问题原因找到了,那就好办了. 找到阿里云技术人员,让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的Redis. 并重新进行压力测试. 哦豁~ 开心,压力测试顺利,异常率大大降低实际为: 数据库DBA反馈,数据库收到很多请求处理,数据库开始正常工作.(之前都是,数据库连接满,但活跃连接只有1到5个). 数据库连接数在50到100之间波动,且基本都是活跃连接. NGINX和php那边都工作正常,服务器cpu压力下降.各项功能都平稳. 然后开始真真正正进行模拟生产用户数据压力测试: 生产环境数据如下: 高峰时

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

有一个朋友问我: "hi,我想问下你们遇到单机load过高的情况 采取什么紧急措施啊?" 我问他是不是mysql db server? 他说是. 我给他如下建议: 1 先看下是不是mysqld进程造成的load高? 2 如果是的话,去看下当前线程有没有比较慢的sql 朋友再问: 嗯 都没有呢,这个如果由于业务的原因导致load高呢 我给出自己的建议: 1  并发量过高 2 业务原因,是crontab 任务,可以停止就停止掉 朋友再问:不是 sql的原因啊 db机器一般出现load高都是

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

上文说到如何利用node-mapnik架设OpenStreetMap瓦片服务,解决了有没有的问题.然而这个服务还是比较孱弱,主要表现在以下几个方面: 1. Node.js只能使用CPU的一个核,不能有效发挥服务器的多核优势: 2. 前端使用了一台TileStrata服务器,即无法实现负载均衡,也无法实现服务主备冗余: 3. 后端使用了一台PostgreSQL,和前端一样,无法达到高性能和高可用性: 4. 在Node.js和PostgreSQL之间没有使用连接池,造成数据数性能低下: 针对这些问题

性能 以下数据都是在千兆网络下测试的结果 写入 数据量的增大会导致内存占满, 因为mongodb会将数据尽可能地载入内存, 索引占用的空间也很可观非安全模式下, 速度取决于内存是否占满能差一个数量级, 占满时大概1~2MB/s, 未占满时大于20MB/s安全模式下, 速度也取决于内存是否占满, 但是波动较小. 占满时为非安全模式的一半不到, 约1MB/s, 未占满时有7~8MB/s批量写入和单个写入速度没区别, 主要受IO速度限制 -- 如果考虑驱动带来的通信时间, 在大量写入时还是推荐使用批量

Greenplum/Deepgreen数据库安装(单机/伪分布) 首先去官网下载centos7:https://www.centos.org/download/,选择其中一个镜像下载即可,网上随意下载安装过程有风险! 安装系统注意事项: 1.选择英文安装过程(安装数据库到最后可能出现本地语言等问题) 2.选择Minimal Install版(尝试过图形化版本,重启后登陆会出现登陆不成功,跳回登陆界面的情况) 安装系统完成后对centos系统进行配置: 1.     用yum安装net-tools

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名

一.什么是性能 CPU的性能就是就是时间的倒数,简单来说:耗时越少,性能越好,主要包含下面两个指标: 响应时间:程序执行耗时 吞吐率:单位时间处理数据或执行程序的量 缩短响应时间,一定时间内可以执行更多的任务,也就提高了吞吐率:除此之外现代CPU一般都是多核,多个核心同时工作就是通过"并行"来提高吞吐率,由于提示单机性能越来越困难也就是说要缩短响应时间很困难,因此大部分时候我们通过"堆机器"来提升吞吐率. 二.CPU时钟 如何统计程序运行时间? 由于计算机运行过程中

https://mp.weixin.qq.com/s/3URAvUF6zwxeF5Kkc1aWHA 京东热 key 探测框架新版发布,单机 QPS 可达 35 万 原创 Hollis Hollis 2020-08-17     对于大型的分布式系统来说,热点数据一直都是一个需要重点关注的事情,比如热卖商品.热点新闻等就都是属于热点数据的. 通常情况下,这种热点数据都会被放在缓存里面,但是即使这样,如果突然有大量流量需要访问同一个特定的数据,就会导致流量过于集中,使得很多物理资源无法支撑,如网络带

处理过程 浏览器发送请求经过网络到达web服务器 web服务器处理请求并响应数据 响应数据从web服务器发送到用户端 用户浏览器接收数据,本地计算渲染 指标 响应时间 吞吐量 响应时间 响应时间 = 发送时间 + 传输时间 + 处理时间 发送时间 = 数据量比特数 / 带宽 传输时间 = 传播距离 / 传播速度 缩短处理时间 单机性能优化 集群 缓存 瓶颈点优化 多机房部署,就近访问 单机架构 单机模式 单台服务器web+DB 数据库每日凌晨备份,保存到本地 动静分离 单台服务器web+DB N

7 月 31 日,阿里云视频云受邀参加由开放原子开源基金会.Linux 基金会亚太区.开源中国共同举办的全球开源技术峰会 GOTC 2021 ,在大会的音视频性能优化专场上,分享了开源 FFmpeg 在性能加速方面的实战经验以及端云一体媒体系统建设与优化. 众所周知,FFmpeg 作为开源音视频处理的瑞士军刀,以其开源免费.功能强大.方便易用的特点而十分流行.音视频处理的高计算复杂度使得性能加速成为 FFmpeg 开发永恒的主题.阿里云视频云媒体处理系统广泛借鉴了开源 FFmpeg 在性能加速方

1.缓存定义 高速数据存储层,提高程序性能 2.为什么要用缓存(读多写少,高并发) 1.提高读取吞吐量 2.提升应用程序性能 3.降低数据库成本 4.减少后端负载 5.消除数据库热点 6.可预测的性能 3.缓存分类 3.1.单机缓存(localCache) 实现方案 1.基于JSR107规范自研(了解即可): 1.Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry. 2.CachingProv

计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束,随着移动互联网的兴趣,单机性能不足的瓶颈越来越明显,制约着整个行业的发展.不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统,但是我们可以分布式.横向的扩容系统,这听起来非常的美好,不过也带来了今天要说明的问题,分布式的节点越多,通信产生的成本就越大. 网络传输带宽变得越来越紧缺,我们服务器的标配上了10Gbps的网卡 HTTPx.x 时代TCP/IP协议通讯低效,我们即将用上QUIC HTTP 3.0 同机器走Socket协议栈太慢,我们用起了eBPF .... 现在我

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

一. PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃.断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些.二.任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费).三.PG 多

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 公司目前的多数项目采用的是ArcGIS产品+Oracle+WebLogic/Tomcat/APUSIC/WebShpere这样的架构.由于公司从事的是政府项目,甲方单位普遍均采购有以上产品,所以很多时候忽略购买以上产品所需要的费用.并且很多项目的推广,ARCGIS.IBM还有联通或者移动是公司的合作伙伴,涉及到商务问题,对开源的需求并不是很大.再则,政府项目

作为 OpenStack 领域标杆性企业之一的 Mirantis 在2016年3月初发布了最新的 MOS 8.0 版本.本文试着基于公开资料进行一些归纳分析. 1. 版本概况 1.1 概况 社区版本:Liberty,默认集成的组件包括 Ceilometer.Cinder.Glance.Heat.Horizon.Ironic (首次支持).Keystone.Murano (an application catalog,首次支持).Neutron (使用 Open vSwitch 2.3.1:增强了

转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8685157 一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有了很