connect timed out
如果主机在给定的超时时间内没有收到任何响应，则应假定该卡不会响应，并尝试恢复(例如重置卡，电源周期，拒绝等)。
无论哪种，首先要考虑采样率，即采集数据的频率。采样率越高，监控实时性就越高，精确度越高。但采样对系统性能也会有影响，尤其是采集后的数据需写到本地磁盘时，过高采样率会导致写入磁盘的I/O过高，影响正常服务调用。 所以设置合理采用率是关键，最好可动态控制采样率
在高并发的场景下，数据库处理数据增删改查很是薄弱。有一些数据查询的频率远大于修改频率，就需要使用缓存技术，让先去请求redis，redis存在返回缓存数据，redis不存在就查询数据库，返回数据的同时将数据缓存到redis中。
在如今的业务场景下，高可用性要求越来越高，核心业务跨可用区已然成为标配。腾讯云数据库高级工程师刘家文结合腾讯云数据库的内核实战经验，给大家分享Redis是如何实现多可用区，内容包含Redis主从版、集群版原生架构，腾讯云Redis集群模式主从版、多AZ架构实现以及多AZ关键技术点，具体可分为以下四个部分： 第一部分：介绍Redis的原生架构，包含主从版及集群版； 第二部分：介绍腾讯云Redis架构，为了解决主从架构存在的问题，腾讯云使用了集群模式的主从版。其次为了更好的适应云上的Redis架构，引入了Pro
作者：于乐，腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系，有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例，介绍了其中可能存在的一些性能问题，并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻，没有强大的监控能力，改造成微服务架构后，就无法掌控各个不同服务的情况，在遇到调用失败时，如果不能快速发现系统的问题，对于业务来说就是一场灾难。
最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。
腾讯云新版本监控（5秒粒度）已经灰度3个多月了，原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间，有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控，后续官方应该会提供合适的升级方案。
segmentio/kafka-go 是一款开源的golang kafka读写sdk，开源地址为：https://github.com/segmentio/kafka-go 。截止写文章时，这个开源代码库收获了3.3K的star，在很多公司内外部项目广泛使用。与 https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go 和 https://github.com/Shopify/sarama 一起，作为最常用的三个golang kafka sdk。
固态驱动器（Solid State Drive），俗称固态硬盘，固态硬盘是用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘，因为台湾英语里把固体电容称之为Solid而得名。SSD由控制单元和存储单元（FLASH芯片、DRAM芯片）组成。固态硬盘在接口的规范和定义、功能及使用方法上与普通硬盘的完全相同，在产品外形和尺寸上也完全与普通硬盘一致。被广泛应用于军事、车载、工控、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等诸多领域。
与单体应用相比，在微服务架构下，一次用户调用会因为服务化拆分后，变成多个不同服务之间的相互调用，每个服务可能是由不同的团队开发，使用了不同的编程语言，还有可能部署在不同的机器上，分布在不同的数据中心，这也就需要对拆分后的每个服务做监控并追踪服务调用。
内存映射是在内核中维护用户空间虚拟地址与文件偏移的映射关系，可以让用户态向操作数组一样读写文件，当对应页数据未读入内存时就会触发缺页中断，再由CPU响应中断根据映射关系读取文件中指定位置的数据并添加用户页表项。
问题提出： 假如你要提交一个表单，你点击了按钮，出发了提交操作。这时候，你的网络不太好，提交的请求还没得到返回的时候，你又点击了一次按钮，提交了两次，怎么办，又点击了一下，提交了三次，怎么办？
所以能看到主从同步的内容就是二进制日志（Binlog），它虽然叫二进制日志，实际上存储的是一个又一个事件（Event），这些事件分别对应着数据库的更新操作，比如 INSERT、UPDATE、DELETE 等。另外我们还需要注意的是，不是所有版本的 MySQL 都默认开启服务器的二进制日志，在进行主从同步的时候，我们需要先检查服务器是否已经开启了二进制日志。
在过去的15年中，直播行业得到了巨大的发展。最初的流媒体传输模仿了广播传输的工作流程，使用自定义服务器通过专有协议提供流服务。在HTTP自适应流媒体（HTTP Adaptive Streaming，HAS）发展的推动下，直播行业的发展使观众对OTT质量和延迟有了更高的需求。传统观点认为，HAS传送的内容具有端到端延迟，该延迟是切片(segment)时间的几倍，并且这种延迟比广播中的延迟更久。有一种HAS解决方案能够实现低于一个segment时间的端到端延迟，它甚至使得整个延迟与segment的持续时间无关，即超低延迟CMAF（ULL-CMAF）。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Winlin、Azusachino、Benjamin 编辑：Alex ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 当我们的业务超过单台流媒体服务器的承受能力，就会遇到负载均衡问题，一般我们会在集群中提供这种能力，但实际上集群并非是唯一的实现方式。有时候负载均衡还会和服务发现等时髦词汇联系起来，而云服务的LoadBalancer无疑不可回避，因此，这个问题其实相当复杂，以至于大家会在多个场合询问这个问题，我打算系统地阐述
https://www.open-open.com/lib/view/open1421150566328.html
振弦传感器采集读数模块：专指针对振弦传感器的特性而设计的传感器激励、读数模块。具有集成度高、 功能模块化、数字接口的一系列特性， 能完成振弦传感器的激励、 信号检测、数据处理、 质量评估等专用针对性功能， 进行传感器频率和温度物理量模数转换，进而通过数字接口实现数据交互。 振弦传感器读数模块是振弦传感器与数字化、 信息化之间的核心转换单元。
令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中，当令牌桶放满后，多余的令牌会被抛弃；请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候，请求过来后没有拿到令牌，这个请求就会被拒绝服务；
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此，相对其它资源，具体配置多少个（CPU）不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器，常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择，选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
翻译人：Ksher，该成员来自云+社区翻译社
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型。用户在页面点击从而产生一个HTTP请求，这个请求发送到业务生产进程，就会启动一个投递线程（Deliver Thread）调用Kafka的SDK接口，并发送3条消息到DMS（分布式消息服务），每条消息大小3k，需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧。当消息达到DMS后，业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来，然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thread)中进行处理，响应线程处理完后，通过HTTP请求通知投递线程，投递线程收到响应后返回回复响应。
前天写了一个雾锁王国开服教程，蹭的是幻兽帕鲁的服务器活动，但是今天有人反应开服已经没法选择具体系统镜像，只能选择幻兽帕鲁的镜像。我这个教程就是教会大家继续蹭幻兽帕鲁的服务器来开雾锁王国服务器。
线程池隔离–快慢分离 目的：部分慢执行的线程，会拖慢整个线程池，因此我们需要将快慢分离。 需要区分出哪些是慢线程，这里给一个依据是一分钟内的慢执行（耗时大于500ms）次数为10次。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
RocketMQ 实现了灵活的多分区和多副本机制，有效的避免了集群内单点故障对于整体服务可用性的影响。存储机制和高可用策略是 RocketMQ 稳定性的核心，社区上关于 RocketMQ 目前存储实现的分析与讨论一直是一个热议的话题。近期我一直在负责 RocketMQ 消息多副本和高可用能力的建设，和大家分享下一些有趣的想法。
作为上个月发布的Linkerd 1.0的一部分，我们发现一些人已经开始注意Linkerd的服务网格API。随着1.0版本的发布，我们认为需要花些时间来解释这个API的作用，以及这对于Linkerd的未来意味着什么。我们还将展示这个API的即将发布的功能之一 —— 动态控制Linkerd的每项服务的通信策略。
首先在理解生产者发消息之前，必须要明白一个概念：MessageQueue是什么？ 其实MessageQueue是RocketMq的一种数据分片+物理存储机制。
TTFB值过高是许多网站遇到的问题，什么是TTFB（ Time to First Byte），TTFB是指浏览器开始收到服务器响应数据的时间，（后台处理时间+重定向时间），是反映服务端响应速度的重要指标，就像你问朋友了一个问题，你的朋友思考了一会儿才给你答案，你朋友思考的时间就相当于 TTFB，你朋友思考的时间越短，就说明你朋友越聪明或者对你的问题越熟悉，对服务器来说，TTFB 时间越短，就说明服务器响应越快。
iostat命令是Linux系统上查看I/O性能最基本的工具，其全称为 I/O statistics。iostat能统计磁盘活动情况，也能统计CPU使用情况。 iostat属于sysstat软件包，可以通过命令进行安装：
ES集群又慢查询记录到log的功能，有时候研发反应es查询比较慢，此时在确认集群健康，green，indices数据green，集群负载正常后，可以打开该功能排查es查询慢的问题。
近年来，腾讯云音视频在音视频技术领域不断突破创新，从采集、编码、传输加速、云端媒体处理、分发到解码，不断探索前沿技术，并将其广泛应用于多元化的场景中。与此同时，在海外市场的实践中，腾讯云音视频积累了丰富的经验和对市场的深刻洞察。
微服务系统中，会遇到在线发布，一般的发布更新策略是：启动一个新的，启动成功之后，关闭一个旧的，直到所有的旧的都被关闭。Spring Boot 具有优雅关闭的功能，可以保证请求处理完再关闭，同时会拒绝新的请求。对于这些拒绝的请求，为了保证用户体验不受影响，是需要重试的。
Seconds_behind_master是我们观察主从延迟的一个重要指标。但任何指标所能表示的精度都是有限的。例如用精度只能到秒的指标去衡量毫秒级的表现就会产生非常大的误差。如果再以此误差去分析问题，就会让思维走上弯路。例如用Seconds_behind_master去评估1s内的主从延迟就是一个典型的例子。
上一章节，我们讲了Elasticsearch集群的监控，除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外，Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么，我们知道，监控其实是一种被动式的管理，而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢？？答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能，配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分，那么，本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
本文用于介绍移动直播 MLVBLiveRoom 方案的客户端部分，MLVBLiveRoom 方案包含了两部分内容：客户端 MLVBLiveRoom 组件 + 房间管理服务 RoomService。RoomService 说明见 https://cloud.tencent.com/developer/article/1488765
大概三年前，我在腾讯负责的活动运营系统，因为业务流量规模的数倍增长，系统出现了各种各样的异常，当时，作为开发的我，7*24小时地没日没夜处理告警，周末和凌晨也经常上线，疲于奔命。后来，当时的老领导对我说：你不能总扮演一个“救火队长”的角色， 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因，然后推进解决。
文章 < FreeRTOS 任务调度 任务切换 > 记录了 FreeRTOS 中任务切换的过程， 提到触发任务切换的两种情况 ： 高优先级任务就绪抢占和同优先级任务时间共享（包括提前挂起）。 系统中，时间延时和任务阻塞，时间片都以 Systick 为单位。
限流（Rate Limiting）是一种有效的系统保护机制，通过控制系统的输入和输出流量来缓解潜在的压力和风险。在网站运行于公网环境时，面对用户正常访问、网络爬虫、恶意攻击或突发大流量等情况，系统可能会面临过载的风险，从而导致响应延迟甚至系统崩溃的问题。
本文主要探讨了在网络游戏领域，从客户端到服务器的网络延迟对于玩家游戏体验的影响。针对MOBA、FPS、MMORPG等多种类型的游戏，分析了在弱网环境下，TCP协议和UDP协议的加速方案。最后，文章介绍了腾讯云智营网优产品，提供了免费试用入口。
互联网时代的公司业务种类繁多，在这些业务每日工作的背后，是各类日志系统承担日志记录和检索排障的工作。 在业务上云的大趋势之下，越来越多的团队开始选择使用腾讯云日志服务CLS来解决他们的日志采集与存储、排障检索、数据分析、告警监控、可视化展示的系列诉求。很多公司团队已经开始将日志服务从自建的ELK转移到CLS，通过LogListener采集日志并上传，使用CLS的检索分析功能。
Redis进阶-分布式存储 Sequential partitioning & Hash partitioning
作者：二维火架构运维负责人火烧 （花名） 二维火 SaaS 平台介绍 二维火作为餐饮商家管理标准化服务提供商，帮助商家节省经营成本、提升服务效果是我们的使命。在商家日常生产中，上游系统产生了很多数据，包括供应链采购系统（Support），门店收银系统（POS），食客排队系统（Queueing），智能厨房显示系统（KDS），电子菜谱系统等（E-Menu）， 一个实时、精准、可多维度分析的报表系统能充分利用这些数据，支持商家对经营决策进行优化，极大提升商家工作效率。主要服务于以下场景： ● 收银员交接班需要通过
由低到高分别为：TRACE -> DEBUG -> INFO -> WARN -> ERROR -> FATAL，如下图所示。
服务描述：服务调用首先解决的问题就是服务如何对外描述。 常用的服务描述方式包括 RESTful API、XML 配置以及 IDL 文件三种。
etcd 是一个分布式一致性键值存储。其主要功能有服务注册与发现、消息发布与订阅、负载均衡、分布式通知与协调、分布式锁、分布式队列、集群监控与leader 选举等。
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