RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统,是AMQP(高级消息队列协议)标准的实现,由以高性能.健壮.可伸缩性出名的Erlang语言开发,并继承了这些优点.业界有较多项目使用RabbitMQ,包括OpenStack.spring.Logstash等. 腾讯云在开发云消息队列系统(CMQ)时,对RabbitMQ进行了大量的学习和优化,包括瓶颈分析.内存管理.参数调优等.下文结合Erlang和RabbitMQ架构来分析实践中遇到的问题,并探讨相应的优化方案. 一. RabbitMQ架构分析 图1

一.物理环境 1.系统是Centos 8,系统配置 2核4G,8M带宽,一台很轻的应用服务器. 2.站点部署情况.但站点部署两个实例,占用两个端口,使用nginx 负载转发到这两个web站点.  二.调优思想 通过这次调优总结发现,在带宽有限,服务器资源有限的情况下,最好的方法是 1.缩小数据包的大小 2.减少不必要的数据库IO. 具体方法如下: 三.调优具体操作 1.应用程序调优 1.1添加分页 1.2多多使用缓存,减少不必要的数据库IO和后台请求. 添加分页的效果还是很显著的,我的站点首页是

Installing on RPM-based Linux (RHEL, CentOS, Fedora, openSUSE) — RabbitMQ https://www.rabbitmq.com/install-rpm.html ulimit -n 1024 Controlling System Limits on Linux RabbitMQ installations running production workloads may need system limits and kerne

作者:Grey 原文地址:单机百万连接调优和Netty应用级别调优 说明 本文为深度解析Netty源码的学习笔记. 单机百万连接调优 准备两台Linux服务器,一个充当服务端,一个充当客户端. 服务端 操作系统:CentOS 7 配置:4核8G IP:192.168.118.138 客户端 操作系统:CentOS 7 配置:4核8G IP:192.168.118.139 服务端和客户端均要配置java环境,基于jdk1.8. 如何模拟百万连接 如果服务端只开一个端口,客户端连接的时候,端口号是有

1 模拟单机连接瓶颈 我们知道,通常启动一个服务端会绑定一个端口,例如8000端口,当然客户端连接端口是有限制的,除去最大端口65535和默认的1024端口及以下的端口,就只剩下1 024~65 535个,再扣除一些常用端口,实际可用端口只有6万个左右.那么,我们如何实现单机百万连接呢? 假设在服务端启动[8 000,8 100)这100个端口,100×6万就可以实现600万左右的连接,这是TCP的一个基础知识,虽然对于客户端来说是同一个端口号,但是对于服务端来说是不同的端口号,由于TCP是一个

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

本文是Advanced Puppet系列的第一篇:Puppet master性能调优,谈一谈如何优化和提高C/S架构下master端的性能. 故事情节往往惊人地类似:你是一名使用Puppet管理线上业务的DevOps工程师,随着公司的业务发展,你所管理的集群规模日益扩大.终于某一天,你突然发现执行一次puppet agent -vt的时间长得不可接受,多台agent并发运行时竟然会有节点运行失败,往日从来没有考虑过Puppet的性能居然成为了瓶颈……首先要恭喜你,因为Puppet Master端

Java性能调优笔记 调优步骤:衡量系统现状.设定调优目标.寻找性能瓶颈.性能调优.衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈).性能调优结束. 寻找性能瓶颈 性能瓶颈的表象:资源消耗过多.外部处理系统的性能不足.资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求. 资源消耗:CPU.文件IO.网络IO.内存. 外部处理系统的性能不足:所调用的其他系统提供的功能或数据库操作的响应速度不够. 资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求:程序代码运行效率不够高.未充分使用资源.程序结构不合理. C

调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.

年前抽空到兄弟公司支援了一下Oracle迁移MySQL的测试,本想把MySQL调优到接近Oracle的性能即可,但经过 @何_登成 @淘宝丁奇 @淘宝褚霸 @淘伯松 诸位大牛的指导和帮助(排名不分先后,仅按第一次为此CASE而骚扰的时间排序),不断修正方案,最终获得了比Oracle更好的性能,虽然是个特殊场景,但是我觉得意义是很广泛的,值得参考,遂记录于此.所有涉及表结构和具体业务模型的部分全部略去,也请勿咨询,不能透露,敬请谅解. 目录 (Contents) [隐藏 (Hide)] 1 一.测

作者:战斗民族就是干  转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/prayers/p/8982141.html 本篇文章我们来了解一下solr的性能方面的调优,分为Schema优化.索引更新与提交调优.索引合并性能调优.Solr缓存.Solr查询性能优化 Schema优化 1.index=true比index=false在索引时占用更多的内存.索引合并和优化时间更长,索引体积也响应变的更大,如果你不需要针对该域进行检索,可以设置为index=false 2.如果不关心Term

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

JMeter是Apache 下基于Java 的一款性能测试和压力测试工具.它基于Java 开发,可对HTTP 服务器和FTP服务器,甚至是数据库进行压力测试. 下载地址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 中文教程:https://www.yiibai.com/jmeter/ 1)如何切换中文界面 编辑/bin/jmeter.properties文件, 找到被注释的#language那一行,更改为 language=zh_CN 2)入门HTT

 一.Redis介绍 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.Redis支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs等.Redis具备LRU淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过Redis Sentinel(哨兵)实现的高可用方案,同时还支持通过Redis Cluster(集群)实现的数据自动分片能力. Redis的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说Redis使用

目录 1.Java虚拟机内存模型 1.1 程序计数器 1.2 Java虚拟机栈 局部变量 1.3 本地方法栈 1.4 Java堆 1.5 方法区(永久区.元空间) 附图 2.JVM内存分配参数 2.1 设置最大堆内存 2.2 设置最小堆内存 2.3 设置新生代 2.4 设置持久代 2.5 设置线程栈 2.6 堆的内存分配 2.7 堆分配参数总结 3.垃圾收集基础 3.1 垃圾收集的作用 3.2 垃圾回收算法与思想 3.2.1 引用计数法(Reference Counting) 3.2.2 标记-

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总

启动线程数: 启动线程数=[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)]*CPU内核数 最佳启动线程数和CPU内核数量成正比,和IO阻塞时间成反比.如果任务都是CPU计算型任务,那么线程数最多不超过CPU内核数,因为启动再多线程,CPU也来不及调度:相反如果是任务需要等待磁盘操作,网络响应,那么多启动线程有助于提高任务并发度,提高系统吞吐能力,改善系统性能. 单机最大tcp连接数 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

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela