熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
根据数据体量,结合集群各节点的CPU、内存、磁盘的表现,合理优化设置kudu参数,让集群飞起来~
不同的业务,设计也不尽相同,但至少都一些共同的追求,比如性能。 做服务器开发很多年了,有时候被人问到,服务器性能是什么呢?各种服务器间拼得是什么呢? 简单的回答就是QPS,并发数,但有时候想想也许也不对。 QPS与并发数是针对同样的业务而言的,业务不同,相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能,也许可以打个俗点的比方: 服务器就是一艘船,性能就是船的容量,开的速度,行得是否稳当。 该用的用,该省的省。能用内存就别用IO,CPU则能少用就少用,相同的QPS,CPU和内存用的少点的性能就要比用的多点好,同样,Q
初学计算机时,我经常琢磨的一个问题是:一个进程到底能吃多大内存,能把系统内存吃完?
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
前面章节我们简单的介绍了dperf的相关基础概念,本章节我们将要讲述如何编译和使用dperf这款DPDK的性能压测工具。
什么是Web组件? 网站的静态网页HTML、JavaScript脚本、CSS样式、图片、动态数据称为网站的Web组件。也就是说,一个Web应用由各种各样的Web组件构成。 为什么要进行Web组件分离? 一个网站的Web组件往往有各自的特点,比如:HTML页面属于静态文件,当用户请求一个HTML页面的时候Web服务器会进行IO操作,读取HTML文件;而用户请求动态数据的时候IO操作会比较少,但会涉及到大量的CPU计算;因此,如果静态内容和动态内容都使用相同服务器配置的话显然不能发挥Web应用最好的性
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
长期使用windows,windows的图形界面非常的方便易用,入门的门槛很低。缺点是图形界面有时候会卡顿,一些软件需要安装完系统需要重新启动,在硬件系统不是很好的情况下,可能会蓝屏死机。这些缺点就阻
不知道大家有没有注意到,在22.10.31 21点之后,凯哥的个人博客站点(凯哥Java:www.kaigejava.com)访问速度提升了不少。那是因为凯哥对站点做了优化。本文就记录优化方面:
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/db/2019/09/03/es-optimized.html
其实说到对JVM进行性能调优早已是一个老生常谈的话题,如果你所在的技术团队还暂时达不到淘宝团队那样的高度,无法满足在OpenJDK的基础之上根据自身业务进行针对性的二次开发和定制调优,那么对于你来说,唯一的选择就是尽可能的熟悉JVM的内存布局,以及熟练掌握与GC相关的那些选项配置,否则JVM的基础性能调优不是痴人说梦?
答案是:640*480*log2(256)/2 = 307200Byte,约300KB。
垃圾收集器总结 常用垃圾收集器对比 垃圾收集器 串行/并行/并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景 Serial 串行 新生代 复制 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式 Serial Old 串行 老年代 标记-整理 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式、CMS 的后备预案 Parllel Scavenge 并行 新生代 复制 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务 Parallel Old 并行 老年代 标记-整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务
Hypervisor 的概念 Hypervisor 是一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的 中间软件 层 , 可允许多个操作系统和应用共享硬件。Hypervisor 不但协调着这些硬件资源的访问,
服务器硬件有没有问题,网络、存储、内存、CPU情况有没有问题。如果有普罗米修斯、zabbix监控,可以直接查看监控,如果没有则需要进入服务器进行定位。
oracle数据库,需要对kernel.shmmax shmmni shmall sem fs.file-max优化 web应用服务器,需要net.ipv4.ip_local_port_range tcp_tw_reuse somaxconn
需求: 📷 解答: 导入相关的pom.xml 然后给配置: 📷 📷 最后在给上api: Properties info = stringRedisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info("memory"); 可选参数: server:有关Redis服务器的常规信息 clients:客户端连接部分 memory:内存消耗相关信息 persistence:RDB和AOF相关信息 s
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
实际中 TCP 连接上肯定是要进行数据的收发的,而且还会有 TIME_WAIT 等其它状态。在这些复杂情况下,一条连接占用多大内存呢?飞哥用做了七天的实验结果告诉你! 📷 📷 📷 实验1:ESTABLISH空连接 📷 📷 📷 📷 📷 实验2:客户端 => 服务器发送数据测试 📷 📷 📷 📷 📷 📷 实验3: 服务器 => 客户端发送数据测试 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 实验4:非 ESTABLISH 状态 📷 📷 📷 📷 📷 📷 总结 我们把实验中的数据来总结一下 📷 可见,内核在 socket 内存开销
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。
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LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源! 。
随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术,由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展,Hadoop 已经被广泛接受,不仅直接应用于数据计算,还发展出很多基于它的新数据库,比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群,为此,开发者实现了很多复杂
点击上方蓝字"开发内功修炼",关注并设为星标 飞哥的硬核文章将第一时间送达~~~ 实际中 TCP 连接上肯定是要进行数据的收发的,而且还会有 TIME_WAIT 等其它状态。在这些复杂情况下,一条连接
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
1. 概念 ---- G1收集器(Garbage First)是从 JDK 1.7 u4 版本之后正式引入到Java的垃圾收集器,此类垃圾收集器主要应用在多CPU以及大内存的服务器环境下,这样可以极大地减少垃圾收集的停顿时间,以提升服务器的操作性能。引入此收集器的主要目的是为了在将来的某一个时间内可以替换掉CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器。 2. G1区域划分 ---- G1垃圾收集器采用的是区域化、分布式的垃圾收集器。其核心思想为将整个堆内存区域划分为大小相同的子区域(Regi
spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下,可以用which spark-submit来查看它所在的位置,spark-submit用来启动集群中的应用,它使用统一的提交接口支持各种类型的集群服务器。为了将应用发布到集群中,通常会将应用打成.jar包,在运行spark-submit时将jar包当做参数提交。
很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解,但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问,把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了。
在当今数字时代,选择一个适合你的国外云服务器提供商是至关重要的。无论是个人网站还是企业应用,云服务器都扮演着至关重要的角色。本文将为您提供一份详细的指南,帮助您选择最适合您需求的国外云服务器。
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建设招聘网站时要考虑建设的网站是综合类型的还是地方类型的。受众不一样的网站,所获取的用户信息和成交率也是不同的。招聘网站的主要作用是提供信息发布平台以及信息分流共享,从而可以帮助用户找到合适的工作,帮助公司招聘到合适岗位的人才,做一个招聘网站也是要经过一系列手续的。注册域名之后,就要决定建设招聘网站选什么服务器了。
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
操作系统的寻址空间都是独立的,寻址空间一般指的是CPU对于内存寻址的能力。。 CPU最大能查找多大范围的地址叫做寻址能力 ,CPU的寻址能力以字节为单位
一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task,都是以每个task一条线程的方式,多线程并发运行的。
作为一个开发,与服务器打交道的时间肯定不少,很多时候也需要了解一下服务器的配置信息。在 Windows 系统上,我们可以通过「鲁大师」很轻松地查询到电脑的配置信息,那服务器上如何查询到 CPU、内存、主板、硬盘等信息呢? 与「鲁大师」一样,在 Linux 上有这样一款软件能让你快速查询服务器的配置信息,非常方便。它就是——「Inxi」。 什么是Inxi Inxi是一个可以获取完整的系统和硬件详情信息的命令行工具,内容包括: 硬件 CPU 磁盘驱动器 Xorg 桌面环境 内核 GCC版本 进程 内存占用 和
同样的mysql,同样的查询,为啥在不同的服务器上的查询效率差别有10几倍 继上一篇索引优化后,在自己的服务器上已经从10几秒优化到了2s,以为万事大吉了, 谁知道,同样的操作,在客户的服务器上优化后,还是比本机慢了10几倍 当然了,客户服务器上添加完索引后,相对之前已经快了不少,sql查询已经优化到了极点
如果你第一次学习使用,请不要急着买服务器,因为买回来大概率要吃灰。你可以在看完学习完一些教程以后再选择一款便宜的服务器上手。服务器选购的坑非常多,如果你啥都不懂就去百度搜索《适合小白的服务器》一定是一堆高佣金的 Aff 在等着你。所以购买服务器之前,你务必先了解一下服务器的配置。
该篇总结下这些年同时使用windows+intel(本文简称wintel)和mac电脑的明显的不同感受 先说个人结论: 若是用于IntelliJ全家桶从事软件开发,remote ssh服务器,mac是最好选择。 若是从事图文视频创作mac是最好选择。 若是仅仅用于看看视频,上上网,手机pad的替代,mac是最好的选择。 若是要全能电脑,wintel是最好选择。毕竟在软件覆盖面,人工智能和游戏需要的GPU算力方面,需要大内存的工作等领域mac还是较弱。 mac wintel cpu性能 从12代酷睿开始win
笔者非科班转行,两个月拿了十多个offer,其中包括了互联网大厂,央企,国企,银行等,下面看看都面了什么(部分回忆)。总之,在面试国企等企业时,会有一些有意思的问题,也会出现群面的场景。 1 阿里一面 指针和引用的区别 define和const 内联函数和define c++内存管理 栈和堆区别,全局变量和局部变量 c++多态,虚函数,纯虚函数 多态的好处 数据库索引,给一个语句问有没有用到索引,底层怎么实现的 B树和B+树 哈希冲突 说一说常见的排序算法和时间,空间复杂度 TCP,UDP,可靠传输,网络什
有一个不会经常深入讨论但非常重要的方面是大内存页(Hugepages)和转译后备缓冲器(Translation Lookaside Buffer,TLB)的作用。在本系列文章中,我们将解释它们是什么,为什么它们重要,以及如何使用它们。我们将关注运行在64位X86硬件上的 Linux 操作系统,但是大多数观点也适用于其他体系结构。
默认情况下,容器是没有资源限制的,它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式,即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
导语:随着后疫情时代到来,线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面,这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面,风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范,实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%,这其中究竟有何魔力?让我们一探究竟!
Redis 作为当下最热门的 Key-Value 存储系统,在大大小小的系统中都扮演着重要的角色,不管是 session 存储还是热点数据的缓存,亦或是其他场景,我们都会使用到 Redis。在生产环境我们偶尔会遇到 Redis 服务器内存不够的情况,那对于这种情况 Redis 的内存是如何回收处理的呢?另外对于带有过期时间的 Key Redis 又是如何处理的呢?
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