在Linux中，每个进程分配的资源是有限制的，以防止某个进程耗尽系统资源，从而影响其他进程的正常运行。开发人员需要时刻关注这些资源的使用情况，避免资源异常导致系统问题。
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题，说，谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用，具体细节没有了解过。今天，我给大家分享一下我的理解。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
在使用C++的经历中，经常使用多线程（计算密集型），也经常会思考要如何对多线程控制，但没有采用过线程池思想的实现。 在java并发的学习过程中，了解了Java并发组件J.U.C（java.util.concurrent），包含5个包，executor就是线程池的实现类
条件竞争漏洞（Race condition）官方概念是“发生在多个线程同时访问同一个共享代码、变量、文件等没有进行锁操作或者同步操作的场景中。” 这个漏洞存在于操作系统、数据库、web等多个层面，像有名的脏牛（dirty cow）。
光速虚拟机是基于安卓系统和ARM处理器架构实现的一套虚拟化技术，在安卓系统的用户态空间无需特殊权限实现了一套完整的安卓内核和硬件抽象层，能够在安卓APP内部运行另外一个安卓系统，虚拟机内部的APP和游戏运行性能能够接近真机的运行性能和兼容性。光速虚拟机也可以认为是一种安卓系统上的库操作系统（libos）。从行业的情况来看，微软和Google分别在不同系统上实现过类似的方案，微软DrawBridge是在Windows上实现Windows，以及其后续发展出来的WSL是Windows上实现linux，Google的gVisor则是linux上实现linux。光速虚拟机是通过安卓来实现安卓。光速虚拟机是市面上第一家在手机上实现完整安卓虚拟化的产品。
select函数监控3类文件描述符，调用select函数后会阻塞，直到描述符fd准备就绪（有数据可读、可写、异常）或者超时，函数便返回。 当select函数返回后，可通过遍历描述符集合，找到就绪的描述符。
不同于传统的“一个进程处理一个客户端请求”的方式，IO复用可以让一个进程处理多个客户端的请求，更加节省资源。
今天在查看服务器日志的时候无意间发现我 nginx 的日志文件有一天很大，于是猜测应该是有人在用脚本请求平台，进行想看看到底是个什么情况，所以有了这篇与 ChatGPT 的聊天记录。
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题，当时业务感觉到卡顿，并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加，部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见，系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的，MySQL在运行环境中并不是孤立存在的，它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节，今天想和大家分享下，都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响，我们又如何进行分析。
一定要使用容量限制的队列类型。无限制容量的队列，可能会由于任务执行时间过长，没有超时获取，导致OOM的发生。
DockerCon 2019本周将在旧金山举行 ，DockerCon 是从业者、贡献者、维护者、开发者和容器生态系统学习、网络和创新的一站式活动。 .NET 团队博客发布了《一起使用.NET和Docker - DockerCon 2019更新》，分享.NET团队如何在过去一年中改进使用.NET和Docker的经验。.NET团队去年改进.NET Core Docker体验的大部分工作都集中在.NET Core 3.0上。.NET Core 3.0 是第一个发布实质性运行时更改以使CoreCLR更有效的支持Docker资源限制，并提供更多配置供您调整的版本。
.NetFramework1.0时代的Thread，API功能繁多，对线程的数量是没有管控的，在.NetFramework2.0时代推出了ThreadPool，如果某个对象创建和销毁代价比较高，同时这个对象还可以反复使这些线程，就需要使用线程池，线程池可以保存多个线程对象，需要使用线程时直接从线程池里面拿，使用完之后不做释放，又放回池子（享元模式），需要用的时候再去拿。这样可以减少创建线程的开销，提升性能，此外，还可以管控线程的总数量，防止资源滥用。
监视数据库中用户的活动，并对其进行管理是MySQL的一项必要工作。本文将介绍如何监视MySQL用户活动，及限制用户使用资源的方法。
实际上, 编译好的二进制文件的执行入口并非我们所写的main.main函数, 因为编译器会插入一段引导代码,用来完成准备操作,eg命令行参数 运行时初始化等
当发现某些用户使用大量的连接占用服务器的资源时，可以通过设置全局变量“max_user_connections”来限制用户的连接，并可以通过下面的变量限制单独的用户使用资源：
注意：我在本文中使用采用GNU GPL v2许可证的OpenJDK官方docker映像。在Oracle Java SE中，这里描述的docker支持功能在更新191中引入。Oracle在2019年4月更改了Java 8更新的许可证，自Java SE 8 Update 211以来商业使用不再免费。
上一次我们谈论了队列的基本原理和Java中的常见队列，今天我们来谈论一个较为特殊的队列——阻塞队列（BlockingQueue）。
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
项目地址：https://github.com/windwant/windwant-demo/tree/master/thread-demo
看了一些文章，发现有很多不同的理解，可能是因为大家入切的角度、环境不一样。所以，我们先说明基本的IO操作及环境。
在看完服务器、客户端的两篇单机达成百万 TCP 连接的文章以后，有很多同学反馈也想实际动手做做实验，感受一下。为了方便大家，我今天就把我实验时使用的源代码整理了出来。
这是一个HTTP基准测试工具，可以用来测试服务器带宽或流量限额。 特点： 每个请求都有随机的 User-Agent 可自定义请求参数中的 Referer 并发线程取决于您的服务器性能。 webBenchmark -c [COUNT] -s [URL] -r [REFERER] -c 整数，当前的下载线程数（默认 8） -r 字符串，HTTP请求的 referer 参数 -s 字符串，目标链接（默认"https://baidu.com"） wget https://github.com/maintell/
DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝
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。
socket编程的demo中使用的都是最基本的，但是一般不会真正用在项目中的代码。而实际项目中，需要面临复杂多变的需求环境，比如有多个socket连接，或者服务需要监听的时候，可能有很多socket连接进来。面对这种情况，最直接最简单的想法是，一个socket连接创建一个线程去处理。当然，在socket连接数较少的情况下，这种方式无可厚非，但是如果连接数量较大，就会出现意外情况。
最近在使用JDK 21的虚拟线程功能，感觉对于性能测试来说，还是非常值得推广的。通过之前文章介绍，相比各位也有所了解了，这里跳过Java虚拟线程的介绍了。
QueueFullException 是一个异常，通常在消息队列（Message Queue）中使用，当尝试将消息放入队列时，如果队列已满，则可能会抛出此异常。以下是一些可能导致 QueueFullException 的情况：
查看源码 我们发现 Thread 类所有的方法参数都是 Runnable 那我们怎么样可以使用callble呢？
话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前，Spring Cloud 的微服务世界里，网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题，比如阻塞式的 API，不支持 WebSocket 等，一直被人所诟病，而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司，经过几次跳票之后，Spring 开源社区决定推出自己的网关组件，替代 Netflix Zuul。
一个正则表达式通常被称为一个模式(pattern)，为用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串。
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具，tc命令有三个主要的概念，是qdisc、class和filter，qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc，在控制传输速度的方面大致有两种用法
使用tke集群部署服务的时候，经常会遇到一种情况，就是pod一种pending无法成功调度到节点上，查看事件提示报错
通过前面的文章我们已经了解了「数据包从HTTP层->TCP层->IP层->网卡->互联网->目的地服务器」以及「数据包怎么从网线到进程，在被应用程序使用」涉及的知识。 本文将继续介绍网络编程中的各种细节和IO多路复用的原理。
上一讲我们说完了 GPM 结构体，这一讲，我们来研究 Go sheduler 结构体，以及整个调度器的初始化过程。
记得2012年的时候，在MTK公司内部的一个Work Shop上我分享了对AsyncTask的理解，听众都很有兴趣地参与讨论使用AsyncTask的问题所在。因为UI线程阻塞的问题，每一个Android应用开发都会遇到要开工作线程中去做耗时间的操作，相对于new Thread再使用Handler更新UI的话，直接使用AsyncTask无疑是最经济方便的选择。 关于AsyncTask有很多是非，如最早的128数量限制，后来MTK的同事还发现AsyncTask中的Handler Bug：在工作线程中先使用Asy
线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，合理设置7大参数。
在分享这次面试经典题目汇总之前，预告一下，下期分享面试题目汇总，会把之前网友在群里分享的一份面试题目答案完善出来：
在数据库操作过程中，经常会遇到一些非业务逻辑错误，这样的错误要求开发人员对于自己正在操作的硬件软件乃至网络都有一定的了解，这里说说关于数据库最大连接数量的那点事儿
为了更好的管理服务，最好显示的去设置页面缓存和堆大小参数，否则Neo4j在启动时将根据可用资源计算默认值。
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？
随着互联网的发展和普及，网络安全问题也日益受到人们的关注，为了保障网络安全，很多企业和个人都开始使用收费代理http服务。
Kafka配置文件详解 (1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定 #需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。 metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。 #指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通
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。
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