你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? 一.PV是什么 PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 二.计算模型      每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 . 其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内.24小时的40%是9.6小时,有80%的请求…

Refer to : http://www.178linux.com/14764 目录:   1. Xen的简介   1.1  Xen的大体结构   1.2 Xen对VM的称呼   1.3 Xen对CPU和内存的虚拟化过程   1.4 Xen对IO设备的虚拟化过程   1.5 Linux Kernel对Xen的支持   1.6 Xen版本发布简史   1.7 Xen的工具栈   1.8 XenStore   1.9  虚拟化中的四种网络模型   1.10 Xen的安全问题导读   2. Xen的…

目录:1. Xen的简介1.1 Xen的大体结构1.2 Xen对VM的称呼1.3 Xen对CPU和内存的虚拟化过程1.4 Xen对IO设备的虚拟化过程1.5 Linux Kernel对Xen的支持1.6 Xen版本发布简史1.7 Xen的工具栈1.8 XenStore1.9 虚拟化中的四种网络模型1.10 Xen的安全问题导读2. Xen的安装及配置文件说明2.1.1 在CentOS6.6上运行Xen的条件2.1.2 Xen的配置2.2.1 Xen 启动DomU的配置文件说明2.2.1.1 如何…

PV计算模型 现有的PV计算公式是: 每台服务器每秒平均PV量 =( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量 =2*(总PV)/* (24*60*60) /服务器数量 通过定积分求整个分布图的面积,然后求出最高值附近范围内的定积分,可以求得占据了80%的pv量的总时间.根据这个数据,得出计算pv的公式变成: 每台服务器每秒平均PV量= ( (80%*总PV)/(24*60*60*(9/24)))/服务器数量 即 每台服务器每秒平均PV量=2.14*(总PV)/* (24*…

操作系统PV操作之--生产者消费者模型 个人博客主页 参考资料: Java实现PV操作 | 生产者与消费者 浙大公开课 在操作系统的多进程.多线程操作中经常会有因为同步.互斥等等问题引发出的一系列问题,我们的前辈为了解决这些问题,发明出了"信号量(Semaphore)"这么一个令人称奇的变量,就目前来看,很巧妙的解决了这些问题. 信号量是个整形变量 信号量S只允许两个标准操作wait()和signal(),或者他的发明者称呼的P操作和V操作 wait()和signal()是原子操作,不…

1.拓扑结构 2.PV操作共享内核内存进行输入输出分屏 (1) int semop(int semid,struct sembuf *sops,size_t nsops): 功能描述 操作一个或一组信号.     semid: 信号集的识别码,可通过semget获取.   sops: 指向存储信号操作结构的数组指针,信号操作结构的原型如下 struct sembuf { unsigned short sem_num; /* semaphore number */ short sem_op; /*…

11-6.从一个”模型定义”函数里返回一个复杂类型 问题 想要从一个”模型定义”函数返回一个复杂类型 解决方案 假设我们有一个病人(patient)和他们访客(visit)的模型,如 Figure 11-6所示 . Figure 11-6. A model for patient visits 我们想要创建一个”模型定义”函数,返回一个概要信息,包括:病人名字,病人的访客数,和病人累积的账单. 此外,我们只过滤出年龄超过40岁的病人: 1. 在模型设计视图上,右击, 新建 ➤ 复杂类型. 2.在…

 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的.什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像.更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见. 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力.这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

一.project 与app之间的关系 1个project中可包含多个app eg:包含两个app的project的结构…