系统性能一直是一个受关注的话题,如何通过最简单的设置来实现最有效的性能调优,如何在有限资源的条件下保证程序的运作,ulimit 是我们在处理这些问题时,经常使用的一种简单手段.ulimit 是一种 linux 系统的内键功能,它具有一套参数集,用于为由它生成的 shell 进程及其子进程的资源使用设置限制. ulimit 用于限制 shell 启动进程所占用的资源,支持以下各种类型的限制:所创建的内核文件的大小.进程数据块的大小.Shell 进程创建文件的大小.内存锁住的大小.常驻内存集的大小.

在一些大型的网站或者应用中,单台的SQL Server 服务器可能难以支撑非常大的访问压力.很多人在这时候,第一个想到的就是一个解决性能问题的利器——负载均衡.遗憾的是,SQL Server 的所有版本,包括2012年3月发布的SQL Server 2012,也未提供该功能. 扩展单台SQL Server 服务器,解决性能瓶颈,有两种方法: 一.分布式数据库.扩展和分布数据库到多台服务器,由多台服务器分布存储不同的数据,通过将数据和访问压力分布到多台服务器来解决性能瓶颈.以一个大型电子商务网站数

对Java程序员来说,我们对面向对象的编程(OOP)自然都是烂熟于胸的,但语言也极大地影响了我们构建面向对象应用程序的方式.(现在的OOP已经和Alan Kay当初创造这个词时候的初衷大不相同了,他的主要思想是采用消息传递并消灭所有状态数据(他认为,系统是由一些类似于生物细胞那样的对象构成的,这些对象通过消息传递进行通信,且无需持有任何状态)——go语言) 对于Java程序员来说,当我们顺着指针或引用找到某个实例的时候,实际上是登录到了持有其状态的一块内存上,于是在那个位置上操纵数据也就成了自然

1 nginx配置优化提高并发量 worker_processes 2; 这个按照CPU的核数来决定 2 worker_connections 65535; 这个一般设置65535即可 每个进程允许的最多连接数, 理论上每台nginx 服务器的最大连接数为worker_processes*worker_connections. 3 keepalive_timeout 60;keepalive 设置超时时间 一般设置60 4. use epoll; 使用epoll 的I/O 模型

Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

为并发吞吐性能所做的优化 ConcurrentHashMap使用了一些技巧来获取高的并发性能,同时避免了锁.这些技巧包括: 为不同的Hash bucket(所谓hash bucket即不同范围的key的hash值)使用多个写锁: 利用JMM(Java Memory Model,java内存模型)的不确定性使得持有锁的时间最小化,或者从根本上避免使用锁. ConcurrentHashMap为最常用的场景进行了优化,比如获取一个已经存在于Map中的值.事实上,绝大多数成功的get()操作在运行中根本

同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询,涉及2张数据表的联查.当线程数非常多的情况下,读取数据的效率就会变得很慢,例如50个线程同时查询大概3000条数据,查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒.单个线程可能就一两秒.这是由于数据库锁导致的. 同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍.主要原因由于我连接的sql server是企业版的,而同事那个连接的数据库是开发版的,企业版的sql server对并发访问做了一定的优化. 但是这个性能还是不够高.于是我尝试

同步IO和异步IO,阻塞IO和非阻塞IO分别是什么,到底有什么区别?不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的.所以先限定一下本文的上下文. https://www.2cto.com/kf/201611/561895.html 一 概念说明 在进行解释之前,首先要说明几个概念:- 用户空间和内核空间- 进程切换- 进程的阻塞- 文件描述符- 缓存 I/O 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核

图片防盗链 -通过请求头refer控制 -nginx处理 提高网站并发的通用方法 QPS:每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准.衡量一个服务器能抗多大并发的重要标准 TPS:是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. -使用CDN,减少自身服务器因加载静态资源导致的资源占用 -精灵图 -网页本地缓存 -Nginx做负载

补充上一篇修改用非聚集索引: update Employee set age=age+1 from Employee with(index=nc_Employee_Age) where age<30 执行计划: 并发访问控制隔离级别: 1.读提交:默认行为,读取时请求S锁 set transaction isolation level read committed select * from Employee where age=34 2.   脏读:读取时不请求S锁,不会受到其他X锁限制 se

并发访问: 当多个线程访问同一个资源,会产生并发性问题 并发控制与处理: 乐观并发控制:一种方式是"后来的更新者获胜"   这意味着先来的用户提交的值会在没有察觉的情况下丢失. 为记录加锁以阻止其他事物访问某些记录,是避免产生并发冲突的一种技术 悲观并发控制: 1.一个线程操作表,造成整个表被锁定 2.其他线程访问与操作任何记录都被阻止 3.其他线程可以添加记录 4.最小的吞吐量.最差的性能 事物恢复与检查点: 事物指南: 1.事物尽量简单 2.事物尽量只包含必要的语句:验证与查询等语

该工具是apache自带的,可以用它来测试网站的并发量有多大和某个页面的访问时间. 基本用法: 1.  进入CMD,转到apache的bin目录下. 2.  执行命令ab.exe  -n 访问的问次数–c 多少人访问(并发量) 访问的地址如:ab.exe –n 1000 –c 100 http://localhost/index.php; 如输入以下命令ab.exe-n 10000 -c 100 http://localhost/test/index.php, Index.php的内容为 <?p

我的程序是用python结合bottle框架写的,但bottle自带wsgi原本只是单进程单线程运行模式(Bottle 默认运行在内置的 wsgiref 服务器上面.这个单线程的 HTTP 服务器在开发的时候特别有用,但其性能低下,在服务器负载不断增加的时候也许会是性能瓶颈, 一次只能响应一个请求).为了提升程序的处理能力,首先要启用多线程,即在程序中使用gevent( 大多数服务器的线程池都限制了线程池中线程的数量,避免创建和切换线程的代价.尽管和进程 (fork)比起来,线程还是挺便宜的.但

http://blog.csdn.net/ywh147/article/details/9385137 http://phl.iteye.com/category/292555 memcached 解决高并发的架构 http://www.jizhuomi.com/software/317.html

Centos7环境下Tomcat 启动慢的解决方案1.增加熵值(本质增加random)安装软件 >> Yum –y install rng-tools 启动熵服务 >> Systemctl start rngd(或service rngd start)2.修改java环境配置文件 $JAVA_HOME/jre/lib/security/Java.security文件 >> vi securerandom.source #securerandom.source=file:

一个场景: 某段代码只对同一个ip过来的请求同步处理: 比如ip为a的请求进入了同步代码块,那么后续的ip为a的请求则在代码块外边等着,这时来了一个ip为b的请求,那么这个请求也可以进去,也就是a的所有请求们是同步处理的,b的所有请求也是同步处理的,但是a和b互相不影响. 一般可能会这样写代码: String ip = 从请求中获取的ip; synchronized(ip){ ...... } 这样写是不对的,因为我们并不能保证ip都是指向常量池中的,换句话说我们不能保证这个ip是同一个对象.

还在学习,学完了在写笔记 (这个先安装lua:https://www.cnblogs.com/fps2tao/p/9163959.html ) 工作拓扑: MySQL Proxy有一项强大功能是实现“读写分离”,基本原理是让主数据库处理写方面事务,让从库处理SELECT查询. Amoeba for MySQL是一款优秀的中间件软件,同样可以实现读写分离,负载均衡等功能,并且稳定性也高于MySQL Proxy,有兴趣的可以测试一下. 环境描述: 操作系统:CentOS6.3_x64 主服务器Mas

问题: 我们用lvs做了负载均衡.使用了两台server做login的服务.以及二次资源下载服务.可是在推广过程中.陆续有人反映server登录困难. 解决过程: 1.首先我们查看流量日志以及servercpu与内存使用情况.发现每隔一段时间流量以及cpu使用情况都会急剧下降一次.并且两台登录server会循环出现连接不上的情况.查看lvs  message日志    /var/log/message lvs检測apache的80port失败,然后lvs会把这台机器踢掉,将全部请求发送到另外一台

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转自:http://www.canway.net/Lists/CanwayOriginalArticels/DispForm.aspx?ID=476 在一些大型的网站或者应用中,单台的SQL Server 服务器可能难以支撑非常大的访问压力.很多人在这时候,第一个想到的就是一个解决性能问题的利器——负载均衡.遗憾的是,SQL Server 的所有版本,包括2012年3月发布的SQL Server 2012,也未提供该功能. 扩展单台SQL Server 服务器,解决性能瓶颈,有两种方法: 一.分

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不