目前我们网络所面临的依然是高并发的问题，就像某cat双11时的情况，瞬间的并发量是惊人的，当然我们会有很多种方法去解决这个问题，本文我们谈论的是单台服务器，如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题，我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
最近在部门内做了个高性能网络编程的培训，近日整理了下PPT，欲写成一系列文章从应用角度谈谈它。
http://blog.csdn.net/russell_tao/article/details/9111769
http://taohui.pub/2016/01/25/%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BC%96%E7%A8%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89-accept%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E8%BF%9E%E6%8E%A5/
将磁盘使用scsi或sata母线直接与主板相连给系统提供存储的一种方式，如我们的笔记本默认就是这种方式。
Reactor模式的核心思想是：当有IO事件发生时，通过一个统一的事件循环来分发和处理这些事件。这个事件循环通常是一个无限循环，在每一次循环中，它会阻塞等待IO事件发生，当事件发生时，它会调用相应的处理函数来处理这个事件。
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势，但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计，对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
前言 腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们
腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
图中一共有A、B、C、D四个应用，对外分别提供4种服务，此时B应用与C应用之间直接调用，A、B、C、D4个应用与操作系统之间直接交互，随着应用数量越来越多，就会导致层次化的应用不够隔离，服务之间耦合程度高，因此我们需要有一个东西来为我们代理和处理相关的一些通用请求，而只让应用处理相关的业务逻辑，这时就出现了一个叫做中间件的东西，如下图
什么是动态内容缓存？ 浏览器向服务器发送请求后，服务器会根据浏览器的要求做相应的处理(如：数据库操作)，然后将处理后的结果注入JSP页面生成HTML，最后将生成的HTML返回给浏览器显示。我们知道，数据库读取操作是非常耗时的，如果能将每次请求中的数据库处理时间去掉，那服务器的相应速度将会大幅提升。要实现这一点，我们就需要将常用的HTML页面事先生成好，当用户发出请求时，服务器只需从缓存中取出即可，无需再做数据库处理操作。 综上所述：事先生成HTML页面的技术称为动态内容缓存。 什么是“缓存命中率”？ 缓存
MySQL主从复制是一种常用的数据库高可用性解决方案，可以提高数据库的可用性和性能。本教程将介绍如何搭建MySQL主从复制。
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
1. 后端服务器最常用的网络IO设计模式其实就是Reactor，也称为反应堆模式，Reactor是单进程，单线程的，但他能够处理多客户端向服务器发起的网络IO请求，正因为他是单执行流，所以他的成本就不高，CPU和内存这样的资源占用率就会低，降低服务器性能的开销，提高服务器性能。 而多进程多线程方案的服务器，缺点相比于Reactor就很明显了，在高并发的场景下，服务器会面临着大量的连接请求，每个线程都需要自己的内存空间，堆栈，自己的内核数据结构，所以大量的线程所造成的资源消耗会降低服务器的性能，多线程还会进行线程的上下文切换，也就是执行流级别的切换，每一次切换都需要保存和恢复线程的上下文信息，这会消耗CPU的时间，频繁的上下文切换也会降低服务器的性能。前面的这些问题都是针对于服务器来说的，对于程序员来说，多执行流的服务器最恶心的就是调试和找bug了，所以多执行流的服务器生态比较差，排查问题更加的困难，服务器不好维护，同时由于多执行流可能同时访问临界资源，所以服务器的安全性也比较低，可能产生资源竞争，数据损坏等问题。
异步IO（Asynchronous I/O）是一种并发编程的方式，它可以在等待某个I/O操作完成的同时，同时进行其他的操作，而不是一直等待I/O操作完成。异步IO是通过非阻塞I/O和事件循环来实现的。
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层，以扩展 Apache Hadoop® HDFS ：
简单的说apache httpd和nginx都是web服务器，但两者适应的场景不同，也就是两者专注于解决不同的问题。apache httpd:稳定、对动态请求处理强，但同时高并发时性能较弱，耗费资源多。nginx：高并发处理能力强、擅长处理静态请求、反向代理、均衡负载。在 这篇文章详细列出了apache与nginx的13个异同点，下面我们来一一分析其原理。
Cookie就是以Key，Value的形式存储在浏览器端的数据。 https://baike.baidu.com/item/cookie/1119
Jenkins 是一款开源的自动化构建和持续集成工具，广泛应用于软件开发中，能够自动构建、测试、部署和监控项目，帮助团队提高开发效率和质量。在云服务器上部署 Jenkins，可以方便地进行远程管理和自动化构建，从而实现持续集成和持续交付。
前言 事件驱动为广大的程序员所熟悉，其最为人津津乐道的是在图形化界面编程中的应用；事实上，在网络编程中事件驱动也被广泛使用，并大规模部署在高连接数高吞吐量的服务器程序中，如 http 服务器程序、ftp 服务器程序等。相比于传统的网络编程方式，事件驱动能够极大的降低资源占用，增大服务接待能力，并提高网络传输效率。 关于本文提及的服务器模型，搜索网络可以查阅到很多的实现代码，所以，本文将不拘泥于源代码的陈列与分析，而侧重模型的介绍和比较。使用 libev 事件驱动库的服务器模型将给出实现代码。 本文涉及到线程
什么是宝塔面板？宝塔面板的作用和功能是什么？宝塔面板是一款服务器管理软件，支持Windows和Linux系统，可以通过Web端轻松管理服务器，提升运维效率，该软件内置了创建管理网站、FTP、数据库、可视化文件管理器、可视化软件管理器等等。安装宝塔的目的就是更简单的管理网站服务器。解决对服务器技术不太懂的或者想用更简单的方法来管理服务器的人们。为了更好的服务这些群体，宝塔会在软件立项层面就引入交互体验。有Linux和Windows版本的。主机教程网下面给大家介绍一下。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
DML(data manipulation language)：数据操纵语句，用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性，常用的语句有select、update、insert、delete
Java网络编程多线程改进上传文件 服务器的代码用线程进行封装(多线程)，这样可以模拟一个同时接收多人上传文件的服务器。 (用循环也可以但是效率低，是单线程的程序)
服务器出现故障是大家都非常关心的，而服务器由CPU，内存，磁盘，主板，电源等多种部件组成，一定会有一定的失效率。本文介绍服务器失效的特性及一些部件的失效标准，探讨降低服务器失效对业务的影响。
异步（Asynchronous）和同步（Synchronous）是在编程中经常遇到的两种执行模式。它们涉及到程序中任务的执行方式以及对资源的管理方式。在本文中，我们将深入探讨异步和同步的区别、使用场景以及在 C# 中如何实现异步编程。
Web 服务器主要为用户提供服务，必须以某种方式，工作在某个套接字上，一般Web服务器在处理用户请求时，一般有如下三种方式：
① NIO 概念 : NIO 全称为 Non-Blocking IO , 是非阻塞 IO , 与 BIO ( Blocking IO / 阻塞 IO ) 相对应 ;
NIO的的显著特点：事件驱动模型、单线程处理多任务、非阻塞I/O，I/O读写不再阻塞，而是返回0、基于block的传输比基于流的传输更高效、更高级的IO函数zero-copy、IO多路复用大大提高了Java网络应用的可伸缩性和实用性。基于Reactor线程模型。
从JDK 7版本开始，Java新加入的文件和网络io特性称为nio2(new io 2, 因为jdk1.4中已经有过一个nio了)，包含了众多性能和功能上的改进，其中最重要的部分，就是对异步io的支持，称为Java AIO(asynchronous IO)。 因为AIO的实施需充分调用OS参与，IO需要操作系统支持、并发也同样需要操作系统的支持，所以性能方面不同操作系统差异会比较明显。所以本文也附带介绍了Linux 2.6及以后版本新增的AIO特性（因为这跟Java AIO是对应关系）。 Java AIO
本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊，此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容，首发于CSDN，各位技术人员不容错过。 以下为正文： 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列，它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》，这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端，网站除了这两端外，还有一端那就是服务端了，服务端上接浏览器端，下承存储端，所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候，就不得不去考虑
相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client
一些概念： 同步和异步 同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的，同步指的是用户进程触发I/O操作并等待或者轮询的去查看I/O操作是否就绪，而异步是指用户进程触发I/O操作以后便开始做自己的事情，而当I/O操作已经完成的时候会得到I/O完成的通知。 阻塞和非阻塞 阻塞和非阻塞是针对于进程在访问数据的时候，根据I/O操作的就绪状态来采取的不同方式，说白了是一种读取或者写入操作函数的实现方式，阻塞方式下读取或者写入函数将一直等待，而非阻塞方式下，读取或者写入函数会立即返回一个状态值。 服务器端几种模型： 1、
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/19806429
前面一篇中已经介绍了基本IO的使用以及最简单的阻塞服务器的例子，本篇就来介绍下NIO的相关内容，前面的分享可以参考目录： 网络IO的基本知识与概念 普通IO以及BIO服务器 NIO的使用与服务器Hello world Netty入门与服务器Hello world Netty深入浅出 NIO，也叫做new-IO或者non-blocking-IO，就暂且理解为非阻塞IO吧。 为什么选择NIO 那么NIO相对于IO来说，有什么优势呢？总结来说： IO是面向流的，数据只能从一端读取到另一端，不能随意读写。NI
Nginx是一个轻量级，高性能，基于HTTP的，反向代理服务器，同时还是一个电子邮件服务器，Nginx是有俄罗斯人用c语言开发的，2004年10月发布第一个版本，国内很多大公司都在使用例如百度，京东，淘宝等等。
Netty 是一款基于 NIO（Nonblocking I/O，非阻塞IO）开发的网络通信框架，对比于 BIO（Blocking I/O，阻塞IO），他的并发性能得到了很大提高。难能可贵的是，在保证快速和易用性的同时，并没有丧失可维护性和性能等优势。
反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择，上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件，反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。本篇将介绍反应堆模型的特点和用法。
同步阻塞IO在等待数据就绪上花去太多时间，而传统的同步非阻塞IO虽然不会阻塞进程，但是结合轮询来判断运维
http://www.cnblogs.com/hnrainll/p/3625597.html
异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念，根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异。软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配，所以异步IO存在于各种编程框架中，客户端比如浏览器，服务端比如node.js。本文主要分析Python异步IO。 Python 3.4标准库有一个新模块asyncio，用来支持异步IO，不过目前API状态是provisional，意味着不保证向后兼容性，甚至可能从标准库中移除（可能性极低）。如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿了很长时间，可能后续有
相对于传统软件行业，互联网行业存在的最大技术挑战之一应该就是高并发了。最初我对高并发的理解，就是服务器存在压力，然后堆机器，很low，但是没准很有效，当然也存在一些问题。
近几年来，协程在 C/C++ 服务器中的解决方案开始涌现。本文主要阐述以汇编实现上下文切换的协程方案，并且说明其在异步开发模式中的应用。
哈哈，反正我在面试时候经常会问候选人这个问题，这个问题其实是对redis内部机制的一个考察，可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
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