防火墙（英文：Firewall）是位于内部网和外部网之间的屏障，它按照系统管理员预先定义好的规则，来控制数据包的进出，它是一台专属的硬件或是架设在一般硬件上的一套软件。
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：
Intel DPDK，全称为Intel Data Plane Development Kit，是一个为Intel架构处理器设计的强大的数据包处理工具集。不同于传统的Linux系统设计，DPDK专注于网络应用中的高性能数据包处理。
Web 服务器性能评估是评定服务器承载能力和效率的重要手段。主要关注几个关键指标：最大并发连接数、响应延迟、吞吐量。不同的评测方法可以帮助我们从多角度了解服务器性能，包括基准性能测试、压力测试、可靠性测试。系统检测通常采用系统本身提供的命令、系统记录文件、集成监控工具等方法进行。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
本文最初发布于 Confluent 官方博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称，但是，它现在能有多快，以及与其他系统相比又如何呢？我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较，我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点，1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标，特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件（特别是磁盘和CPU）方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度，包括高达p99.9%的尾部延迟，这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量，同时提供了最低的端到端延迟，最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下，RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
流量加密技术已经被广泛应用于保护互联网信息的传递，但同时也会被一些攻击者利用，用于隐藏其恶意行为，如恶意软件、漏洞利用、数据泄露等。现如今，大多数加密流量检测方法都依赖于已知攻击的先验知识，而无法检测未知模式的攻击。
负载测试（Load Testing）：负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等，测试的主要是软件系统的性能。
nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，往往讨论的是接入层的这样几个问题：
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
1.缓冲 I/O，是指利用标准库缓存来加速文件的访问，而标准库内部再通过系统调度访问文件。
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用，因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。
编辑手记：本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式：cfp、deadline和noop，并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介： 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
双机热备就是使用互为备份的两台服务器共同执行同一服务，其中一台主机为工作机（Primary Server），另一台主机为备份机（Standby Server），保证系统不间断的运行。双机热备软件就是实现上述功能的软件产品。双机热备针对的是服务器的临时故障所做的一种备份技术，通过双机热备，来避免长时间的服务中断，保证系统长期、可靠的服务。
本文翻译自Analysis of the Effect of Core Affinity on High-Throughput Flows
通常，很容易将性能理解错。对于Scrapy，几乎一定会把它的性能理解错，因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解，你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。这就是处理高性能、低延迟、高并发环境的复杂之处。对于优化瓶颈， Amdahl定律仍然适用，但除非找到真正的瓶颈，吞吐量并不会增加。要想学习更多，可以看Dr.Goldratt的《目标》这本书，其中用比喻讲到了更多关于瓶延迟、吞吐量的知识。本章就是来帮你确认Scrapy配置的瓶颈所在，让你避免明显的错误。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响，以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用，互联网上的流量急剧增加，并且每年以超过100％的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加，因此服务器很容易在短时间内过载，尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题，有两种解决方案。一种是单服务器解决方案，即将服务器升级到性能更高的服务器，但是当请求增加时很快就会超载，因此我们必须再次升级，升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案，即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时，我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求，而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此，为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。
内容来源：2018 年 5 月 20 日，爱可生技术服务总监洪斌在“PHPCon China 2018 技术峰会”进行《MySQL性能诊断方法与实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
Real-ESRGAN 是一个旨在开发实用的图像/视频恢复算法的项目。该项目主要功能、关键特性和核心优势包括：
测试脚本采用High_Performance_Throughput，Pair数量为100，Pair数量被设定在100是因为我们在测试中发现一个现象，比如，我们在测试1514B大小的数据包吞吐量时，一个Pair可能只有20Mbps左右，但随着Pair数量的增加，吞吐量也会随之上升，并最终达到吞吐最大值，Pair继续增加，吞吐量也不会出现大的变化。使用100Pairs还有另外一个效果，多Pair在Netstat中看到的效果就是多TCP连接数，在多连接数下，高强度的吞吐测试对设备性能和稳定性都是一个考验。
在旧金山时间3月20日上午，Zilliz 与英伟达携手在 GTC 2024 大会上发布了 Milvus 2.4 版本。
本文旨在面向主流硬件设备(如GPU)研发具有高吞吐量的骨干架构。当前主流硬件设备包含多个CUDA与Tensor核计算单元，它需要进行频繁的数据迁移进行计算，可能会受到数据移动带宽影响。因此，以下两种类型算子需要进行精心平衡以最大化吞吐量：
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
近期，谷歌宣布将向Linux贡献BBRv3 TCP拥塞控制算法，这一举动引发了业内的广泛关注。TCP拥塞控制算法是计算机网络领域的关键技术，对于提高网络性能具有重要意义。
响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
上一篇文章“一分钟了解负载均衡的一切”引起了不少同学的关注，评论中大家争论的比较多的一个技术点是接入层负载均衡技术，部分同学持这样的观点： 1）nginx前端加入lvs和keepalived可以替代“DNS轮询” 2）F5能搞定接入层高可用、扩展性、负载均衡，可以替代“DNS轮询” “DNS轮询”究竟是不是过时的技术，是不是可以被其他方案替代，接入层架构技术演进，是本文将要细致讨论的内容。 一、问题域 nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，每每提到这些技术，往往讨论的是接入层的这样几个
BBR对TCP性能的提升是巨大的，它能更有效的使用当下网络环境，Youtube应用后在吞吐量上有平均4%提升（对于日本这样的网络环境有14%以上的提升）：
Debug 网络质量的时候，我们一般会关注两个因素：延迟和吞吐量（带宽）。延迟比较好验证，Ping 一下或者 mtr[1] 一下就能看出来。这篇文章分享一个 debug 吞吐量的办法。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值，那可读性才是第一，性能在需要的地方是no.1，但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去，没有这种及时响应诉求的地方，削峰下慢慢跑就是了。（但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步，并发编程，逻辑缓存，算法真的会加剧系统的复杂度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道）。
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目，叫Garnet，它实现了Redis协议，可以直接将Redis替换为Garnet，客户端不需要任何修改。根据其官网的信息，简单的介绍一下它。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
HotSpot按照分代收集，所以在不同代上产生了多种不同的收集器，随着时间的推移，有些已经弃用，有些已经成为经典，还有目前广泛使用的，如图1-19所示就是7个经典的垃圾收集器，其中G1是目前应用最为广泛的，还有一些是JDK8以上支持的垃圾收集器，图中并未展示，后面小结中会提到。
这个可以在官方文档（https://wiki.openjdk.java.net/display/zgc/Main）上看到，目前jdk11目前只支持linux。
TCP协议仅定义框架，也就是发送端和接收端需要遵循的“规则”。TCP协议的实现经过多年的改进，有了多个不同的版本。比较重要的有Tahoe、Reno、NewReno、SACK、Vegas等，有些已经成为了影响广泛的RFC文档，有些则成为了Unix/Linux操作系统的标准选项。
了解Linux的流量控制的目的：一是为了更好地理解底层对报文的处理逻辑，二是在流量控制中使用了很多很好的流量处理方法，可以学习一下这些方法和思想，翻译自：https://tldp.org/en/Traffic-Control-HOWTO/index.html。
问题导读： 1.如何构建高并发电商平台架构 2.哈希、B树、倒排、bitmap的作用是什么？ 3.作为软件工程师，该如何实现读写？ 4.如何实现负载均衡、反向代理？ 5.电商业务是什么？ 6.基础中间
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