简介 提高服务器性能有很多方法,比如划分图片服务器,主从数据库服务器,和网站服务器在服务器.但是硬件资源额定有限的情况下,最大的压榨服务器的性能,提高服务器的并发处理能力,是很多运维技术人员思考的问题.要提高Linux系统下的负载能力,可以使用nginx等原生并发处理能力就很强的web服务器,如果使用Apache的可以启用其Worker模式,来提高其并发处理能力.除此之外,在考虑节省成本的情况下,可以修改Linux的内核相关TCP参数,来最大的提高服务器性能.当然,最基础的提高负载问题,还是升级

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_89 在之前的一篇文章中,我们在1g1核的惨淡硬件环境下,对 uwsgi + django 和 gunicorn+ django 的后端服务进行性能测试,得出结论单台django在简单读库操作下只能抗住大约200左右的并发:在Centos下使用Siege对Django服务进行压力测试 这一次,我们在相同的背景下,对三大框架中,以性能著称于世的Tornado进行并发测试,看看它的性能到底有多高. Tornado是一个用Python

背景:对vps小资源的实践中对,https://justwinit.cn/post/7536/ 的再优化,再实践,再优化,特别是Nginx,PHP,内核: 零)Nginx: error_log /data/logs/nginx_error.log notice; #Specifies the value for maximum file descriptors that can be opened by this process. worker_rlimit_nofile 51200; PHP:

前言: Tcp/ip协议对网络编程的重要性,进行过网络开发的人员都知道,我们所编写的网络程序除了硬件,结构等限制,通过改动Tcp/ip内核參数也能得到非常大的性能提升, 以下就列举一些Tcp/ip内核參数,解释它们的含义并通过改动来它们来优化我们的网络程序,主要是针对高并发情况. 这里网络程序主要指的是server端 1. fs.file-max 最大能够打开的文件描写叙述符数量.注意是整个系统. 在server中.我们知道每创建一个连接,系统就会打开一个文件描写叙述符,所以,文件描写叙述符打开

写的很好,推荐阅读. 转载:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6094007.html 在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项: 1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为

目录 目录 前言 创建CentOS虚拟机 安装Nginx 安装Tomcat 安装lvs和keepalived 反向代理 部署网站 搭建数据库 编写网站项目 解决session一致性 注意 参考资料 前言 本篇文章将介绍如何搭建使用Nginx和Tomcat的高可用高并发的网站,我们将会在CentOS系统上搭建这样一个网站后端.这个系统的架构如下: 虚拟IP地址:192.168.204.221 主虚拟服务器:192.168.204.121 备虚拟服务器:192.168.204.122 Nginx服务

Tengine Tengine介绍 Tengine是由淘宝网发起的Web服务器项目.它在Nginx的基础上,针对大访问量网站的需求,添加了很多高级功能和特性. Tengine的性能和稳定性已经在大型的网站如淘宝网,天猫商城等得到了很好的检验. 它的最终目标是打造一个高效.稳定.安全.易用的Web平台. 官网:http://tengine.taobao.org 官方文档:http://tengine.taobao.org/documentation_cn.html Tengine特性 继承Ngin

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

一.前言 这两天看tomcat,查阅 tomcat 怎么承载高并发时,看到了backlog参数.我们知道,服务器端一般使用mq来减轻高并发下的洪峰冲击,将暂时不能处理的请求放入队列,后续再慢慢处理.其实操作系统已经帮我们做了一些类似的东西了,这个东西就是backlog.服务端一般通过 accept 调用,去获取socket.但是假设我们的程序处理不过来(比如因为程序bug,或者设计问题,没能及时地去调用 accept),那么此时的网络请求难道就直接丢掉吗? 当然不会!这时候,操作系统会帮我们放入

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1   概述 在互联网产品中,IT公司之间更加注重产品功能之间的协作,SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用. 一个典型的完全由宿主代理的SAAS服务的通讯流程如下图: 这样的产品一般具有如下特点: 一般由第三方提供专门的服务 通常以网络为媒介来提供服务 具备嵌入的客户端功能 具备第三方服务端功能 一般不以独立的产品形式直接面向客户 一般需要集成“寄生”在宿主产品中来面向客户 SAAS形态的主要产品有:

在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数. worker_processes 8;2)为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或

wiki: Epoll优点: Epoll工作流程: Epoll实现机制: epollevent; Epoll源码分析: Epoll接口: epoll_create; epoll_ctl; epoll_close; Epoll工作方式: LT(level-triggered); ET(edge-triggered); Epoll应用模式; Epoll优点: <1>支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD) select一个进程所打开的FD是有一定限制的,由FD_SETSIZE设置,默认值

http://blog.chinaunix.net/uid-20733992-id-3447120.html http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=16480950&do=blog&id=103598   原文见:http://www.cppblog.com/flashboy/articles/47012.html1.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

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjMxNjQzNA==&mid=207772333&idx=1&sn=cfc8aadb422f7dfbb19ccb01bc16d27b&scene=1&key=c76941211a49ab588f3b183a6541a58b69dd1257b9b4cc7c94159b3cf183b0501ebcad19398e8043df5dd49bbeb39edf&ascene=0&

经过多次压力测试,发现sphinx在高并发时出现负载突然提升,并且响应速度明显下降.经过多方面的排查,发现是由于PHP与sphinx自带的 searchd进行socket的连接之后,系统内存有大量的Time_Wait连接,所以我们猜测为searchd的socket连接未及时关闭,造成 大量请求堆积,使得PHP客户端与sphinx的请求效率低下.由于searchd是编译好的,无法进行OPT设置,故我做了内核调整,来优化 socket连接释放时间,具体参数如下 vi /etc/sysctl.conf