
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间,文件为tablename.ibd;
官方简介解释到:Redis是一个基于BSD开源的项目,是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统,你可以把它作为数据库,缓存和消息中间件来使用。
ZK 允许通过共享的层次结构命名空间进行分布式进程间的相互协调,这与标准文件系统类似。名称空间由 ZooKeeper 中的数据寄存器组成,称为 ZNode,这些类似于文件和目录。 与为存储设计的典型文件系统不同,ZooKeeper 将数据保存在内存中,这意味着 ZooKeeper 可以实现高吞吐量和低延迟。
最初的需求非常简单,我们有一个提供热点新闻列表的api:http://api.xxx.com/hot-news,api的消费者抱怨说每次请求都要2秒左右才能返回结果。
宝塔面板添加memcached可以有效加速服务器访问速度,提高网站的用户体验。不过在实际使用中,魏艾斯博客发现很多新手有一个误区,就是添加了错误的memcached组件,导致起不到正常加速服务器的效果。本文中魏艾斯博客分享一下误区在哪里以及应该怎么安装是正确的加速组件。
第八章 优化服务器设置 一.MySQL配置的工作原理 1.查找配置文件 在类 UNIX 系统中,配置文件的位置一般在 /etc/my.conf 或者 /etc/mysql/my.conf 中 2.配置语法 配置项设置都使用小写,单词之间用下划线或横线隔开 3.配置文件示例 [mysqld] #GENERAl datadir=/var/lib/mysql socket=/var/lib/mysql/mysql.sock pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid user=mysq
打破软件自动化测试的格局 自动化测试的误区 自动化测试仅仅被认为是替代人工,所以我们看到很多企业实施自动化测试仅仅是将现有的 Test Case 转换成自动化脚本。 这样做既没有提高测试整体水平,也没有改善测试结果。结果是通过手工能测试出来的问题自动化测试可以测试出来,手工测试不出来的问题自动化测试也没有测试出来。 因为测试的观念仍停留在已有 Test Case 阶段,而 Test Case 停留在业务流程测试的阶段。 最终自动化测试仅仅是按照测试用例走一边业务流程,完成业务流程的检验。 分层与部署带来的问
ZooKeeper 是分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的原语,分布式应用程序可以基于这些原语来实现更高级别的同步、配置维护以及组和命名服务。它被设计为易于编程,并使用以熟悉的文件系统目录树结构为样式的数据模型。它在 Java 中运行,并具有 Java 和 C 的绑定。
即没有特别指明的类型,大多数时候mysql 引擎都支持这种索引(Archive 是例外, 5.1 之前不支持,之后支持单个自增列的索引)
Sockets有两种主要的操作方式:面向连接的和无连接的.面向连接的sockets操作就像一部电话,他们必须建立一个连接和一人呼叫.所有的事情在到达时的顺序与它们出发时的顺序时一样.无连接的sockets操作就像是一个邮件投递,,没有什么保证,多个邮件可能在到达时的顺序与出发时的顺序不一样.
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式,开源的,分布式协调服务,他提供了一组简单的原生接口,分布式应用可以基于它实现,高水准的同步,集群,配置管理和命名服务。它基于开发,使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现,可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此,它是使用的是一种
综上所述,Redis提供了丰富的功能,初次见到可能会感觉眼花缭乱,这些功能都是干嘛用的?都解决了什么问题?什么情况下才会用到相应的功能?那么下面从零开始,一步一步的演进来粗略的解释下。
Redis是一个基于BSD开源的项目,是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统,你可以把它作为数据库,缓存和消息中间件来使用。同时支持strings,lists,hashes,sets,sorted sets,bitmaps,hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制,lua脚本,LRU,事务等功能,通过redis sentinel实现高可用,通过redis cluster实现了自动分片。以及事务,发布/订阅,自动故障转移等等。
最初的需求非常简单,我们有一个提供热点新闻列表的API:http://api.xxx.com/hot-news,API 的消费者抱怨说每次请求都要 2 秒左右才能返回结果。
Cache|SearchEngine Database|NoSQL->Message Queue->APP Server->WEB SERVER-> CDN
即所谓的配置中心.发布订阅一般有两种设计模式,分别为: Push模式和Pull模式. ZK采用推拉模式相结合的方式: 客户端向服务端注册自己需要监听的节点,一旦该节点数据发生变更,服务端向客户端发送Watcher事件通知,客户端收到通知之后主动向服务端获取最新数据. 基于ZK配置中心的配置信息有如下特点:
决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不例外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的,多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue,发送者sender,接收者receiver,提供了一种点对点的消息传递方式,即发送者发送每条消息到队列制定位置,接收者从指定位置获取消息,一旦消息被消费,会从队列移除,发送者和消费者都是点对点一一对应,不会被其他消费者处理。
Handler AcceptHandler ReadHandler WriteHandler
服务器是计算机的一种,它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机,它在网络操作系统的控制下,将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及昂贵的专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享,也能为网络用户提供集中计算、信息发布及数据管理等服务。
图2-1可以说是标准的生产库环境,处处体现了冗余,有效防止了单点故障。这就是HA(高可用)
ZooKeeper是一款开源的 分布式应用 的 分布式协调服务 。它包含一个简单的 原语集 ,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等。Zookeeper 设计很容易进行编程,它使用一种类似于文件系统的目录树结构的数据模型,以 java 方式运行,有 java 和 c 的绑定(binding)。 协调服务是非常难以被正确实现的。他们特别容易产生诸如竞态条件、死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是为分布式应用程序减轻从零开始实现协调服务的难度。
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统,熟悉各种硬件的性能,能帮助我们更好的调整架构,最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下: 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
在前一阵子,大哥问过我:”你知道MySQL的原子性是怎么保证的吗“。我懵逼了,MySQL怎么保证原子性?我不会啊。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
这个我提出了四种方案,好像都没有达到要求,没有办法保证一秒溢出,个人认为应该是内存分配方向可以考虑。
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先看一下Redis是一个什么东西。官方简介解释到:Redis是一个基于BSD开源的项目,是一个把结构化的数据放在内存中的一个存储系统,你可以把它作为数据库,缓存和消息中间件来使用。同时支持strings,lists,hashes,sets,sorted sets,bitmaps,hyperloglogs和geospatial indexes等数据类型。它还内建了复制,lua脚本,LRU,事务等功能,通过redis sentinel实现高可用,通过redis cluster实现了自动分片。以及事务,发布/订
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
URL realUrl = new URL(url); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) realUrl .openConnection(); // 发送POST请求必须设置如下两行 conn.setDoOutput(true); conn.setDoInput(true); // POST方法 conn.setRequestMethod("POST"); // 设置通用的请求属性 conn.setRequestProperty("accept", "*/*"); conn.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive"); conn.setRequestProperty("user-agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)"); conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); conn.connect();
线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源,导致这些线程处于等待状态,无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时,便占有了资源,直到它退出该代码块或者调用wait方法,才释放资源,在此期间,其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时,会互相等待对方释放资源,如果线程都不主动释放所占有的资源,将产生死锁。
相信大家都知道固态硬盘(SSD)的优势在于速度比传统的机械硬盘(HDD)要快,所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发,我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少,顺序IO情况下快多少,随机IO情况下又能快多少?终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
之前讲解了Nginx的源码安装与加载到系统服务中去,http://www.cnblogs.com/LHWorldBlog/p/8298226.html 今天详细讲解Nginx中的具体配置。
Zookeeper 是一个开源的,是用于维护配置信息,命名,提供分布式同步和提供组服务的集中式服务。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务,那么他由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行的次数,要么让子任务运行得更快。
对于高性能的 RPC 框架,Netty 作为异步通信框架,几乎成为必备品。例如,Dubbo 框架中通信组件,还有 RocketMQ 中生产者和消费者的通信,都使用了 Netty。今天,我们来看看 Netty 的基本架构和原理。
一:redis是一个开源的,使用C语言编写,支持网络,可基于内存亦可持久化的日志型,key-value方式存储的nosql数据库。作为缓存服务器,速度效率都很快,和memcache相似 redis支持的数据类型:string字符串类型,list链表类型,set无序集合类型,zset有序集合类型和hash哈希类型 redis支持主存同步,数据可以从主服务器上向任意数量的从服务器同步,同样,从服务器也可以作为关联其他从服务器的主服务器 二: 在linux上对redis进本数据类型进行操作 (1)Sting类型
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