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做生信分析的人越来越多，但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。
本来看ENI文档没发现什么问题，考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了，所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种；我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已；本文后续说明。
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。
前不久，看到了明哥写的如何用Python发送警告通知到企业微信，想起来之前写过用Pytho发送指定格式数据到钉钉的服务，本文将之前的代码重构下，变成一个：利用Python监控服务器数据，然后有异常就通过钉钉发送给用户。
什么是CC攻击？CC攻击的前身名为Fatboy攻击，是利用不断对网站发送连接请求致使形成拒绝服务的目的。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
Java常见线上问题总结绝⼤多数Java线上问题从表象来看通常可以归纳为4个方面：CPU、内存、磁盘、网络。比如，应用上线后突然CPU使用率99%、内存泄漏、STW时间过长，这些问题通常可以分为两大类：系统异常 （CPU占用率过高、磁盘使用率100%、系统可用内存低等）业务异常 （服务运⾏⼀段时间⾃动退出、服务间调⽤时间过⻓、多线程并发异常、死锁等）1.如何去定位问题解决问题的第⼀步是定位问题，排查手段⼀般包括以下⼏项，也可以将此理解为排查顺序：业务⽇志分析排查APM分析排查物理环境排查应⽤服务排查云⼚商或
软件的核心载体是程序代码，软件开发的主要工作产出也是代码，但是代码被存储在磁盘上本身没有价值，软件要想实现价值，代码就必须运行起来。那么代码是如何运行的？在运行中可能会出现什么样的问题？
对于线上系统调优，它本身是个技术活，不仅需要很强的技术实战能力，很强的问题定位，问题识别，问题排查能力，还需要很丰富的调优能力。
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
如出现指标异常要及时停止压测，，则说明流量达到当前的瓶颈，需要停止压测分析并排查原因。待排查和解决问题后再进行下一步压测。
容器的前世今生 物理机 部署非常慢 购买服务器服务，放在IDC机房，各种走流程，很多流程不可控制流程慢。 成本非常高 物理的服务器，高额的配置成本贵。 资源浪费 资源太多了，针对app的服务可能利用率不够充分。 难于迁移和扩展 迁移app端的服务器，我们要提前准备好一个新的物理服务器，环境需要重新的迁移。资源消耗比较大的话，用户增加比较快需要扩展内存，cpu，硬盘麻烦，可能最后还是选择购买新的物理服务器。 可能会被限定硬件厂家 那些已经采用RISC架构或非x86平台的用户来说，要想体验到x86平台的高效、
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子，也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能，那测试结果出来后，就需要对测试结果进行分析，找出性能瓶颈点，今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
每个虚拟机就是一个操作系统，每个操作系统都要分配对应的操作系统资源，大家都用window系统，真正的生产环境一般都是用linux操作系统其中一部分原因就是因为linux系统消耗资源比较少。如果在一个物理服务器上放入10个虚拟机，每个虚拟机系统占用1g资源，等于浪费了10g的内存资源。所以当操作系统越来越多的时候消耗在系统上的资源也就越来越大。
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。
后端们最怕的事情之一就是服务器的负载突然飙升，这可能又意味着一个个夺目Call马上要打过来了。碰到这种情况怎么办，大家第一反应一定是登陆到服务器上，先敲一个top命令看看Load Average吧。今天这篇文章和大家说说怎么看这个“Load Average”。
本文所有 shell 命令均在阿里云ECS服务器上测试过，以确保每行代码都是百分百可用的。测试使用的服务器配置信息如下：
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
在之前的博客《什么是大数据?看这一篇就足够了!》中,小菌为大家较为详细的介绍了一些关于大数据的知识。其中提到了大数据的四个特点,即海量化,多样化,快速化和高价值。本篇博客,小菌决定就以快速化这个特点展
一般每个服务都有对外承诺的服务质量，那么我们就需要根据这个目标来做容量规划及硬件方面的投入。
用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
思路：现象是阻塞，通常是 CPU 彪高，导致业务线程分配不到 CPU 时间片，或者内存吃紧，频繁 GC 导致的 STW。登录到目标服务器，由于 ES 的用户不是 LZ，因此找运维要了 root 权限，登录到服务器。sudo -i 切到 root，使用 ps -ef | grep Elasticsearch 找到该用户，然后 su - es 切到 es 用户（不切是无法处理 es 用户的 Java 进程的，例如打印 jstack 日志）。 top 查看服务器状态，发现 pid 4335 进程的 CPU 占用达到 180%，查看 CPU 核数：cat /proc/cpuinfo| grep “processor”| wc -l， 核数为 4，根据经验，通常是 C2 编译器，或者 GC 线程，最后是业务代码导致。因此需要定位该线程。使用 top -Hp 4335，得到线程号 30785，使用 printf "%x" 得到 16 进制数字 7841，方便在 jstack 日志查找线程。使用 jstack -l 4335 > jstacklog.txt 打印日志，然后找线程，vim jstacklog.txt, 开始查找，gg，/7841，enter，n， 找到 "Concurrent Mark-Sweep GC Thread" os_prio=0 tid=0x00007fd380063800 nid=0x7841 runnable 这个 CMS GC 线程，看来是内存不够了。 使用 jps -l 找到 es 启动类名称，然后使用 ps aux | grep Elasticsearch 找到启动详细信息，发现启动配置为 -Xmx2g -Xms2g, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=50 ，这里为了防止串行 FGC，让 CMS 在 old 区达到 50% 时就开始 GC，所以 CMS 非常繁忙。为了验证此问题，使用 jstat -gcutil 4335 1000 查看 gc 状态，发现 fgc 频繁(5 秒一次)，ygc 正常（3 秒一次） ，这里说一下，CMS 的 fgc 此时和我们想象的不一样，CMS GC 只工作在老年代，每次 GC 会对 FGC 次数加 2，一次是 init mark，一次是 remark，这两个阶段会影响暂停应用，其他的清理阶段是并行清理的，对业务线程无影响，所以，当使用 CMS GC ，如果 jstat 看到 FGC 次数很多，不用在意。但当 CMS 出现 concurrent mode failure（CMS GC 的速度赶不上对象晋升到 old 区的速度），则会使用备用收集器 Serial，开始串行 GC，此时将会彻底 STW。 因此，这个 ES 将 CMS 的阈值调的很低，就是为了防止出现 concurrent mode failure。
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
大多数人面试的时候经常会被问到：你简历上有高负载高并发的经验，那到底你的系统是怎样设计的？
前段时间，笔者所负责的一个模块出现了访问 Redis 耗时较长的问题，在这个问题排查的过程中，对 Redis 的问题排查思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀，在这里分享给大家。
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
Hyper-V 是 微软 对虚拟机监控程序的实现。Hyper-V 通过在同一物理硬件上运行的多个虚拟机 (VM ) 中分发单个主机计算机的资源，从而统一利用该资源。Hyper-V 为每个 虚拟机 提供独立的空间来运行它自己的操作系统 (OS)，它独立于主机 OS 和其他 虚拟机。
目前IT行业的首要热点，也就是所谓的“大模型”和“机器学习”等AI技术，背后的算法，本质上是列出一个参数方程，并根据现有样本(参数方程的输入和输出)，来迭代计算参数方程的参数，也就是所谓的调参。
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）
感谢园子里的同学对上一篇的支持，很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现，本篇就上次的问题继续来，看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过，在第一次加载时缓存都为空，怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache，这种情况下： 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
想在同一图表中轻松查看多个云服务器实例监控数据，一键切换实例进行异障排查？如何快速发现云资源高负载，及时扩容或进行业务性能优化？
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
腾讯云学生服务器是腾讯云校园计划的优惠活动，只要年龄未满25岁，都可申请腾讯云学生服务器，不需要学生认证就可购买腾讯云学生服务器。
为什么需要原子性操作？ 我们考虑一个例子： （1）x++这个常见的运算符在内存中是怎样操作的？ 从内存中读x的值到寄存器中，对寄存器加1，再把新值写回x所处的内存地址 若是有两个线程同时对同一个变量++，就会出现问题，如下： time Thread 1 Thread 2 0 load eax, x 1 load eax, x 2 add eax, 1 3 add eax, 1 4 s
作为年轻人的潮流聚集地，Qzone在每个特殊的日子总会迎来一波猛烈的流量冲击。比如刚过去的520，下图是今年5月20号的流量情况：
想在同一图表中轻松查看多个云服务器实例监控数据，一键切换实例进行异障排查？ 如何快速发现云资源高负载，及时扩容或进行业务性能优化？
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。
一切都可以图表化，是开箱即用的要求，SRS云服务器仪表盘来了，基于Prometheus，非常便捷和好用，后续会陆陆续续的上更多的图表。 Dashboard 仪表盘目前只加了一个CPU，整体流程跑通后，后面再慢慢加各种好用的图表。 需要将SRS云服务器升级到1.0.68及以上的版本，若你还没有SRS云服务器，可以阅读原文直达购买，或根据下面的视频指引操作： Prometheus SRS云服务器仪表盘，可以直接跳转到Prometheus，可以比较方便的修改成自己想要的参数。 Scrape 目前开启了是nod
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