在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{local ip, local port,remote ip,remote port}。
所以，对 server 端，通过增加内存、修改最大文件描述符个数等参数，单机最大并发 TCP 连接数超过 10 万, 甚至上百万是没问题的。
首先，问题中描述的65535个连接指的是客户端连接数的限制。 在tcp应用中，server事先在某个固定端口监听，client主动发起连接，经过三次握手后建立tcp连接。那么对单机，其最大并发tcp连接数是多少呢？ 如何标识一个TCP连接 在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{localip, localport,remoteip,remoteport} = {本地ip，本地port，远程ip，远程port} client最大tcp连接数 c
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
本文介绍以下内容： OpenResty简介 Nginx优点 Lua基础学习 环境搭建 window下环境搭建 Linux(CentOS 7)下环境搭建 linux下ab性能测试 总结 优点 缺点 可适用的场景
很多读者在看完百万 TCP 连接的系列文章之后，反馈问我有没有测试源码。也想亲自动手做出来体验体验。这里为大家的实践精神点赞。
思考几分钟，如果你可以有理有据地说出答案，那确实就不用再往下看了，关上手机去陪陪家人是个不错的选择。
（1）LVS 是Linux Virtual Server的简称，也就是 Linux 虚拟服务器, 是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目，它的官方站点是www.linuxvirtualserver.org。现在LVS已经是 Linux标准内核的一部分，在Linux2.4内核以前，使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块，但是从Linux2.4内核以后，已经完全内置了LVS的各个功能模块，无需给内核打任何补丁，可以直接使用LVS提供的各种功能。
服务部署重新调整，原来业务业务是长连接，然后通过升级到通过vip负载 ，变成短连接，就担心出现大量time_wait 造成端口号沾满。然后和别人讨论起来。被别人拒绝 让确定业务具体属性，说不需要调整。
我们在做测试的时候，有时候要运行很久，公司用的测试服务器一般都是linux，就可以运行在linux下面，linux下面不能像windows一样有图形化界面，那怎么运行脚本呢，就先在windows上把脚本做好，然后在linux下运行即可，linux下运行jmeter是在jmeter的bin目录下的jmeter.sh这个shell脚本。
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万，最多可以同时开启4个工作进程，因此，每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。但是，按照linux系统的默认设定，linux是不能支持这么高的并发请求的，只有对linux进行一些必要的优化，才能达到让Jexus支持大并发的目的。 一、调整文件描述符数量限制 linux默认文件描述符只有1024个，对于Jexus 等一些服务来说，在大负载的情况下这点文件描述符是远远不够的，因为Jexus 的工作方式，文件描述符
一、用select实现的并发服务器，能达到的并发数，受两方面限制 1、一个进程能打开的最大文件描述符限制。这可以通过调整内核参数。可以通过ulimit -n来调整或者使用setrlimit函数设置，
这个参数通常需要在高负载的访问服务器上增加。比如繁忙的网络（或网关/防火墙 Linux 服务器），再比如集群规模大，node 和 pod 数量超多，往往需要增加内核的内部 ARP 缓存大小。
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当 前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同 时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
一、目前网站架构一般分成负载均衡层、web层和数据库层，我其实一般还会多加一层，即文件服务器层，因为现在随着网站的PV越来越多，文件服务器的压力也越来越大;不过随着moosefs、DRDB+Heartbeat的日趋成熟，这问题也不大了.网站最前端的负载均衡层称之为Director，它起的是分摊请求的作用，最常见的就是轮询。 二、F5是通过硬件的方式来实现负载均衡，它较多应用于CDN系统，用于squid反向加速集群的负载均衡，是专业的硬件负载均衡设备，尤其适用于每秒新建连接数和并发连接数要求高的场景;L
每个服务器的配置会有差异，可能某个服务器还需要兼顾其他应用服务。所以它也许不能像同集群里的其他机器一样完成一样大小的任务。
网络编程 在tcp应用中，server事先在某个固定端口监听，client主动发起连接，经过三路握手后建立tcp连接。那么对单机，其最大并发tcp连接数是多少？
硬件负载均衡性能优越，功能全面，但是价格昂贵，一般适合初期或者土豪级公司长期使用。因此软件负载均衡在互联网领域大量使用。常用的软件负载均衡软件有Nginx，Lvs，HaProxy等。本文参考大量文档，部分为直接拷贝。
单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。
在网络开发中，我发现有很多同学对一个基础问题始终是没有彻底搞明白。那就是一台服务器最大究竟能支持多少个网络连接？我想我有必要单独发一篇文章来好好说一下这个问题。
一、场景 之前做的电商平台，用户在收到货之后，大部分都不会主动的点击确认收货，导致给商家结款的时候，商家各种投诉，于是就根据需求，要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货。所谓的订单自动确认收货，就是在在特定的时间，执行一条update语句，改变订单的状态。 二、思路 最笨重的做法，通过linux后台定时任务，查询符合条件的订单，然后update。最理想情况下，如果每分钟都有需要update的订单，这种方式也还行。奈何平台太小，以及卖家发货时间大部分也是密集的，不会分散在24小时的每分钟。那么，定时任务的话，查询过多，不适合。这里可以先把将要自动确认收货的订单信息存储到其他介质上，比如redis，memcache，rabbitmq，然后执行的脚本从前面的介质获取到订单信息来判断，这里可以大大的减少数据库的查询压力。 redis队列的生产者 对此，我们选择每天在凌晨两点的时候，通过linux的定时任务把即将要确认收货的订单信息查询出来，然后存储在redis上，redis上我们选择的队列，队列处理的特点就是先进先出，前面的数据在查询订单时，通过发货时间排序，所以最先出队列的肯定是距离规定的自动收货时间最近的订单。代码如下
语言篇 Java核心技术 Java编程思想 Effective Java 深入理解Java虚拟机 实战Java高并发程序设计 Java并发编程实战 数据结构与算法 数据结构与算法分析 Java语言描述 算法 第4版 计算机网络 TCP/IP 详解 卷1:协议 计算机网络：自顶向下方法 图解TCP/IP 图解HTTP 数据库 MySQL必知必会 高性能MySQL 操作系统 深入理解计算机系统 现代操作系统 设计模式 大话设计模式 Head First 设计模式 设计模式：可复用面向对象软件的基础 Linux使
从客户端角度看，单机如果能发出百万并发，那我可以做出一个能发出百万并发的压测工具。从服务端角度看，可以优化现有的服务器支持更多的并发。
一台Linux Server ip 192.168.1.254，一台Linux Client ip 192.168.1.100
一般对外暴露的系统,在促销或者黑客攻击时会涌来大量的请求,为了保护系统不被瞬间到来的高并发流量给打垮, 就需要限流。接下来通过本文给大家分享使用nginx实现分布式限流的方法,感兴趣的朋友来一起学习吧
摘 要 Keepalived是由C语言编写，目标是基于Linux为应用提供简单而又强大的负载均衡和高可用的服务。 概述 随着互联网井喷式发展，单节点服务已经不能满足并发需求，通常利用nginx反向代理来实现集群部署以此解决并发需求（nginx负载均衡实现）。此时虽然保证了应用的集群化和高容灾性，但nginx却单节点运行，这极大的为系统宕机埋下伏笔。为此我们必须来采用一主一备或一主N备的方式来保证nginx的运行，高可用（HA- High Availability）的解决方案很多，本文以Keepalived
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是 Web 应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里，我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题，对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
如果我们站在本机机器作为参考物的话，应该拆分成下面三个阶段： 1.消息入口流量部分的处理流程
随着互联网的飞速发展，毫无疑问，互联网上的安全，操作系统平台的安全也逐渐成为人们所关心的问题。而许多网络服务器、工作站所采用的平台为Linux/UNIX平台。Linux平台作为一个安全性、稳定性比较高的操作系统也被应用到了更多领域。本文带领大家探讨了Linux系统管理员应该掌握的20个防火墙应用技巧。
作为一个爬虫技术员，除了要熟练掌握至少一种编程语言外，还应该创建属于自己的爬虫ip池。我们都知道，在进行爬虫采集时，经常会遇到网站各种发爬机制，如果有自己的ip池，将会让爬虫这项枯燥无味的工作变得非常简单。
在做后端服务器性能测试中，我们会经常听到'分布式'。但你是否了解分布式呢？今天，我们就来给大家讲讲，在企业实战中，如何使用分布式进行性能测试，实战过程中，又有哪些地方要特别注意？
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节， 一亿个记录占用内存=762M （一亿一个记录占用内存762M） 一个普通云主机2G内存（足够） 计算过程： 这需要统计每个单词出现次数，并且按照次数，数值排序
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等， 全册接近1700页 ！相比上一个版本的287页，升级了多少内容可想而知！！！
网络地址翻译技术实现虚拟服务器。客户端访问调度器时，调度器通过网络地址转换，调速器重写请
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
随着移动互联网的加速，应用大规模同时使用的情况成为了常态，如微博、知乎、今日头条等大型应用，作为Linux运维从业者，高并发场景的解决能力成为了高薪的关键。 今天我们特别邀请了资深的Linux运维老司机惨绿少年Linux来给大家普及高并发场景 LVS的实现过程，助你高薪之路顺畅。 作者：惨绿少年Linux，马哥Linux原创作者社群特约作者，资深Linux运维工程师，作者博客：www.nmtui.com，擅长虚拟化、OpenStack等前沿技术。 1.1 负载均衡介绍 ---- 1.1.1 负载均衡的
最新更新：张戈博客已推出功能更强大的轻量级 CC 攻击防御脚本工具 CCKiller==>传送门 前天没事写了一个防 CC 攻击的 Shell 脚本，没想到这么快就要用上了，原因是因为 360 网站卫士的缓存黑名单突然无法过滤后台，导致 WordPress 无法登录！虽然，可以通过修改本地 hosts 文件来解决这个问题，但是还是想暂时取消 CDN 加速和防护来测试下服务器的性能优化及安全防护。 前天写的 Shell 脚本是加入到 crontab 计划任务执行的，每 5 分钟执行一次，今天实际测试了下，可还
今天我来带领大家给自己的服务器搭建一套强大的防火墙！废话不多说，我们开始吧～ 啥是iptables？ ipbtales是集成再Linux内核中的一套防火墙软件。它能够对外界发过来的在进入我们的系统之前，进行一系列的筛选，我们可以自己定义筛选规则，决定哪些数据包可以进入我们的电脑，哪些数据包不允许进入。从而能够使我们的服务器更加安全地运行在公网的环境中。 下面大家一起跟我动手，在实践中掌握知识。 动手前的准备工作 首先你需要找两台主机，一台当作客户机，一台当作服务器。让这两台主机处于同一个局域网中。
千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
Jmeter是基于Java的压力测试工具，在单台windows上使用Jmeter进行性能测试时，对本机的CPU和内存消耗是比较大的，如果并发数大(比如100、300...并发)，很容易导致资源不足，吞吐量也无法达到理想的要求。于是我们想通过cmd命令行或者在Linux上使用Jmeter进行性能测试，能够大大缩减所需要的系统资源。客户端机器（window系统或者Linux服务器）作为一个控制器Master，控制多台slave机器的操作。
面对大量用户访问、高并发请求，海量数据，可以使用高性能的服务器、大型数据库，存储设备，高性能Web服务器，采用高效率的编程语言比如(Go,Scala)等，当单机容量达到极限时，我们需要考虑业务拆分和分布式部署，来解决大型网站访问量大，并发量高，海量数据的问题。 从单机网站到分布式网站，很重要的区别是业务拆分和分布式部署，将应用拆分后，部署到不同的机器上，实现大规模分布式系统。分布式和业务拆分解决了，从集中到分布的问题，但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题，为解决单点故障，我们可以采取冗余
感谢看过这一些列博文和评论的小伙伴, 我把自己所看到的学到的拿到这里来分享是想和大家一起学习进步, 想听听园友给出的意见, 也是对自己学习过程的一个总结. 技术无止境, 我们仍需努力! 1,话不多
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