我们之前为大家解答过不少关于流媒体服务器可能出现的问题，比如降低直播延迟、302重定向、播放中断等问题，都为大家提出了适合的解决办法。我们的流媒体服务器一次授权终身使用，是一套实用性强且操作方便的流媒体服务器。
NFS是Net FileSystem的简称，最早由Sun公司为解决Unix网络主机间的目录共享而研发。
摘要：今年除夕当日微信红包的参与人数达到4.2亿人，收发总量达80.8亿个，是羊年除夕10.1亿个的8倍。最高峰发生在00:06:09，每秒钟收发40.9万个红包。但是，红包大战受欢迎的程度和完美支撑
测试服务器硬盘的读写能力通常需要使用一些基本的基准测试工具。以下是常用的测试方法之一：
RTSP/Onvif网络摄像头、GB/T28181国标流媒体服务器、RTMP推流服务器一个优势就是可以随时进行视频调用，错过的视频都可以调取录像来进行回看，所以对我们的研发来说，录像视频回看这种功能是我们的必备功能，并且会有相对应的接口配置可以自由设置。
众所周知，EasyNVR可以将局域网/广域网上的海康/大华等网络摄像头由rtsp转换为rtmp、rtsp、hls、flv协议转换，并提供推流服务，可以将拉到的网络摄像头直接转发到流媒体服务器。可以很好的对接对接目前主流的阿里云/百度云/乐视云等等流媒体服务器。
关系型数据库是由多张能互相关联的表组成的数据库，典型的有MySQL和Oracle数据库。
云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助用户在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。而随着方便快捷的云原生服务愈发受人青睐，业务量与日俱增，作为提供云函数SCF底层支持的云服务器，也承受着越来越大的压力。鲜为人知的是，承担云服务器创建任务的，是CBS云硬盘快照服务。当云函数SCF团队需要业务扩容或版本变更，云服务器创建并发量会增长为平常业务系统的数十倍。 通过不断优化服务，在云函数SCF业务高峰期，云硬盘快照系统扛住了1分钟
人们在使用云服务器的时候，往往会发出这样的疑问，比如云服务器用什么硬盘？通常情况下，云服务器的硬盘是要根据自身业务方面的需求来判定，进而选择的，如果选择一个不合适的产品，那对自己之后的工作还是很受影响的。因此，选择一个对自身非常合适的硬盘系统软件，是一件非常重要的事情。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
许多互联网公司，每天都会产生大量的日志数据，包括用户行为记录、运营指标、系统运行状况的监控数据等。为了分析用户的行为或者监控系统的状态，需要对这些数据进行周期性的分析和统计。
image.png 当网站业务规模和访问量的逐步增大，原本由单台服务器、单个域名组成的网站架构可能已经无法满足发展需要 此时会购买更多的服务器，并且以频道化的方式启用多个二级子域名，然后根据业务功能将网站分别部署在独立的服务器上，或者通过负载均衡技术让多个频道共享一组服务器 如果我们把网站程序分别部署到多台服务器上，而且独立为几个二级域名，由于Session存在实现原理上的局限性（例如PHP中Session默认以文件的形式保存在本地服务器的硬盘上），这使得网站用户不得不经常在几个频道间来回输入用户名和密码
https://blog.csdn.net/qq_28289405/article/details/80576614
企业怎么选腾讯云服务器？对于企业来说，云服务器的使用非常重要。如果不好好选择，可能会影响到后期运营状况，那么选腾讯云服务器要把握好哪几个点呢? 我们在购买腾讯云服务器之前推荐先参考腾讯云服务器CVM产
这台HP DL380 G5已经稳定运行了好几年的时间了，Data日渐增多，起初的Disk容量已经不能满足现在的需求，加上Disk已经运行了几万小时，读写能力已经可想而知了。为了后续服务器更加稳定的运行，索性就直接把硬盘换掉，并且新增3块硬盘，组件raid10。 PS:关于raid5、raid1+0、raid0+1的优缺点在这里就不一一解析了，不太了解的话可以去问问度娘 准备工作： 服务器：惠普 DL380 G5 2U机架式服务器 RAID规范：Raid10（raid1+0） 物理硬盘：
dd 是 Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令，作用是用指定大小的块拷贝一个文件，并在拷贝的同时进行指定的转换。
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程，包括普通主从架构（Master、slave可进行写读分离）、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构（redis官方默认cluster下不进行读写分离）的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端：Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档，给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案，包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案，案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。
随着人们生活质量的飞速发展，越来越多的人喜欢待在家里去体验网络世界发展所带来的“红利”。很多人选择在家中通过在线观看视频来体验人世间的爱恨情仇、体验社会百态。毫无疑问，在线视频在其中起到了十分重要的作用。那么在线视频的工作原理是什么？在线观看视频网站又如何选择好的服务器呢？下面就来为大家介绍一下。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
磁盘性能对数据库的读写能力影响很大，如何从多个角度监控数据库的写性能就变得至关重要，当写性能成为瓶颈时我们又该如何调优呢？
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
MongoDB中文社区年终大会将于2021年1月8日在上海召开。本次大会的主题是重新认识MongoDB|MongoDB，More than Document Database。在大会开始前，我们采访了MongoDB官方及MongoDB中文社区合作伙伴锦木，看下锦木眼中的MongoDB是怎么样的。
能力管理(Capacity Management)应该是ITIL里面一个非常重要的概念，有些人叫容量管理，但我还是觉得能力管理更好一些，能力直接的理解就是我们能做什么？还有多少能力冗余？让我们来看看ITIL的概念解释，指在成本和业务需求的双重约束下，通过配置合理的服务能力使组织的IT资源发挥最大效能的服务管理流程，ITIL给到的流程图如下：
1.统招本科及以上学历，有5年(含)以上开发经验，有行业软件、系统平台开发经验优先；
文章摘要：MQ分布式消息队列大致流程在于消息的一发一收一存，本篇将为大家主要介绍下RocketMQ存储部分的架构 消息存储是MQ消息队列中最为复杂和最为重要的一部分，所以小编也就放在RocketMQ系列篇幅中最后一部分来进行阐述和介绍。本文先从目前几种比较常用的MQ消息队列存储方式出发，为大家介绍RocketMQ选择磁盘文件存储的原因。然后，本文分别从RocketMQ的消息存储整体架构和RocketMQ文件存储模型层次结构两方面进行深入分析介绍。使得大家读完本文后对RocketMQ消息存储部分有一个大致的了解和认识。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅（如果有童鞋没有读过之前的文章，建议先好好读下之前小编写的篇幅或者其他网上相关的博客，把RocketMQ消息发送和消费部分的流程先大致搞明白）： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现） （6）消息中间件—RocketMQ消息消费（三）（消息消费重试）
随着公司业务发展和用户规模的增多，很多项目都在打造自己的评论功能，而评论的业务形态基本类似。当时各项目都是各自设计实现，存在较多重复的工作量；并且不同业务之间数据存在孤岛，很难产生联系。因此我们决定打造一款公司级的评论业务中台，为各业务方提供评论业务的快速接入能力。在经过对各大主流 APP 评论业务的竞品分析，我们发现大部分评论的业务形态都具备评论、回复、二次回复、点赞等功能。
本文来自vivo官网商城开发团队，主要讲述 vivo 评论中台在数据库设计上的技术探索和实践。
Session 是客户端与服务器通讯会话跟踪技术，服务器与客户端保持整个通讯的会话基本信息。
项目Github地址：https://github.com/redis/redis
http协议是无状态的，即你连续访问某个网页100次和访问1次对服务器来说是没有区别对待的，因为它记不住你。 那么，在一些场合，确实需要服务器记住当前用户怎么办？比如用户登录邮箱后，接下来要收邮件、写邮件，总不能每次操作都让用户输入用户名和密码吧，为了解决这个问题，session的方案就被提了出来，事实上它并不是什么新技术，而且也不能脱离http协议以及任何现有的web技术。 原理很简单，假设你访问网页时就像逛澡堂，第一次进去你是没有钥匙的，这个时候你交了钱服务台就分配一把钥匙给你，你走到哪里都要带上，因为这是你身份的唯一标识，接下来你用这把钥匙可以去打开一个专有的储物柜存储你的衣物，游完泳，你再用钥匙去打开柜子拿出衣物，最后离开游泳池时，把钥匙归还，你的这次游泳的过程就是一次session，或者叫做会话，在这个例子中，钥匙就是session的key，而储物柜可以理解为存储用户会话信息的介质。 那么在web server中如何实现session呢？想必看了上面的例子你会很容易理解，主要是解决两个问题，一个是钥匙的问题，一个是存储用户信息的问题。对于第一个问题，即什么东西可以让你每次请求都会自动带到服务器呢？如果你比较了解http协议，那么答案一目了然，就是cookie，如果你想为用户建立一次会话，可以在用户授权成功时给他一个cookie，叫做会话id，它当然是唯一的，比如php就会为建立会话的用户默认set一个名为phpsessid，值看起来为一个随机字符串的cookie，如果下次发现用户带了这个cookie，服务器就知道，哎呀，刚刚这位顾客来了。 剩下的是解决第二个问题，即如何存储用户的信息，服务器知道会话id为abc的用户来了，那abc想存储自己的私人信息，比如购物车信息，如何处理？这个时候可以用内存、也可以用文件，也可以用数据库了，但有个要求是，数据需要用用户的会话id即可取到，比如php就默认会把会话id为abc的用户会话数据存储到/tmp/phpsess_abc的文件里面，每次读取都要反序列化程序可以理解的数据，写的时候又需要序列化为持久的数据格式。 较好理解的描述： session被用于表示一个持续的连接状态，在网站访问中一般指代客户端浏览器的进程从开启到结束的过程。session其实就是网站分析的访问（visits）度量，表示一个访问的过程。 session的常见实现形式是会话cookie（session cookie），即未设置过期时间的cookie，这个cookie的默认生命周期为浏览器会话期间，只要关闭浏览器窗口，cookie就消失了。实现机制是当用户发起一个请求的时候，服务器会检查该请求中是否包含sessionid，如果未包含，则系统会创造一个名为JSESSIONID的输出 cookie返回给浏览器(只放入内存，并不存在硬盘中)，并将其以HashTable的形式写到服务器的内存里面；当已经包含sessionid是，服务端会检查找到与该session相匹配的信息，如果存在则直接使用该sessionid，若不存在则重新生成新的 session。这里需要注意的是session始终是有服务端创建的，并非浏览器自己生成的。 但是浏览器的cookie被禁止后session就需要用get方法的URL重写的机制或使用POST方法提交隐藏表单的形式来实现。 二、如何实现session的共享？ 首先我们应该明白，为什么要实现共享，如果你的网站是存放在一个机器上，那么是不存在这个问题的，因为会话数据就在这台机器，但是如果你使用了负载均衡把请求分发到不同的机器呢？这个时候会话id在客户端是没有问题的，但是如果用户的两次请求到了两台不同的机器，而它的session数据可能存在其中一台机器，这个时候就会出现取不到session数据的情况，于是session的共享就成了一个问题。 1.各种web框架早已考虑到这个问题，比如asp.net，是支持通过配置文件修改session的存储介质为sql server的，所有机器的会话数据都从同一个数据库读，就不会存在不一致的问题； 2.以cookie加密的方式保存在客户端.优点是减轻服务器端的压力，缺点是受到cookie的大小限制，可能占用一定带宽，因为每次请求会在头部附带一定大小的cookie信息,另外这种方式在用户禁止使用cookie的情况下无效. 3.服务器间同步。定时同步各个服务器的session信息，此方法可能有一定延时，用户体验也不是很好。 4.php支持把会话数据存储到某台memcache服务器，你也可以手工把session文件存放的目录改为nfs网络文件系统，从而实现文件的跨机器共享。
单个节点的MongoDB实例，具备MongoDB基本的功能和服务能力，不过缺乏数据冗余和高可用，以及横向扩展的能力，一般很少在实际生产环境中使用。
Redis 组件的系统架构如图所示，主要包括事件处理、数据存储及管理、用于系统扩展的主从复制/集群管理，以及为插件化功能扩展的 Module System 模块。
zookeeper和etc同样是为了解决分布式系统协调和元数据存储问题的。然而，etcd从工程和实现经验上比zookeeper更有前瞻性。etcd从zookeeper中吸取经验，从而支持大规模可扩展的kubernetes。etcd相比zookeeper主要有以下的改善：
近年来，有关云计算的信息、产品和概念，正充斥着互联网的每个角落，在互联网+的背景之下，云技术的出现更是让许多企业的业务数据向云计算靠拢。 1什么是云主机服务器？ 云服务器是一种类似VPS服务器的虚拟化技术， VPS是采用虚拟软件，VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同服务器一样。而云服务器是在一组集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分，集群中每个服务器上都有云服务器的一个镜像，从而大大提高了虚拟服务器的安全稳定性，除非所有的集群内服务器全部出现
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
本地缓存 ：应用中的缓存组件，缓存组件和应用在同一进程中，缓存的读写非常快，没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，无法共享缓存。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
近日，天翼云联合 InfoQ 举办了以“存储难题新解法，揭秘极致易用的 HBlock”为主题的线上技术分享会”。天翼云国际业务事业部存储产品线总监潘亚莲与研发专家武志民参与了第一期分享，以“革命性软件定义存储 HBlock，极致易用背后的技术解析”为主题，讲解了 HBlock 在产品理念、应用场景、技术架构设计等方面的内容，本文将对其观点进行详细阐述。
主从复制：Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。
1. 为什么要用线程池？ 可以通过复用已创建的线程来降低资源消耗； 需要用线程的时候可以从线程池中取出直接用，而不需要等待线程的创建； 可以对线程统一调度、管理和监控。 2. 线程池有哪些状态？ running，运行状态； shutdown，不接受新任务的提交，但队列中的任务会处理完； stop，不接受新任务的提交，当前执行的任务也会立即终止； tidying，shutdown状态下任务队列为空了就会变成tidying状态，进入此状态后会执行 terminate 方法； terminated，线程池彻底
EasyCVR系统支持多种协议前端设备的接入，包括RTSP、RTMP、GB28181、Ehome及海康/大华SDK协议，其中选择比较多的是GB28181协议和Ehome协议。
岗位的破坏和创造通常同时发生，人工智能在改变工作和技能的方式上是否会不同于过去的技术？OECD论坛近期发表文章探讨了这些问题。 岗位的破坏和创造通常相伴而来… 新技术往往会改变工作和技能。新技术带来了新的产品，改变了不同职业的岗位。随着汽车的出现，经济需要更多的装配线工人和更少的铁匠。新技术也带来了新的工作流程，从而改变了工作中的技能。随着复印机的出现，办公室工作人员需要更换墨盒，不再使用复写纸。经济史上有许多新技术引起这种转变的例子。 劳动者们常常担心新技术会破坏旧的工作，而不会创造新的工作。然而，经济
Moxa NPort W2150A 是一款专为工业应用而设计的以太网转串行服务器。它充当以太网和串行通信之间的桥梁，允许传统串行设备连接到现代以太网。串口服务器的使用寿命长达 20 年，通常在过时的固件和软件上运行，使其容易受到网络安全漏洞的攻击。此外，不断变化的威胁形势加剧了风险，因为这些系统的设计没有像现代 IT 系统那样强大的网络安全性。
随着互联网的发展，各种业务数据快速膨胀，用户对数据库计算和存储能力的需求日益增长，主要表现在存储容量、可靠性、可用性和扩展性几个方面，如百T容量、快速透明扩容、多副本容灾、秒级切换等。在应对业务需求持续增长时，传统数据库的迭代和优化已经变得举步维艰，而分布式架构的优势则愈发明显。
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