一台服务器报警了，内存占用过高，奇怪的是集群里其它的服务器都没问题。不过从以往的经验来看：每一个匪夷所思的问题背后，都隐藏着一个啼笑皆非的答案。
Nginx才短短几年，就拿下了Web服务器大壁江山，众所周知，Nginx在处理大并发静态请求方面，效率明显高于Httpd，甚至能轻松解决C10K问题。
在服务器端程序开发领域，性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而，服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路，这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践，并分为几个部分来说明：
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情，但是缓存机制却有一个核心的难点，就是——缓存清理。我们所说的缓存，都是保存一些数据，但是这些数据往往是会变化的，我们要针对这些变化，清理掉保存的“脏”数据，却可能不是那么容易。
书接上回说，nginx我们学会了简单的配置。那么我今天来聊一下，我们ngxin的一些优化配置（我不是很懂，不敢谈高级配置）。我先来看一下nginx的好处和正向代理。
MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。
https://juejin.cn/post/6947936223126093861
Java虚拟机创建了C1和C2编译器线程，用以优化应用程序的性能。但是有时这些线程会消耗大量CPU资源。在这篇文章中，我们将深入探讨C1和C2编译器线程，以及如何解决它们可能导致的高CPU消耗问题。
对于一个即时通信服务器来说，在用户量少的时候，一台服务器就足以提供所有的服务。而这种架构也最简单，举个例子，用户A与用户B互为好友，A向B发消息，服务器接收到消息时，解析出接收消息的人，直接转发给B即
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
MySQL可以监听不同接口的客户端连接，并通过一个连接管理线程控制所有的客户端连接。
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
小编： 在整个web开发世界里，java，.net，PHP是三足鼎立的状况，但是相对于java和php都有优秀的大型互联网架构解决方案，.net的响应架构却比较少见，而作为世界几乎最大的全.net系解决方案的stackoverflow站点，其架构知识值得所有的.net架构公司学习。 为了便于理解本文涉及到的东西到底都干些了什么，让我先从 Stack Overflow 每天平均统计量的变化开始。来自 2013 年 11 月 12 日的统计： 负载均衡器接受了148,084,833次HTTP请求 其中
对于配置服务器的网站环境，很多人不知道是装apache好，还是装nginx好。下面给大家详细介绍LNMP和LAMP的优缺点，供大家在配置服务器的web环境的时候做参考。
DB主从分离、分库分表后，随并发和数据量增长，磁盘I/O成为系统性能瓶颈，于是缓存上场了！
前言&摘要 这段时间的工作内容主要是为一个客户端类型的产品增加文档在线存储和文档在线预览相关特性。由于测试的同事比较细心和专业，发现了项目实现中一些效 率低下的环节，比如在线预览图片没有经过压缩、重开打开同一张图片没有有效利用Web缓存等问题。而这些细节问题往往在做项目架构时，容易因为时间紧张等 等因素而被忽略。虽然以前也有一些关于Web缓存的意识，但并没有很系统的了解、总结，并在项目中进行合理的运用。借此机会，整理了一些相关资料和项目的 实际应用实践，做个备忘，便于在日后的项目查询和应用。 本文从Web缓
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。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
查询缓存是一种数据库性能优化技术，它允许数据库系统缓存已经执行过的查询结果，以便在后续相同的查询请求中直接返回缓存的结果，而不必再次执行相同的查询。
可以看到，当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08，使用的内存分配器是jemalloc。
说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇淫技巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。
我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，对于大规模的数据操作和查询，查询速度的优化至关重要。本文将介绍如何提升MySQL的查询速度，包括优化数据库结构、优化查询语句以及配置和优化服务器。
主进程：负责执行特权操作，如阅读配置文件、绑定套接字、创建/通知协调（Signalling）子进程。 工作进程：负责接收和处理连接请求，读取和写入磁盘，并与上游服务器通信。当NGINX处于活跃状态时，只有工作进程是忙碌的。 缓存加载器进程：负责将磁盘高速缓存加载到内存中。这个进程在启动时运行后随即退出。 缓存管理器进程：负责整理磁盘缓存的数据保证其不越界。这个进程会间歇性运行。 NGINX能够实现高性能和可扩展性的关键取决于两个基本的设计选型： 尽可能限制工作进程的数量，从而减少上下文切换带来的开销。默认和推荐配置是让每个CPU内核对应一个工作进程，从而高效利用硬件资源。 工作进程采用单线程，并以非阻塞的方式处理多个并发连接。 NGINX的每个工作进程通过状态机处理多个连接请求，这个状态机被实现为非阻塞的工作方式： 每个工作进程需要处理若干套接字，包括监听套接字或者连接套接字。 当监听套接字收到新的请求时，会打开一个新的连接套接字来处理与客户端的通信。 当一个事件到达连接套接字时，工作进程迅速完成响应，并转而处理其他任何套接字新收到的事件。 Garrett说，NGINX选择这样的设计，使它从根本上区别于其他Web服务器。通常的Web服务器会选用将每个连接分配给独立线程的模式，这使得多个连接的处理非常容易，因为每个连接可以被认为是包含多个步骤的一个线性序列，但这样会产生上下文切换的开销。事实上，工作线程大部分的时间处于阻塞的状态，在等待客户端或其它上游服务器。当试图执行I/O等操作的并发连接数/线程数的规模超过一定阈值，或是内存消耗殆尽的时候，上下文切换的成本就显现出来了。 从另一方面讲，NGINX的设计是不让工作进程阻止网络流量，除非没有任何工作要做。此外，每一个新的连接只消耗很少的资源，仅包括一个文件描述符和少量的工作进程内存。 总的来说，NGINX的这种工作模式在系统调优后，它的每个工作进程都能够处理成百上千的HTTP并发连接。 深入NGINX：我们如何设计它的性能和扩展性
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
lamp 的全称是linux + apache + mysql +php 使用的是Apache，Apache是世界是用排名第一的Web服务器软件，其几乎可以在所有广泛使用的计算机平台上运营，由于其跨平台和安全性被广泛使用，是最流行的Web服务端软件之一。
这个页面帮助你对应用性能进行提升需要进行的一些操作。这个页面不是为你对 Confluence 出现问题后进行问题修复的指南。如果你的 Confluence 崩溃的话，请查看Troubleshooting Confluence hanging or crashing 页面中的内容来获得帮助。
最近一直在更新关于Nginx的系列文章，终于将Nginx的几个关键知识点讲的差不多了。本篇作为Nginx系列的结尾篇幅，主要是列举一些面试时经常问到的Nginx知识点。其实Nginx适合提问的面试点并不多，问来问去基本都是类似的问题。接下来我们一起来看看Nginx基本的面试题。
最近支付宝小程序允许个人开发者上架应用了。我也很快的改写了我的《疫苗批号查询》程序，顺利过审上架。并且明显能看到阿里虽然在各个方面都是在抄袭微信小程序，但无论是IDE还是管理后台都更上了一个层级。这不昨天我的小程序上架满一周评级出来了，B级看了下健康问题主要是首屏开启过慢部分用户会超过3000ms。
Service Worker 一个服务器与浏览器之间的中间人角色，如果网站中注册了service worker那么它可以拦截当前网站所有的请求，进行判断（需要编写相应的判断程序），如果需要向服务器发起请求的就转给服务器，如果可以直接使用缓存的就直接返回缓存不再转给服务器。从而大大提高浏览体验。
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
Owen Garrett是Nginx公司的产品总监，他在Nginx的官方博客上发表了一篇博文，说明了是哪些设计决策使得NGINX产品具备一流的性能和扩展能力。
提到mysql查询优化，很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等，可是这些优化技巧是怎么来的？
互联网应用的主要挑战就是在高并发情况下，大量的用户请求到达应用系统服务器，造成巨大的计算压力。互联网应用的核心解决思路就是采用分布式架构，提供更多的服务器，从而提供更多的计算的资源，应对高并发带来的计算压力以及资源的消耗。
CPU使用率（%processor time）,在80%±5%范围内波动为宜。过低，则服务器CPU利用率不高；过高，则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
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