分享一次失败的面试经历，以资后鉴。 有一次去面试，面试官问：如何定位系统性能瓶颈？当时没有深思，随口答道：看日志，找开发讨论。 面试完回来，反思这个问题，觉得自己当时回答的过于简单，应该并不是面试官希望听到的（特别是当时的面试官很看重理论知识 ），也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分，同时也是一个难点。不同的软件系统，不同的性能指标，结果分析方法都是不一样的。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
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。
精彩早知道 作者概述 什么是性能调优？(what) 为什么需要性能调优？(why) 什么时候需要性能调优？(when) 什么地方需要性能调优？(where) 什么人来进行性能调优？(who) 怎么样进行性能调优？(How) 总结 硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。 概述 在这篇博文中，我不想用一些抽象的概念去说性能调优的问题，只想用最通俗的语言尽量来准确的表达我的想法。 由于本人小平有
硬件配置：CUP Xeon E5620 x 2 8核心， 内存 16G ， 硬盘 RAID 10，操作系统： CentOS 6.4 x86_64（64位）。
要提高新加坡服务器的CPU利用率，通常需要优化应用程序和操作系统的配置，以确保服务器资源得到更有效地利用。以下是一些方法来提高CPU利用率：
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
IO通常分为几种，BIO（阻塞 Blocking IO）、NIO（非阻塞 Non-Blocking IO）、AIO（异步非阻塞）。 BIO 在JDK1.4出来之前，我们建立网络连接的时候采用BIO模式
我们可以在文章的开始就列出一个列表，列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数，但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务，它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话，那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了，我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示，服务器的性能受到很多因素的影响。
首先简单介绍一下LVS (Linux Virtual Server)到底是什么东西，其实它是一种集群(Cluster)技术，采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率，将请求均衡地转移到不同的服务器上执行，且调度器自动屏蔽掉服务器的故障，从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的，而且无需修改客户端和服务器端的程序。 为此，在设计时需要考虑系统的透明性、可伸缩性、高可用性和易管理性。一般来说，LVS集群采用三层结构，其体系结构如图所示：
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation（VS/NAT） 3.2 Virtual Server via IP Tunneling（VS/TUN） 3.3 Virtual Server via Direct Routing（VS/DR） 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
基于专家知识库形成运维工具，提升操作系统底层运维能力，具备高效自动化运维能力：通过监控、诊断、维护等达到全过程自动化运维。
采用DevOps方式实现软件交付的原因之一是为了消除生产部署过程中的瓶颈，对于服务器端软件，通常涉及以下部分： ☘ 应用程序环境，如操作系统参数 ☘ 第三方组件，如应用程序服务器，web服务器和数据库 ☘ 顶部运行的应用软件 为了消除部署瓶颈，DevOps旨在打破开发人员和IT运营人员之间的障碍（也是DevOps得名的原因），以促进协作的工作环境。因此，需要确保生产环境与开发环境保持同步，并且所有部署过程一起执行。实现这一目标的方式之一是通过使用容器，如Docker或Kubernetes
假设通过性能测试需求分析，我们需要创建一个性能测试场景，并发500个web虚拟用户，这时我们需要考虑： 1）选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机？ 2）500个并发用户需要多少台测试机才够用？ 在性能测试执行之前，一定要把上面的问题搞清楚，主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端，客户端承载了太多的压力，而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下，我们会看到客户端CPU利用率居高不下，响应速度十分缓慢，甚至出现宕机的情形。 实际上，针对特定的性能测试需求，建立多大规模的性能测试机群才算合理，与多
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。
上一期，和大家分享了12306架构优化思路，本期讲和大家分享YouTube架构设计，阅读了本文你将了解到YouTube初期架构是个什么样子，以此，增强自己站点架构设计的信心。 YouTube网站架构吐槽（上） YouTube作为一个几十亿级别流量的视频网站，其站点维护人员却少之又少，这些技术人员是如何设计YouTube架构，使其具备如此强大的抗压能力的呢，我们接着往下看。 核心技术要点 1）Apache：站点服务器 2）Python：Web应用主要是用Python搞定的 3）Linux（SuSe）：操作系统
我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快；如果是 Self Host 那么使用 HttpSys 服务器会比 Kestrel 快。 那么真实结果是否如我们想象的那样呢？接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。
Redis 作为一个内存服务器，它需要处理很多来自外部的网络请求，它使用I/O多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态，一旦受到网络请求就会在内存中快速处理，由于绝大多数的操作都是纯内存的，所以处理的速度会非常地快。Redis在4.0后的版本中引入多线程，但仅在部分命令上引入，比如非阻塞的删除操作，在整体的架构设计上，主处理程序还是单线程模型的。无论是使用单线程模型还是多线程模型，都是为了更好地提升Redis的开发效率和运行性能。
本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
Linux操作系统是一个开源产品，也是一个开源软件的实践和应用平台，在这个平台下有无数的开源软件支撑，我们常见的apache、tomcat、mysql、php等等，开源软件的最大理念是自由、开放，那么linux作为一个开源平台，最终要实现的是通过这些开源软件的支持，以最低廉的成本，达到应用最优的性能。因此，谈到性能问题，主要实现的是linux操作系统和应用程序的最佳结合。
作者：Linux云计算架构 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/r8SvHyPKWUG1AwRIn9ah5w
服务端开发对于任何互联网公司来讲，都并非易事，它所涉及的技术知识面非常广泛，如果开发人员的经验不足，将直接影响产品用户的体验。作为七牛云存储创始人,许式伟有着超过15年的编程经验，对于服务端开发那些事甚是了解。因此，在本文中，他将对服务端开发所涉及的各方面原理知识进行详细阐述，内容涵盖网络协议、操作系统原理、存储系统原理、模块设计、服务器设计等多方面。
对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。
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内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤：
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道，最怕的不是性能差，而是费了半天劲在细节上死抠，却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度，旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况，《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度，具备一定的完整性，新手可以按图索骥的去调优，老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称，包
本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。
吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节、分组等测量）。
最近各种客户咨询项目中，往往涉及大数据引入必要性和价值意义的深层次挖掘，用后有数据，有平台，但是不知到底要不要上大数据，为何要上大数据和大数据可以带来哪些价值和意义。本文关于大数据的必要性进行阐述，来源实际项目，算是分享吧。
（虚拟专用服务器）（"Virtual Private Server"，或简称 "VPS"）是利用虚拟服务器软件(如微软的Virtual Server、VMware的ESX server、SWsoft 的Virtuozzo)在一物理服务器上创建多个相互隔离的小服务器。这些小服务器（VPS）本身就有自己操作系统，它的运行和管理与独立服务器完全相同。 因为每一个VPS服务器均可独立进行重启并拥有自己的root访问权限、用户、IP地址、内存、过程、文件、应用程序、系统函数库以及配置文件。虚拟专用服务器确保所有资源为用户独享，给用户最高的服务品质保证，让用户以虚拟主机的价格享受到独立主机的服务品质。
在性能测试的过程中，需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程，比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势，当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源，操作系统资源，被测服务的资源，以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注，这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长，那么过程到底是数据库的问题，还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题，其实在这个过程中，这些都是存在可能性的，所以在具体排查的过程中，就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势，可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此，在性能测试的过程中，针对资源的监控是非常重要的。
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
在上期，我们提到了，以NFS，CIFS(SAMBA)为代表的资本主义时代的存储技术，虽然实现了远端主机跨越互联网访问共享的数据，极大地提升了生产力，但集中式存储主控(俗称机头)的处理能力成为了IO和吞吐能力的瓶颈，正如资本主义生产关系下，生产资料私有制约束了生产力的进步。
近年来，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的发展，企业IT基础设施已经从传统的物理设备向虚拟化方向转型。虚拟化技术能够通过将一个物理服务器划分为多个虚拟机，使多个操作系统和应用程序运行在同一台物理服务器上，从而优化硬件资源利用率，降低能源消耗，提高数据处理效率和灵活性。VMware作为一种强大的虚拟化平台，能够提高IT基础设施的可管理性和可扩展性。然而，如果不正确地配置和管理VMware平台，可能会导致系统性能下降，网络瘫痪和数据泄漏等问题。因此，本文旨在通过举例说明，帮助用户正确地使用VMware软件。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
作者 | 鲁冬雪 在风起云涌的数字化转型大趋势中，企业与开发者都在关注具有重大影响力的创新技术。“数字化”是一个宽泛的概念，但无论实现路径如何，数字化转型都是企业达成降本增效目标、从根源上提升长期竞争力的手段。 如今，工业制造领域是数字化浪潮发力的热点行业。随着大数据、云计算、边缘计算等创新技术的发展，越来越多的企业希望综合利用这些能力去提升现有的产线效率、降低人力成本需求、更有效地控制生产风险。如此需求背景下，以往专为工控嵌入设备打造的软件基础设施的技术瓶颈逐渐显现。 传统工控设备的操作系统一般为单体特
由于不同的机器有不同的操作系统，以及不同的库和组件，在将一个应用部署到多台机器上需要进行大量的环境配置操作。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
块存储原理：主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。简单地说，iSCSI就是在IP网络上运行SCSI协议的一种网络存储技术。为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了网络文件系统。网络文件系统原理：网络文件系统是一个文件共享系统，使用客户端服务器架构，允
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说，linux属于必学必会内容，而且面试必问。
上一篇 "大型网站架构概述，我们必须要理解的这五个架构要素" ，我们主要一起理解了大型网站架构设计中高性能，高可用，可伸缩，可扩展和安全性这五大要素，知道了怎么通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣。
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