事故现象： 机房一台服务器运行一段时间后，突然发现系统资源即将被耗尽！ 1）top命令查看一下系统的cpu ram swap的使用情况 由上图分析，可以看出 1--共有602个进程，但其中有601个进
随着Http协议发展的20年间，从物理带宽、CPU、内存，到软件都有了很大的提升，而原来的协议也具有了很大的局限性：
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
标题1: 60G的内存占用, 容器敢分配, 服务敢占用. 一个字:绝 标题2: 内存挤爆了. 竟然是因为… 标题3: 内存问题虐我们千百遍 标题4: 慎用BitMap, 小心玩爆你的内存.
在极客教育出版了一个视频是关于《Node.js 内存泄漏分析》，本文章主要是从内容上介绍如何来处理Node.js内存异常问题。如果希望学习可前往极客学院：http://www.jikexueyuan.com/course/2561.html 本文章的关键词 - 内存泄漏 - 内存泄漏检测 - GC分析 - memwatch ---- 文章概要 由于内存泄漏在Node.js中非常的常见，可能在浏览器中应用javascript时，对于其内存泄漏不是特别敏感，但作为服
Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
本篇将主要讲解微服务架构究竟指的是什么，它包括了哪些核心组件，它又能给我们带来哪些帮助。
静态：直接开启指定数量的php-fpm进程，不再增加或者减少； 动态：开始的时候开启一定数量php-fpm进程，当请求变大的时候，动态的增加php-fpm进程数到上限，当空闲的时候自动释放空闲进程数到一个下限。
如果在实际生产环境中一不小心执行了flushall，最好的办法就是立即shutdown nosave，如果没权限办法执行这个命令的话，那早点辞职跑路吧。
当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改首先存储在InnoDB日志缓冲区的内存中，然后写入InnoDB日志文件，这些文件通常被称为重做日志。而如果有迹象表明innodb_log_buffer_size变量设置得太低，那么可以调整它来优化性能。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
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客户端在建立连接时会首先发送SYN报文，但是假设此时你没有收到服务端SYN+ACK的响应报文，客户端此时会重传SYN报文，此时你需要根据实际情况来调整SYN报文的重传次数，以便客户端能够及时得到反馈。
服务器性能优化是一项非常艰巨的任务，当然也是很难处理的问题，在写这篇文章的时候，特意请教下运维大佬，硬件工程师，数据库管理，单从自己的实际开发经验来看，看待这个问题的角度起码是不全面的。
大家好，我是鱼皮。这个周末不太愉快，因为今天刚起床迷迷糊糊地，我就收到了用户反馈说 “鱼皮，你的网站又打不开了！一直在加载！”
我们知道Redis是一款内存服务器，就算我们对自己的服务器足够的信任，不会出现任何软件或者硬件的故障，但也会有可能出现突然断电等情况，造成Redis服务器中的数据失效。因此，我们需要向传统的关系型数据库一样对数据进行备份，将Redis在内存中的数据持久化到硬盘等非易失性介质中，来保证数据的可靠性。
部门成立专项组，对数智平台和站务系统做性能优化，其中目标之一为降低服务端硬件成本，即在32G内存、CPU银牌的配置下，能支撑1万+发客量。要达到此目标，需通过压力测试并配合监控系统，以QPS、RPS、接口响应时间、接口成功率、SQL耗时、JVM运行情况、CPU和内存运行情况等数据指标为依据，找出系统中存在的性能瓶颈。
在 Java 中，方法调用一般通过 Virtual Call 还有 Classic Call。
内存问题往往是线上环境最容易导致的问题，因为其实对于程序来说，内存总是不够用的。而大多数我们在线上遇到的问题总是一个叫 OOM 的，导致这个问题的原因也有很多，今天我们就来看看，如何在线上定位或者排查这样的问题。
今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
在企业环境中，对磁盘空间的需求是惊人的。数据备份、文件服务器、软件镜像、虚拟磁盘等都需要占据大量的空间。对此，微软在Windows Server 2012中引入了重复数据删除技术。 重复数据删除技术通过将文件分割成小的 (32-128 KB) 且可变大小的区块、确定重复的区块，然后保持每个区块一个副本，区块的冗余副本由对单个副本的引用所取代。这样，文件不再作为独立的数据流进行存储，而是替换为指向存储在通用存储位置的数据块的存根。因此，我们可以在更小的空间中存储更多的数据。此外，该项技术还会对区块进行压缩以便进一步优化空间。 根据微软官方的介绍，该项技术有四大好处： 一、容量优化：“重复数据删除”使得 Windows Server 2012 能够在更少的物理空间中存储更多的数据，并获得比以前版本的 Windows 操作系统明显更高的存储效率。以前版本的 Windows 操作系统使用单实例存储 (SIS) 或 NTFS 文件系统压缩。“重复数据删除”使用可变分块大小和压缩，常规文件服务器的优化率为 2:1，而虚拟数据的优化率最高可达 20:1。 二、伸缩性和性能： Windows Server 2012 中的“重复数据删除”具有高度的可伸缩性，能够有效利用资源，并且不会产生干扰。它可以同时对多个大容量主数据运行，而不会影响服务器上的其他工作负载。通过控制 CPU 和内存资源的消耗，保持对服务器工作负载的较低影响。此外，用户可以灵活设置何时应该运行“重复数据删除”、指定用于消除重复的资源并为“重复数据删除”创建有关文件选择的策略。 三、可靠性和数据完整性：在对数据应用“重复数据删除”时，保持数据的完整性。Windows Server 2012 利用校验和值、一致性和身份验证来确保数据的完整性。此外，Windows Server 2012 中的“重复数据删除”会为所有元数据和最常引用的数据保持冗余，以确保这些数据可以在发生损坏时进行恢复。 四、与 BranchCache 相结合提高带宽效率：通过与 BranchCache 进行集成，同样的优化技术还可应用于通过 WAN 传输到分支机构的数据。这会缩短文件下载时间和降低带宽占用。 作为系统管理员，有那么好的技术，自然是要来尝试一下。 首先要为系统添加Data Deduplication角色
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今天早上，收到一个报警，有个服务器的http往返时延飙升，同时曝出大量404，很是折腾了一番，特记录下思考和排查经过。 1.这是单纯的时延增大，还是有什么其他情况还未掌握？ 因为不知道是只有时延变大而已，还是同时有别的情况，第一反应是先看日志有没有异常。 看了一下，一片风平浪静，既是好消息也是坏消息。好消息是核心业务还在，不然一定会打日志，坏消息是日志提供不了任何信息。当然这也说明了我们的日志肯定有不到位的地方。 2.换个思路，日志风平浪静，是否只是服务器启动了什么任务，占用了大量cpu/IO等？GC呢？
来源：分布式实验室 译者：黄亮 至今，Java仍旧是用来构建Web应用的最流行编程语言之一 —— 但是它不得不面对诸如Go，Python和TypeScript等新语言的严峻挑战。
堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 G，那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生，那么对于一个网站来说是无法忍受的。
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本文我们继续来介绍nginx的实际操作，本文来介绍下Nginx的动静分离的实现。
刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。
大概就是在几个月之前本人租了一台服务器用来搭建自己的博客(原来的博客是在阿里云香港服务器上面,在十一期间被和谐了),于是租用了1核1G内存的云服务器(三年800多元),可是在使用的过程中发现cpu和内存占用有点异常,查了下发现以下问题:
最近因为太忙，时间不够，导致长时间没写笔录，没有好好去总结自己，很不应该，要调整回来。
最近在读一本来自淘宝技术团队大牛的书，名字叫《大型网站系统与Java中间件实践》。开篇的章节详细地介绍了一个网站架构由小变大不断演进的过程，其中从单机架构升级到集群架构的过程中着重介绍了关于session同步问题， 这也是很多人在聊到分布式时绕不过去的话题。下面就整理下书中的内容，也算是做个读书笔记，方便以后参考。
小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板，用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存，很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源，尤其是占用内存较大。那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢？
Redis 是一种内存数据库，将数据保存在内存中，读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以，监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
先来看一段日志（此日志来自于 var/log/php-fpm.log ）： [13-Aug-2017 03:30:03] NOTICE: fpm is running, pid 28263 [13-Aug-2017 03:30:03] NOTICE: ready to handle connections [13-Aug-2017 10:11:04] WARNING: [pool www] seems busy (you may need to increase pm.start_servers, or p
2、看你在项目中用了redis，我们先聊聊redis吧，常用的数据结构有哪几种，在你的项目中用过哪几种，以及在业务中使用的场景，redis的hash怎么实现的，rehash过程讲一下和JavaHashMap的rehash有什么区别？
http://groups.google.com/group/dev4server/browse_thread/thread/8a86bb49a561f312
为什么你的网站打开慢？ 为什么流量来了，服务器却挂了？ 你的用户体验是12306还是天猫双十一？ 作为一个专业的IT运维，你能够获得足够多的服务器数据，让你做出正确判断吗？ 你必须更了解你的服务器！
上周刚来了个应届小师弟，组长说让我带着，周二问了我这样一个问题：师兄啊，我用top命令看了下服务器的内存占用情况，发现Redis内存占用严重，于是我就删除了大部分不用的keys，为什么内存占用还是很严重，并没有释放呢？
一直很想了解那些仍在坚持使用 Python，且支撑业务量有一定规模的公司是如何使用 Python 技术栈做开发的、会遇到哪些困难/教训、有什么样的优秀经验？
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