正如我们所知，NGINX采用了异步、事件驱动的方法来处理连接。这种处理方式无需（像使用传统架构的服务器一样）为每个请求创建额外的专用进程或者线程，而是在一个工作进程中处理多个连接和请求。为此，NGINX工作在非阻塞的socket模式下，并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法。
Jmeter是个开源的性能测试工具。Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。
买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。
prefork 是一种非线程、与派生的工作模式，用的是进程去处理请求，所以比较容易消耗内存，但是稳定性好，某个进程出现问题不会影响到其他请求。
在 C 语言中，结构体（struct）默认是没有构造函数的，需要使用初始化函数或赋值语句给结构体变量成员赋值。
在上文[如何获取GC的STW时间]一文中，我们聊到了如何通过监听GC发出的诊断事件来计算STW时间。里面只简单的介绍了几种GC事件和它的流程。群里就有小伙伴在问，那么GC事件是什么时候产生的？分别是代表什么含义？那么在本文就通过几个图为大家解答一下这个问题。
最近由于一些原因，做服务器资源调整，其中一台服务器是做NFS服务，通过NFS挂载到其他几台服务器做共享，服务器内存从8G调整到了4G，其他不变
学习好比盖房子，打地基好很重要，房了能盖多高关键看地基；学习同样道理，基础知识是以后学习一切技术的必要条件，我们在准备学习一门开发语言时，首先要学习它的基础，不仅要会，更要融会贯通；万变不离其宗，无论
基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。 文章从系统的实际运行与相应的经验出发，阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如：在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑；Web服务器的配置管理；应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。 通过技术上的分析与改进，综合性地运用多类措施与手段，在实际系统中，Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。
JMeter可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试他们的强度和分析整体性能。另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性，JMeter允许使用正则表达式创建断言。
在从root用户切换到oracle用户时，碰到了ulimit: open files: cannot modify limit: Operation not permitte的提示信息。字面意思来看即是打开文件受到了限制。同一服务器上，如仅有一个Oracle单实例且数据文件较少的情形应该不会出现该情形。多实例可能会碰到这个情况。由于多个实例都为Oracle用户所有，因此Oracle用户可操作的文件数为所有实例文件数的总和，超出了限制就收到错误提示。
请确认好自己Linux服务器是 CentOS还是Ubuntu，这两个发行版下的客服程序依赖的系统库不兼容的。最好使用ubuntu，因为ubuntu的仓库源软件都比较新。
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
Sock Stress 全连接攻击属于TCP全连接攻击，因为需要建立一次完整的TCP三次握手，该攻击的关键点就在于，攻击主机将windows窗口缓冲设置为0，实现的拒绝服务。攻击者向目标发送一个很小的流量，但是会造成产生的攻击流量是一个巨大的，该攻击消耗的是目标系统的CPU/内存资源，使用低配版的电脑，依然可以让庞大的服务器拒绝服务，也称之为放大攻击。
前不久在v2ex看到一个帖子，说腾讯云服务器CPU有水分，应该是这个人理解有误，我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误，从他帖子我还是有收获的，比如他用的2个压测软件（CineBench、Fritz Chess Benchmark）很简单，下载下来打开界面，点start按钮，大概10分钟内就跑完了，跑完会出个分，尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了（可能他没注意到）。
就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底。这不马上又到了面试跳槽的黄金段，成功升职加薪，不成功饱受打击。当然也要注意，跳槽时时刻刻都在发生，但是我建议大家跳槽之前，先想清楚为什么要跳槽。切不可跟风，看到同事一个个都走了，自己也盲目的开始面试起来（期间也没有准备充分），到底是因为技术原因（影响自己的发展，偏移自己规划的轨迹），还是钱给少了，不受重视。只有考虑好了跳出去后才不会后悔。
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化，然后也做了一些实践，也有没有去做实践的，反正个人观点都记录下来
高效网游服务器实现探讨 随着多核处理器的普及,如何充分利用多核并行工作就成为高性能程序设计的一个重点。本系列文章将围绕高性能网游服务器的实现,探讨这方面的技术。 网游服务器的特点是: 具有大量客户端连接(数百至数千个),每个客户端都以一定的速率不断发送和接收数据; 服务器端的数据流量通常在几个至几十个Mbps之间; 数据需要实时处理; 数据包具有时序关系,往往需要按照严格的先后顺序予以处理。 网游服务器实际上代表了一类典型的新兴流数据处理服务器。这里只是为了讨论方便而限定于网游服务器,但是所讨论的原理
很多架构师都是从软件开发成长起来的，大家在软件领域都有很深的造诣，大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道，本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识，主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等！
引子 又是好久没写博客，记得有一次看Ng大神的访谈录，如果每周读三篇论文，那么经年以后，必然成为对某个领域非常熟悉的人。 可惜，在忙忙碌碌中，我竟然做不到这一点。但是，我目前的打算是尽心尽力的去做，哪怕一周只读一篇呢。胡适先生曾说过：“怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜”。然而，这其中的区别在于，我还没有达到追求真理的高度，我就是想看看这个技术是咋子回事塞。 我想，对于很多像我这样非科班出身自己学ML的人来说，肯定有很多时候感觉自己对ML的理论推导之类的事情捉襟见肘，虽然很多时候想下狠心自己去恶补一下数学
有一天，java遇到了python兄弟，调侃道：“我听一位刚学python的老伙计道，你这并发包很不好用呀。” “怎么不好用了，我有Threading模块，只要创建一个Thread实例，调用start()就可以了，而且我的线程是真正的Posix Thread，这可是操作系统级的呀。”python道。 java道：“这年头，许多语言用的都是内核线程，谁还用模拟线程，用户线程呀，你这个特性也没什么起眼的，你多线程最致命的一点就是没法使用多核优势，在四核，八核的的cpu下多线程跑，依然只用了一核，白白浪费了
系统负载能力浅析 互联网时代，高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用，高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平（当然有钱也是一个原因）。 那么，何为系统负载能力？怎么衡量？相关因素有哪些？又如何优化呢？ 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢？有一个概念叫做每秒请求数（Requests per second），指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说，你可以配置tomcat服务器的maxCon
网 上有不少mysql 性能优化方案，不过，mysql的优化同sql server相比，更为麻烦与复杂，同样的设置，在不同的环境下 ，由于内存，访问量，读写频率，数据差异等等情况，可能会出现不同的结果，因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的，最好能使用 status信息对mysql进行具体的优化。 mysql> show global status; 可以列出mysql服务器运行各种状态值，另外，查询mysql服务器配置信息语句： mysql> show variables; 一、
1、Redis 可以用几十G内存来做缓存，Map不行，一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了
涉及到消息发送是如何工作的，本节首先将罗列参数，做简单说明，然后再给出运作图，进一步阐述其工作机制。
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架（点击可跳转到开源地址）也已经上线灰度一周了，小范围上线了几千台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概几亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。借着这次压测，刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件，里面很多东西还是第一次用，免不得会出一些问题。
某后端系统，处于整个调用链路偏后的位置，对接口性能有着比较严格的要求。因此对外承诺的三个9响应时间为200多毫秒。
新智元报道 来源：theinquirer.net等 编辑：文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，含有32GB的高带宽内存，专为人工智能和深度学习设计，用于工作
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
daemonize no 是否以后台进程启动 databases 16 创建database的数量(默认选中的是database 0)
事故现象： 下午14.52分，企业微信出现如下所示zabbix报错，显示ERP访问失败
微服务的理念与腾讯一直倡导的“大系统小做”有很多相通之处，本文将分享微信后台架构的服务发现、通信机制、集群管理等基础能力与其上层服务划分原则、代码管理规则等。
上面两节，讲了大量的理论与实际工作中碰到的相关案例，现在就来讲一下在我们第一天和第二天中的ApacheHttp Server + Tomcat这样的架构，怎么来做优化吧。
理论上 Redis 可以处理多达2^32的 keys，每个实例至少存放了2亿5千万的 keys。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 2^32个元素。换句话说，Redis的存储极限是系统中的可用内存值。
最近收到很多RocketMQ使用者反馈在消息发送过程中偶尔会出现如下4个错误信息之一：
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架也已经上线灰度一周了，小范围上线了2500台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概2-4亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。借着这次压测，刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件，里面很多东西还是第一次用，免不得会出一些问题。
什么是Redis Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API的非关系型数据库。 传统数据库遵循 ACID 规则。而 Nosql（Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称） 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
笔者最近在负责某集团网站时，同时用到了Nginx与F5，如图所示，负载均衡器F5作为处理外界请求的第一道“墙”，将请求分发到web服务器后，web服务器上的Nginx再进行处理，静态内容直接访问本地门户，动态数据则通过反向代理指向内网服务。
最近开始自己摸一些小鱼，算是拓展一下知识面。因此开始寻找可以降低配置量的 CI 与 CD 方案。
作者信息：Maoni Stephens - 微软架构师，负责.NET Runtime GC设计与实现 博客链接 Github
调试一个计算密集型的小玩意儿，本机计算挺久的，感觉还是需要更多cpu，正在想要不要用批量计算，读文档的时候发现启动也并不是很方便，数据准备到COS/CFS上，然后启动运行，再去COS/CFS上捞结果，这样用云函数来做岂不是更轻松？而且云函数就可以并发几十几百个实例，如果用来做计算性能怎么样呢？干脆做了个一个benchmark。这里用crypto的大质数生成算法来测试计算能力。
说明： 这个是logback日志的压测数据，在开发机（双核四线程），高配开发机（四核八线程）和服务器（32核）压测的效率都差不多，而且线程开多的时候，性能反而有下降，压测数据如下：
为了合理利用 CPU 的高性能，平衡这三者的速度差异，计算机体系机构、操作系统、编译程序都做出了贡献，主要体现为：
最近，谷歌云发布ARM主机的消息传来，推出采用Ampere处理器的Tau T2A实例。至此，前几大公有云厂商都推出了ARM云主机。
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