本文转自:http://bbs.cfanclub.net/thread-391985-1-1.html Win7的服务,手动的一般不用管他,有些自动启动的,但对于有些用户来说是完全没用的,可以考虑禁用.Adaptive Brightness监视氛围光传感器,以检测氛围光的变化并调节显示器的亮度.如果此服务停止或被禁用,显示器亮度将不根据照明条件进行调节.该服务的默认运行方式是手动,如果你没有使用触摸屏一类的智能调节屏幕亮度的设备,该功能就可以放心禁用.Application Experience

PHP服务缓存优化原理 Nginx 根据扩展名或者过滤规则将PHP程序请求传递给解析PHP的FCGI,也就是php-fpm进程 缓存操作码(opcode) Opcode,PHP编译后的中间文件,缓存给用户访问 当客户端请求一个PHP程序时,服务器的PHP引擎会解析该PHP程序,并将其编译为特定的操作码文件,该文件是执行PHP代码后的一种二进制文件表现形式.默认情况下,这个编译好的操作码文件由PHP引擎执行后丢弃:而操作码缓存的原理就是将编译后的操作码保存下来,并放入到共享内存里,以便再下一次调用

mysql服务器优化包含 硬件优化.操作系统配置优化(cpu调度.网络.内存.虚拟内存.磁盘io).Mysql服务配置优化(最大连接数.表缓存等.存储引擎).表结构优化.索引优化 总共5个方面. 本片文章重点在Mysql服务器配置 计算Innodb缓存池命中率 innodb_buffer_pool_size IBPR=$(mysqladmin extended-status | grep -i Innodb_buffer_pool_reads | \awk -F '|' '{print $3}'

从师父那里接了个服务,每天单机的流量并不大,峰值tips也并不高,但是CPU却高的异常.由于,服务十分重要,这个服务最高时占用了100个docker节点在跑,被逼无奈开始了异常曲折的查因和优化过程. 一般情况下,服务的主要性能瓶颈都在cpu和内存,关于内存的瓶颈之前遇到过一次,这次是第一次遇到Cpu的瓶颈.首先介绍下背景,浏览器的插件服务主要服务与QQ浏览器和所有tbs终端,每天的日活超过5亿,而服务的每天流量超过30亿. 这个服务非常重要,从师父那里接过来后一直没有任何改变,直到又一次告警才意

目录 Eureka-Client获取注册信息 Eureka-Server管理注册信息 服务感知优化 果然好记性不如烂笔头,再简单的东西不记录下来总是会忘的! 本文首先会分析eureka中的缓存架构.并在此基础上优化服务之间的感知 Eureka-Client获取注册信息 eureka-client获取注册信息可分为两种,分别是全量获取和增量获取. Eureka-Client 启动时,首先执行一次全量获取进行本地缓存注册信息,代码如下: @Inject DiscoveryClient(Applica

Java后台服务慢优化杂谈 前言 你是否遇到过这样的场景,当我们点击页面某个按钮后,页面一直loading,要等待好几分钟才出结果的画面,有时直接502或504,作为一个后台开发,看到自己开发的系统是这个样子,就问你惭愧吗.这种问题其实是性能问题,当用户量少数据少的时候,处理还是很快的,数据量一旦大起来,后台处理时间就会延长,前端大部分直接超时或无限等待直接死掉. 方案 解决数据量大的性能问题,要根据实际业务场景来针对分析.但归根结底,只有一条最终方案,即减少与数据库交互次数,尤其是在for循环

Linux中Sshd服务配置文件优化版本(/etc/ssh/sshd_config) # $OpenBSD: sshd_config,v 1.93 2014/01/10 05:59:19 djm Exp $ # If you want to change the port on a SELinux system, you have to tell # SELinux about this change. # semanage port -a -t ssh_port_t -p tcp #PORTN

原文链接地址:http://blog.csdn.net/civilman/article/details/51423972 Adaptive brightness 监视周围的光线状况来调节屏幕明暗,如果该服务被禁用,屏幕亮度将不会自动适应周围光线状况.该服务的默认运行方式是手动,如果你没有使用触摸屏一类的智能调节屏幕亮度的设备,该功能就可以放心禁用. 目标路径:\Windows\system32\svchost.exe -k LocalServiceAndNoImpersonation Appl

我的PC设备比较旧了,为了系统能流畅点,不必要的服务就不开启了.然而,服务那么多,每次重装,都要从头了解一下一边,浪费时间. 个人在网络上收集信息并结合自己的摸索,整理如下,以备查找. 服务名称  显示名称 设置状态  备注  AxInstSV  ActiveX Installer (AxInstSV)  Manual    SensrSvc  Adaptive Brightness  Disable  非触屏用户可以关了,当然有感光传感器的显示器的,也应打开,一般的显示器没有.  AeLook

AVOS Cloud目前还在用Ejabberd做Android的消息推送服务.当时选择Ejabberd,是因为Ejabberd是一个发展很长时间的XMPP实现,并且基于Erlang,设想能在我们自主研发的Push Server起来之间顶上一段时间. 我们自主研发的Push Server预计本月中旬就上线了.但是Ejabberd却先顶不住了.Ejabberd做推送,本身就有劣势,比如XMPP协议的冗余,XMPP协议本来就是IM协议,对推送这个简单的场景还是太复杂了一些.Ejabberd Clust

优化前注意事项 1.数据质量.数据仓库中维度表的数据质量要严格保证.比如店仓的大区.省区.管理城市等属性和店仓代码没有一对多的上下级关系,这样在设计店仓维度时,就无法建立有效的层次结构.这会拖慢查询时的性能. 2.对报表分类.可按报表的使用方式和体积对用户报表进行分类. 1)   有的报表侧重分析,维度汇总程度较高,数据量不是特别大,可以在门户中直接使用. 2)   有的报表要求显示全部明细数据,只是为了汇出至Excel文件进行加工,建议利用SSRS制作报表,然后将此报表以Excel格式发送至指

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

前言 通过前面的几篇文章,讲解了一个短信服务的架构设计与实现.然而初始方案并非100%完美的,我们仍可以对该架构做一些优化与调整. 同时我也希望通过这篇文章与大家分享一下,我的架构设计理念. 源码地址:https://github.com/SkyChenSky/Sikiro.SMS/tree/optimize (与之前的是另外的分支) 架构是设计的还是演变的? 架构 该词出自于建筑学.软件架构定义是指软件系统的基础结构,是系统中的实体及实体(服务)之间的关系所进行的抽象描述.而架构设计的目的是为

bind: DNS服务端. namedmanager: DNS web管理页面. dnsmasq: 并发查询上游dns域名解析. 问题:作为消息推送业务,单台业务机器域名解析并发达到上万次.业务机器集群庞大,高峰期dns解析并发数可以达到100w.造成dns服务端压力巨大,出现异常:高负载,解析超时,或者拒绝服务,无法解析域名. 解决方案如下: .上100w的并发查询导致dns拒绝服务: bind默认recursive clients值为1000,加大bind并发数可以解决高并发问题,解决拒绝服

  # 1. 修改默认端口 #Port 22 # 2. 修改监听协议,只监听某个或某些网络协议 #AddressFamily any AddressFamily inet # 3. 修改ssh只监听内网IP地址(IPV4和IPV6) #ListenAddress 0.0.0.0 #监听IPV4所有网络地址 ListenAddress 192.168.171.0 # 4. 设置密钥生命周期,定时更新密钥,并将密钥设置尽可能长 # --->(需设置Protocol 1) #KeyRegenerati

在我当前所做的web项目中,采用前后端分离模式前端通过Django 提供restful接口,后端采用微服务架构,微服务之间的调用采用jsonrpc,由于微服务之间的调用很频繁,导致前端得到的响应很慢,所以就不得不做性能优化. JSON-RPC是一种基于JSON的跨语言远程调用协议.比xml-rpc.webservice等基于文本的协议传输数据格小:但是JSON格式的解析开销太大. GRPC:GRPC是一个高性能.通用的开源RPC框架,由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议(注意

AVOS Cloud目前还在用Ejabberd做Android的消息推送服务.当时选择Ejabberd,是因为Ejabberd是一个发展很长时间的XMPP实现,并且基于Erlang,设想能在我们自主研发的Push Server起来之间顶上一段时间. 我们自主研发的Push Server预计本月中旬就上线了.但是Ejabberd却先顶不住了.Ejabberd做推送,本身就有劣势,比如XMPP协议的冗余,XMPP协议本来就是IM协议,对推送这个简单的场景还是太复杂了一些.Ejabberd Clust

背景 前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈,由于前期需求太急没有注意这方面的优化,到了要还技术债的时候就非常痛苦了. 在很低的 QPS 压力下服务器 load 就能达到 10-20,CPU 使用率 60% 以上,而且在每次流量峰值时接口都会大量报错,虽然使用了服务熔断框架 Hystrix,但熔断后服务却迟迟不能恢复.每次变更上线更是提心吊胆,担心会成为压死骆驼的最后一根稻草,导致服务雪崩. 在需求终于缓下来后,leader 给我们定下目标,限我们在两周内把服务性能问题彻底解决.近两周的排查和梳理中,

一.优化PHP原则 1.1PHP代码的优化 (1)升级最新的PHP版本 鸟哥PPT里的对比数据,就是WordPress在PHP5.6执行100次会产生70亿次的CPU指令执行数目,而在PHP7中只需要25亿次,减少64.2%. 参考:PHP的性能演进(从PHP5.0到PHP7.1的性能全评测) (2)减少include和require的使用 include和require方法中包含了文件读取逻辑,大量使用会造成性能的下降. 解决这个问题可以使用APC加速器组件,缓解此类问题. (3)使用局部变量

优化Nginx服务的worker进程个数 修改nginx主配置文件 worker_processes 1; #指定了Nginx要开启的进程数,结尾数字就是进程个数 Nginx有Master进程和worker进程之分,Master为管理进程,真正接待“顾客”的是worker进程. 优化Nginx进程个数的策略 (1)worker_processes参数大小的设置最好和网站的用户数量相关联, (2)新搭建服务器时,worker进程数最开始的设置可以等于CPU的核数,高流量高并发场合也可以考虑将进程数