到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
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。
作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
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。
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
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。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
腾讯云轻量服务器和云服务器有什么区别？轻量应用服务器和云服务器CVM哪个更好？抛开价格及使用门槛，云服务器CVM更好，从性价比及易用性角度考虑，轻量服务器性价比高。腾讯云百科来详细说下腾讯云轻量应用服务器和云服务器CVM的性能区别、CPU处理器型号区别、镜像系统区别、公网带宽对比、价格对比、服务器升降配区别及适用人群应用场景差异：
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。
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。
本篇内容，分享一台端午假期折腾的设备，HP Gen10 Plus v2，分享下我的折腾思路，希望能够帮助到有类似需求的你。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
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
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大，总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务，不同的系统设计，出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍，势必某个资源会在瞬间被榨干，然后所有的服务都会“开小差”，引起用户的抱怨。而解决问题的关键，是在问题发生时，尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题，我这里给出两个回答，一个是应付面试的，一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
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）。
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。
网友说自己的小型网站部署服务器上，随着网站数据增多、访问量变大后，用什么办法解决大流量访问，扩容增配置还是动静分离呢？这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中，传统的方法是扩容增配，CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高，也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路，有了思路再去操作就容易很多了。
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。
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
日常工作中，业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数，要求做架构规划时，需要用多少台服务器，这个问题如何下手？同样，要部署一个WEB应用类或数据库类，具体要用什么样的服务器和带宽，我们是凭感觉进行，还是有根据的规划？下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
云服务器的配置选择，和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关，建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通，选择最适合您的配置。
作为一名设计师，有时候真的在想为什么要选择这个行业，经常性的加班已经让人身心俱疲，加班越来越多，电脑配置越来越高， 但是工资却还是不见长!
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。
当你在花近万元剁手i7 5960x时，有没有想过，在华强北的某个角落，有一群人靠几百块收来的二手服务器配件，搭建了一台性能同等，甚至更强的服务器！ 首先，在看此帖之前，请确认你有攒机的经验和一颗经得起折腾的心（或者你很有钱）。 攒洋垃圾服务器的过程和普通电脑差不多（一般情况下），你只要有自己装机的经验即可。 长文、多图预警，不过里面句句都是笔者摸爬滚打多年的经验。 目录 1、捡垃圾概述 2、服务器CPU通览 3、配件（内存、硬盘）介绍 4、主板（含准系统）通览 5、LGA1366详述 6、LGA2011（含
腾讯云轻量服务器和云服务器有什么区别？为什么轻量应用服务器价格便宜？是因为轻量服务器CPU内存性能比云服务器CVM性能差吗？轻量应用服务器适合中小企业或个人开发者搭建企业官网、博客论坛、微信小程序或开发测试环境，云服务器CVM适合更复杂如高并发网站、大数据计算、机器学习等复杂应用场景。轻量服务器网从性能测试、网络带宽、计费价格、应用搭建及适合用户等方面来详细说明腾讯云轻量应用服务器和云服务器CVM区别：
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
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
事情的背景是这样的：一个朋友今年年初新开了一家公司，自己是公司的老板，不懂啥技术，主要负责公司的战略规划和经营管理，但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人，涵盖技术、产品、运营和推广，从成立之初，一直在做一款社交类的APP。平时，我们一直保持联系，我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
我们知道，服务器对外提供服务，基本上都是放置在公网上的。所以说服务器放置在公网上会面临很多攻击，如果不做好必要的防护措施，服务器被人攻击只是时间上的问题。
收到上级通知，单位内网存外连恶意地址的行为，要求排查是否被植入木马。此时正值傍晚下班时间，无疑晚饭是吃不了了，马上进入应急状态。
首先要保证网络设备不能成为瓶颈，因此选择路由器、交换机、硬件防火墙等设备的时候要尽量选用知名度高、口碑好的产品。再就是假如和网络提供商有特殊关系或协议的话就更好了，当大量攻击发生的时候请他们在网络接点处做一下流量限制来对抗某些种类的DDoS攻击是非常有效的。
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。
如果你的 Redis 只能存10G数据，你写了12G，那么 Redis 会怎么淘汰那2G数据呢？
（题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.）
目前主要的 CPU 虚拟化技术是 Intel 的 VT-x/VT-i 和 AMD 的 AMD-V 这两种技术。
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
表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。最简单的情况就是为应用系统提供更为强大的硬件。 例如：如果数据库所在的服务器实列只有8G内存、低配cpu、小容量硬盘，进而导致了数据库不能高效地运行，那么就可以通过将该服务器的内存扩展到16G、更换大容量硬盘或者更换高性能服务来解决这个问题。
在 2021 年第三个季度开始，我又下单了一台设备，作为已有资源的补充。在新设备到来之前，正好对已经运行了一个季度时间的“老设备”做下总结和分享。
以Intel为例，有酷睿（Core），赛扬（Celeron），奔腾（Pentium），至强（Xeon）这几大系列。对于CPU，大家可能对核心，线程数，频率这些性能指标比较熟悉，其实最重要的是需了解不同的CPU是针对不同场合设计的，好比你再追求速度也不会开着兰博基尼去跑越野吧[1]。简单来说，至强是给服务器用的，酷睿是主流家用的，奔腾和赛扬则是面向低成本低性能的配置，赛扬又是奔腾的简配版本。
平常工作会涉及到一些 Linux 性能分析的问题，因此决定总结一下常用的一些性能分析手段，仅供参考。
Google首次开放了其位于美国和欧洲地区的数据中心后，媒体公布了一批其数据中心的照片。照片里谷歌数据中心内成千上万台服务器严阵以待，线缆以及冷却管道色彩各异，阡陌交通。 我们应敏锐地察觉到，谷歌既然敢公开这些图片，就说明它的下一代技术，对现有的计算系统架构将会大刀阔斧地改革。谷歌也曾意味深长地说“我们的同事看了未来的架构，都很后悔现在的系统”，毫无疑问，谷歌的新一代数据中心架构即将粉墨登场。 针对这一猜测，笔者这里通过分析专利的水冷服务器技术，做最粗浅分析和最大胆猜测，权当盲人摸象，欢迎拍砖！ 图1
CVM 实例包括硬件（CPU、内存），磁盘（系统盘、数据盘），网络。在购买时，购买页都提供了对应资源。在这里首先对 CVM 实例硬件（即 CPU 和内存）的价格、购买和变配进行说明。
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节
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