4）增加扇区数(同心圆很明显里面周长小，越往外周长越长，但是每个同心圆上的扇区数量是一样的，不行，太浪费了；采用等长扇区，周长越长的磁道上扇区越多)
EISA网卡，在大流量负荷数据传输时，速度变得极慢，最后发现这款网卡不支持全双工。将交换机端口改为半双工以后，故障消失。这说明交换机的端口与网卡的速率和双工方式必须一致。目前有许多自适应的网卡和交换机，由于品牌的不一致，往往不能正确实现全双工方式，只有手工强制设定才能解决。
es吃内存，es吃的主要不是你的jvm的内存，一般来说es用jvm heap（堆内存）还是用的比较少的，主要吃的是你的机器可用的剩余内存
目前 CPU 的处理性能越来越强，目前单颗 CPU 已经可以达到 128 线程。CPu 高速计算，内存也有着较高的读写速度，但与此同时，硬盘设备的性能提升却不是很大，逐渐成为计算机整体性能的瓶颈。并且生物数据往往都比较大，动辄就达到数 Tb 的数据。由于硬盘设备需要进行持续、频繁、大量的 IO 操作，相较于其他设备，其损坏机率也大幅增加，导致重要数据丢失的机率也随之增加。因此，服务器的磁盘配置非常重要。
硬盘在使用一段时间后，由于反复写入和删除文件，磁盘中的空闲扇区会分散到整个磁盘中不连续的物理位置上，从而使文件不能存在连续的扇区类。这样，再读写文件是就需要到不同的地方去读取，增加了磁头的来回移动，降低了磁盘的访问速度。
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
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。
很多初学者在安装 Linux 系统时，都对自己的电脑配置存在质疑，担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面，详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
背景 我们在程序设计时，有一个极其重要的非功能性指标：性能，总是无时无刻不缠绕在程序员的脑海，尤其是我们开发的面向大众的Web服务，网络接口等程序。 高性能的程序可以使用更少的服务器资源提供同样规模的用户请求（成本低），也可以更快的响应用户请求（体验好）。 当然，高性能的程序设计也会更加复杂，开发也有更大难度。 这次的内容，我们面向高性能程序设计方向，来讲一讲其中最核心最重要的缓存。 希望能够帮助大家更好的理解缓存为王的含义，也能更好的利用缓存，设计出高性能的程序。 本文作者：michaeywang
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。
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、 安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问.
图2-1可以说是标准的生产库环境，处处体现了冗余，有效防止了单点故障。这就是HA（高可用）
国内，随着互联网的高速发展，因为各大通信公司的政策，造成了南电信北联通互通有局限性，再加上大小且质量参差不齐的运营商，在这特殊的氛围的互联互通下号称“八线合一”的机房开始崭露头角。互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。在技术大喷井的年代，一些无聊或者有目的黑客攻击也开始涌现，无论是渗透还是DDoS攻击都非常频繁，时刻威胁着网站的安全…… 上述种种问题，作为应用服务提供商，我们要如何解决此类问题呢？归根结底就是要充分利用好C
1.在服务器往盘阵中写入或读出数据时报错（如I/0 error,读写延缓失败等）,或不能写入数据，或写入过程中出错
网站性能对于普通用户来说，最直接的体现就是响应时间。用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度，即从客户端发送请求，到服务器返回响应内容的时间。
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。
内存： 大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU进行判断。
为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。
对于遵循高可靠性的系统设计原则的举措有： IT元素 基本上所有的IT元素（网络设备、主机、应用软件）都采用冗余设计； 核心数据库 核心数据库采用RAC设计，实现负载分担与热备份 应用服务器 应用服务器采用HA设计，实现负载分担与热备份 Web服务器 WEB服务器采用硬件负载均衡设计，实现负载分担与热备份 存储系统 存储系统采用RAID0+1设计 --------------------------------------------------------------------
Servlet(server Applet)，全称Java Servlet, 是用java编写的服务器端程序。而这些Servlet都要实现Servlet的这个借口，其主要的功能在交互的浏览和修改数据，生成动态的web。Servlet运行支持于java的服务器中。
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
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
有的应用需要大量计算，他们会长时间、不间断占用CPU资源，导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题。例如：代码递归导致的无限循环，正则表达式引起的回溯问题，JVM频繁的FULL GC，以及多线程编程导致的大量上下文切换等，这些都是导致CPU资源繁忙的因素。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型：string（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（无序集合）、Zset（sorted set：有序集合）。
简单来说，是使用两个或两个以上相同的数据库，将一个数据库当做主数据库，而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中进行相应操作时，从数据库记录下所有主数据库的操作，使其二者一模一样。
MySQL的优化指的是一个很大的系统，面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的，这种优化也有作用，不过是从逻辑方面去优化。但是当所有的逻辑层面已经无可优化，所有的索引都已经加好，表结构也设计的合理，但是遇到高并发的时候，为什么MySQL还是扛不住呢。当然可以通过其他的方面去缓解MySQL的压力，这里我们暂且不谈。对于MySQL而言，我们要尽最大的可能去压榨机器的性能，让所有的计算资源都不浪费，都可以为我们服务。MySQL运行在服务器上，这里特指Linux服务器。那么服务器的硬盘、CPU,内存，网络都有影响到MySQL的性能。MySQl是非常耗费内存的，线上服务器的MySQL内存要吃到80%左右，内存过小，其他的优化空间其实很小。
swap是位于磁盘上的特殊文件（或分区），属于“虚拟内存”的一部分。通俗点就是内存的备胎，内存充足的情况下，基本上没swap什么事（和设置有关）；内存不够用时系统便将内存中的部分数据腾挪到swap中，为正在运行的程序腾出内存。
在互联网高速发展的当下，很多企业网站面临着一个严重的安全威胁： 互联网上出现越来越多的网络攻击，导致网站和用户信息安全出现问题。比如网站服务器经常遭遇的DDoS攻击，这类攻击如今实施起来越来越容易，频
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对外提供ftp服务，也可以叫服务器）。
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
浏览器缓存一直是个老生常谈的话题，也是面试官常常用来鉴别面试者的利器，作为前端来讲这块知识是属于必须掌握的，再者利用好缓存也是做性能优化的有效方法。本文将从缓存原因、缓存读写顺序，缓存位置以及缓存策略这几个角度介绍浏览器缓存，并且最后给出实践的应用举例。
当你接手一个老项目，可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕，与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构，能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待，运维已经在要求加机器了，而坏消息是，原有框架还不支持水平扩展，没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下，度过难关呢？
腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服
前言 腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们
引言 随着越来越多的用户开始将关键业务迁移上云，部分关键业务的场景如大型 SQL 数据库、NoSQL、视频编解码、推理训练等业务对存储提出了稳定低时延、高性能的业务诉求，CBS 的产品矩阵并不能很好地满足这类场景。 因此为了满足 IO 密集场景对云硬盘的要求，在历经过超半年的用户线上业务压力后，CBS 在极致性能、持续稳定、高可用性等多方面都有了进一步优化，推出了基于最新一代 CBS 3.0 存储引擎的增强型 SSD 云硬盘和极速型 SSD 云硬盘产品。其单路 IO 时延优化到了无限接近本地存储的 10
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
计算机完成的任务是一条一条指令完成的，而指令的执行在处理器中。而外部的输入的信息经过处理器后通过计算机表现。
1 Redis数据库完全在内存中，因此处理速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录；
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
显然，从上面得知本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但这里要注意直接内存也是物理内存的一部分，也受到真实内存的限制，所以当直接内存占用过多时，使Java堆分配不到足够的内存空间也就抛出OOM异常了
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完，新的读写请求过来后，会把内存中的部分数据写入磁盘，从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。
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：
电脑系统使用时间长了都会变的卡顿，因为使用过程中产生大量的文件和垃圾，和硬盘读写过程中产生的碎片，一般使用一段时间电脑卡顿我们都会选择重装系统，但是对于某些朋友来说重装系统时一件很麻烦的事，因为许多软件需要重装，打印机之类的驱动也需要重装，需要花费大量的时间，那么电脑卡顿怎么不重装系统让电脑运行流畅呢？下面小编就教大家如何优化电脑系统，一起来学习吧。
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