前两天跟大家分享了一篇关于如何利用FastDFS组件来自建分布式文件系统的文章,有兴趣的朋友可以阅读下<用asp.net core结合fastdfs打造分布式文件存储系统>.通过留言发现大家虽然感兴趣,但是都觉得部署比较麻烦.的确,fastdfs的部署很繁琐,而且也没有官方提供的针对.net core的sdk.而今天带来的MinIO则是一个比fastdfs更好的选择,可以让你足够简单的来部署使用,官方也提供了足够详细的api文档.下面就让我们开始今天的正文吧. 这里说明下为什么今天才进行分享,

安装PHP 的 swoole 扩展 及 安装 laravel,就不描述了 整合 laravel 和 swoole 用了这个轮子,侵入性很小,一行代码搞定,推荐一下,今天刚用,不能预测未来是否会遇见坑 https://github.com/swooletw/laravel-swoole 文档也讲的相对清楚 安装好了后,用 ab 软件分别对两种模式简单的压测了一下(机子开了太多东西,忽略具体指标,只做对比,发现swoole接管php-fpm模式后会性能提升了一大截,一前一后非同时运行的) /* 图片

(13.56Mhz芯片) SI522是一颗专门替代MFRC522/FM17522,PIN对PIN 完全软硬件兼容.相对于MFRC522,SI522完全替换,不需要做任何更改,同时接受模式下功耗低10mA左右,SI522为(16mA).SI522增加ACD模式,低功耗自动寻卡模式,该模式下功耗低至4.5uA.跟其它的国产芯片上海飞聚.北京兆讯恒达.杭州瑞盟等等,虽然有些国产芯片也能兼容RC522,但是其整体功耗高于SI522,同时有部分国产芯片并没有加入低功耗自动寻卡功能,产品待机时间远远低于SI

-- 目标:查询当天的所有数据 -- 说明:表数据行数:960w --方法一:使用格式化被查询条件与格式化当前时间比对 ),)),) --方法二:使用函数DATEDIFF 比对 --方法三:使用传统比对 ), ) ), ) +' 23:59:59' -- 结论: -- 1. 方法三在此情况下最优! -- 2. 写SQL不要盲目使用网上搜索,拿来就用:在完成功能后,有空进行SQL优化,使用最优手段来解决问题!

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

java8 for ,forEach ,Iterator,lambda forEach ,lambda  strean forEach , lambda parller stream forEach性能对比 性能结果如下: lambda parallelStream().forEach() >  lambda stream().forEach() ≍ lambda forEach()  > classical iterator ≍ classical forEach  > classic

文章链接: https://pengcheng.site/2019/11/17/log4j-he-log4j2-zai-springboot-zhong-de-xing-neng-dui-bi/ 前言 在 java 项目中最常用的三大日志框架是logback,log4j,log4j2.其中logback是 springboot 的默认框架.由于历史原因,我手上有个springboot项目的日志框架是用的log4j.在对某个接口进行压测和性能优化的时候发现,打印同步日志会导致接口的性能缩水,所以当

前面两节,我们分别看了BIO和NIO的两种模式Tomcat的实现方式. BIO的方式,就是传统的一线程,一请求的模式,也就是说,当同时又1000个请求过来,如果Tomcat设置了最大Accept线程数为500,那么第一批的500个线程直接进入线程池中进行执行,而其余500个根据Accept的限制的数量在服务器端的操作系统的内核位置的socket缓冲区进行阻塞,一直到前面500个线程处理完了之后,Acceptor组件再逐步的放进来. 分析一下,这种模式的BIO的好处,可以让一个请求在cpu轮转时间

环境准备 使用1个表,生成1000万行来进行性能对比(勉强也算比较大了),对比性能差别. 为了简化过程,不提供生成随机数据的过程.该表初始为非聚集索引(堆表),测试过程中会改为聚集索引(栈表). CREATE TABLE [dbo].[TC_1]( ) NOT NULL, -- 主键,非聚集索引 , ) NOT NULL, [valueN] [bigint] NOT NULL, ,) NOT NULL, [g] [int] NOT NULL, -- 1-4的随机整数,相当于随机分成4组(接近平均

ELK 性能(3) - 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 介绍 在 Docker 上运行高性能容错的 Elasticsearch 集群 内容 通常熟悉的开发流程是: 开发环境(Dev)-> 测试环境(Test)-> 质量环境(QA)-> 生产环境(Production Environment) 我们遇到的问题通常是: 资源没有完全使用 过度预计服务器的数量 开发环境 ≠ 测试环境 ≠ 质量环境 ≠ 生产环境 解决方案是使用容器技术 Amazon(AW

分布式存储分类 通用分布式存储:mogilefs, fastdfs, ...(无文件系统接口, 通过API访问) 专用分布式存储:即分布式文件系统, moosefs, ...(有文件系统接口) GFS: Google FileSystem,分布式系统的开山鼻祖, 由于Google内部需要遂开发, 后来发布论文公布其技术细节, 但是没有开源,擅长处理单个大文件. HDFS: Hadoop Distribution FileSystem,GFS的山寨版,擅长处理单个大文件.GFS和HDFS都将元数据

webassembly的作用 webassembly是一种底层的二进制数据格式和一套可以操作这种数据的JS接口的统称.我们可以认为webassembly的范畴里包含两部分 wasm: 一种体积小.加载快并且可以在Web浏览器端运行的底层二进制数据格式,并且可以由C++等语言转化而来 webassembly的操作接口:例如WebAssembly.instantiate就可以将一份wasm文件编译输出为JS能够直接调用的模块对象 打破性能瓶颈 一直以来,我们都比较关心JS的运行速度问题,V8引擎解决

jdk1.7推出的Fork/Join提高业务代码处理性能 jdk1.7之后推出了Fork/Join框架,其原理个人理解为:递归多线程并发处理业务代码,以下为我模拟我们公司业务代码做的一个案例,性能可提升75%: **下边这个类是模拟现有业务代码写的** package NoForkJoin; import forkJoinTest.Row; import forkJoinTest.Student; import java.util.ArrayList; import java.util.List

一.HBase关键参数配置指导 如果同时存在读和写的操作,这两种操作的性能会相互影响.如果写入导致的flush和Compaction操作频繁发生,会占用大量的磁盘IO操作,从而影响读取的性能.如果写入导致阻塞较多的Compaction操作,就会出现Region中存在多个HFile的情况,从而影响读取的性能.所以如果读取的性能不理想的时候,也要考虑写入的配置是否合理. 1.提升写效率 1.1客户端调优 1.1.1 AutoFlush 参数值:setAutoFlush 解析: autoflush=f

国外讨论 本文主要总结缓存Redis和Memcached的区别,总结之前先参考外国知乎上的一篇问答:<Is memcached a dinosaur in comparison to Redis?>,为了方便今后查阅,将部分语句翻译记录一下: You should not care too much about performances. Redis is faster per core with small values, but memcached is able to use multi

最近花了一点时间系统的测试验证了在SpringBoot框架下使用SpringMVC和Spring WebFlux两种框架开发接口,对比了响应时间以及压测吞吐量的区别. WebFlux&SpringMVC 如果对WebFlux还不了解的同学,那么你需要学习了解一下.官网地址:https://spring.io/ 实践证明,使用WebFlux开发接口能够大幅提升接口的吞吐量. 相关参数: 测试机器:Linux CentOS6.5 4核16G SpringBoot版本:2.2.2.RELEASE JD

转载自:http://morton5555.blog.163.com/blog/static/976407162012013112545710/# QQ游戏于前几日终于突破了百万人同时在线的关口,向着更为远大的目标迈进,这让其它众多传统的棋牌休闲游戏平台黯然失色,相比之下,联众似乎已经根本不是QQ的对手,因为QQ除了这100万的游戏在线人数外,它还拥有3亿多的注册量(当然很多是重复注册的)以及QQ聊天软件900万的同时在线率,我们已经可以预见未来由QQ构建起来的强大棋牌休闲游戏帝国. 服务器程序

一.IO流与系统 IO技术在JDK中算是极其复杂的模块,其复杂的一个关键原因就是IO操作和系统内核的关联性,另外网络编程,文件管理都依赖IO技术,而且都是编程的难点,想要整体理解IO流,先从Linux操作系统开始. Linux空间隔离 Linux使用是区分用户的,这个是基础常识,其底层也区分用户和内核两个模块: User space:用户空间 Kernel space:内核空间 常识用户空间的权限相对内核空间操作权限弱很多,这就涉及到用户与内核两个模块间的交互,此时部署在服务上的应用如果需要请求

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57b57f2a0703f7d31b9a3932 作者:赵丰 导语 iOS 程序能从网络获取数据.少量的 KV 类型数据可以直接写文件保存在 Disk 上,App 内部通过读写接口获取数据.稍微复杂一点的数据类型,也可以将数据格式化成 JSON 或 XML 方便保存,这些通用类型的增删查改方法也很容易获取和使用.这些解决方案在数据量在数百这一量级有着不错的表现,但对于大数据应用的

前言 动画对于客户端来说是非常重要的一部分,直接影响到应用的用户体验.前端对于动画优化通常使用CSS3样式来实现动画,以利用GPU加速特性.而React-Native由于渲染模式的不同,无法使用CSS样式的方式优化. React-Native的实现 React-Native在动画方面有两个主要方式,一个是Animated,一个是LayoutAnimation. Animated Animated动画库的原理是由JavaScript来进行动画的计算,然后在每帧设置对应组件的style来实现动画过程