10Gb以太网适配器制.网卡造商Solarflare目前正在将自己的网卡系列产品转变为服务器产品.其产品在金融领域有着广泛的应用. Solarflare首先将现场可编程门阵列(FPGA)放入网络适配器中并使用特殊的软件来从服务器中加载算法和数据,从让网卡能够部分实现网络服务器的功能. FPGA在电子产品设计领域应用非常广泛,其允许编码器以不同的方式来实现各种功能,甚至连CPU也是某种程度上讲的高端FPGA.在学术领域.金融业以及超算行业,FPGA已经取得了一定的成功. 而Solarflare的目

最近做了一些系统和网络调优相关的测试,达到了期望的效果,有些感悟.同时,我也发现知乎上对Linux服务器低延迟技术的讨论比较欠缺(满嘴高并发现象):或者对现今cpu + 网卡的低延迟潜力认识不足(动辄FPGA现象),比如一篇知乎高赞的介绍FPGA的文章写到“从延迟上讲,网卡把数据包收到 CPU,CPU 再发给网卡,即使使用 DPDK 这样高性能的数据包处理框架,延迟也有 4~5 微秒.更严重的问题是,通用 CPU 的延迟不够稳定.例如当负载较高时,转发延迟可能升到几十微秒甚至更高”,刚好我前几天

每次看到马路对面摩托罗拉的大牌子,都想起谷歌125亿美元收购摩托罗拉移动,后来又以29亿美元卖给联想的事情.谷歌所做的决策都比较考虑长远利益,在这串交易中,谷歌获得了摩托罗拉最有价值的几千项专利,稳健了Android的生态.谷歌曾经在美国一个地区占用巨大的面积建立了太阳能发电站,人称“烤鸟”项目.因为鸟儿从此地飞过会因为太热而从天上掉下来变成熟鸟.而产生的电能仅够一个小村庄使用.但是正是这种愿意去尝试才推动了科技的发展.让谷歌这么多年屹立不倒. Databus是LinkedIn开源的一款低延迟的

5 月 19.20 日,行业精英齐聚的 WebRTCon 2018 在上海举办.又拍云 PrismCDN 项目负责人凌建发在大会做了<又拍云低延时的 WebP2P 直播实践>的精彩分享. 分享介绍了 WebP2P 行业将从 FlashP2P 逐步进入 H5P2P,并分享了又拍云 PrismCDN 网络如何突破传统 P2P 网络高延迟.低分享率的难题. 因分享内容较多,特将演讲整理为两部分: 取代 FlashP2P,H5P2P 将成为 WebP2P 主流:介绍几类 P2P 的架构.原理.优劣势,

ZGC, A Scalable Low-Latency Garbage Collector(Experimental) 可伸缩,低延迟的gc ZGC, 这应该是JDK11最为瞩目的特性, 没有之一. 但是后面带了Experimental, 说明这还不建议用到生产环境. GC暂停时间不会超过10ms 既能处理几百兆的小堆, 也能处理几个T的大堆(OMG) 和G1相比, 应用吞吐能力不会下降超过15% 为未来的GC功能和利用colord指针以及Load barriers优化奠定基础 初始只支持64位

# 背景正如我们所知道的在JDK 11中即将迎来ZGC(The Z Garbage Collector),这是一个处于实验阶段的,可扩展的低延迟垃圾回收器.本文整合了外网几篇介绍ZGC的文章和代码. # 目标* 每次GC STW的时间不超过10ms* 能够处理从几百M到几T的JAVA堆* 与G1相比,吞吐量下降不超过15%* 为未来的GC功能和优化利用有色对象指针(colored oops)和加载屏障(load barriers)奠定基础* 初始支持Linux/x64 # 描述ZGC的特点:*

高吞吐低延迟Java应用的垃圾回收优化 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息

QQ视频直播架构及原理 - tianyu的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wishfly/article/details/53035342 作者:王宇(腾讯音视频高级架构师) 自我介绍下,毕业以来加入腾讯,一直从事客户端研发,身处互联网公司,踏着互联网的浪潮,一直在浪尖行走,从最早的PC QQ,到移动时代的手Q,再到腾讯物联的嵌入式,以及最近这两年直播领域风起云涌,接下来主要给大家介绍下QQ视频直播的架构及原理. 今天主要给大家介绍三个方面的内容,视频直播的框

from:  http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/41177779 在很久很久以前,如果有人让我用Java语言开发一个低延迟系统,我肯定会用迷茫的眼神望着他,然后说“are you kidding me?”.然而随着Java语言的日臻完善以及JVM性能的极速提升,使得用Java语言开发低延迟(不要和实时系统搞混)系统越来越成为可能,其中就包括最典型的交易(支付)系统.当然作为系统架构师,他们会尝试使用一些成熟分布式架构方案(通常是整合一些商业

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 周 明耀2015 年 6 月 10 日发布 示例:网络游戏 假设我们正在开发一个在线网络游戏平台,这个平台需要支持大量的在线用户实时操作,玩家在一个虚拟的世界里通过互相协作的方式一起完成每一个任务.由于游戏当中允许玩家互相交易金币.道具,我们必须确保玩家之间的诚信关系,而为了确保玩家之间的诚信及账户安全,我们需要对玩家的 IP 地址进行追踪,当出现一个长

学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray:实时动态学习的开端 from:https://baijia.baidu.com/s?id=1587367874517247282&wfr=pc&fr=_lst 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架. 人工智能在一些现实

前言 Shenandoah作为第一款不由Oracle(包括一起的Sun)公司的虚拟机团队所领导开发的HotSpot垃圾收集器.是只存在于OpenJDK当中的,最初由RedHat公司创建的,在2014年的时候贡献给了OpenJDK. 与G1相比的优点 从代码的历史渊源上来看,Shenandoah收集器更像是G1的下一代继承者,两者相似的堆内存布局,在初始标记.并发标记等许多阶段的处理思路都高度一致. 但是Shenandoah相比G1还是至少有三个明显的不同之处. 1.支持并发的整理算法,G1的回收

一.背景 现在到处是摄像头的时代,随着带宽的不断提速和智能手机的普及催生出火热的网络直播行业,新冠病毒的大流行又使网络视频会议系统成为商务会议的必然选择,因此RTSP实时视频流播放及处理不再局限于安防行业.在如道路.工厂.楼宇.学校.港口.农场.景区等场景实施的信息化系统中,已基本全采用B/S架构,迫切需要在浏览器中嵌入多路摄像头RTSP流的超低延迟(小于500毫秒)播放功能,而在IE及Chrome 49以下版本等浏览器中,采用ActiveX控件或NPAPI插件即可实现.然而美好总是短暂的,从2

本文部分摘自<深入理解 Java 虚拟机第三版> 概述 衡量垃圾收集器的三项指标分别是:内存占用.吞吐量和延迟.这三者共同构成一个"不可能三角",即一款优秀的收集器最多可以同时达成其中两项 随着硬件性能的提升,对内存占用和吞吐量也有所助益,但对延迟却并非如此.比如内存扩大了,对延迟反而会带来负面效果,因为回收 1TB 的堆内存毫无疑问会比回收 1GB 的堆内存耗费更多时间.因此,延迟成为了垃圾收集器最重视的性能指标 在 CMS 和 G1 之前的全部收集器,其工作的所有步骤都

本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义. 背景 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn 内部有许多高吞吐量服务来满足每秒成千上万的用户请求.为了获得最佳的用户体验,以低延迟响应这些请求是非常重要的. 例如,我们的用户经常使用的产品是 Feed -- 它是一个不断更新的专业活动和内容的列表.Feed 在

分享嘉宾:翟佳 StreamNative 联合创始人 编辑整理:张晓伟 美团点评 出品平台:DataFunTalk 导读:多数读者们了解BookKeeper是通过Pulsar,实际上BookKeeper在数据库和存储场景都有着非常广泛的应用.BookKeeper是Pulsar的底层存储,Pulsar有着广泛数据入口,Pulsar跟Kafka及各类MQ(RabbitMQ.ACTIVEMQ)的较大区别是Pulsar是统一的云原生消息流平台,不但是分布式系统,而且做了存算分离,可以让用户在云的环境下,

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit

近年来出现了从单体架构向微服务架构的转变.微服务架构使应用程序更容易扩展和更快地开发,支持创新并加快新功能上线时间.但是这种方法会导致数据存在于不同的孤岛中,这使得执行分析变得困难.为了获得更深入和更丰富的见解,企业应该将来自不同孤岛的所有数据集中到一个地方. AWS 提供复制工具,例如 AWS Database Migration Service (AWS DMS),用于将数据更改从各种源数据库复制到各种目标,包括 Amazon Simple Storage Service (Amazon S

ZeptoVM是一个俄罗斯的云提供商, 由于提供了黑龙江北边的机房, 所以延迟比较低 注意一定要选Khabarovsk节点, 这个节点延迟很低, 我在上海延迟大约有70ms 缺点就是比较贵, 按照年付费价格才和其他的vps提供商差不多, 也没有什么折扣 购买地址 : https://www.zeptovm.com/ 如果IP地址被封了, 发送一个服务单可以让客服给你换新的IP

本文主要探讨基于WebRTC的P2P直播粉丝连麦技术 (作者:郝飞,亲加云CTO,编辑:dora),最早发表在[这里] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注微信公众号blacker(微信ID:blackerteam  或 webrtcorgcn) 到目前为止,直播行业继续如预期的那样如火如荼的发展着,在先后竞争完延迟,高清,美 颜,秒开等功能后,最近各大直播平台比拼的一个热点就是连麦.什么是连麦? 简单