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一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果。Kafka的基本存储单位是分区。在配置Kafka的时候,管理员指定了一个用于存储分区的目录清单log.dirs参数的值。
在人类文明的长河中,音乐始终扮演着至关重要的角色。它不仅是情感的载体,更是文化的桥梁,跨越时空,连接着不同的人群和时代。然而,随着科技的飞速发展,特别是人工智能技术的崛起,音乐产业正经历着一场前所未有的变革。在这场变革中,机器学习作为人工智能的核心技术之一,正以其独特的魅力和无限的潜力,悄然改变着音乐的创作、分析、推荐以及整个产业的生态格局
由于上云项目涉及的应用和开发组非常多,大家对公有云的运维经验较少,上线初期出现问题的几率较高,解决问题的速度也可能比较慢,无法将流量回切上海,带来的风险和影响较大。:数据迁移的操作,是需要一定的时间才能完成的,而在这一段时间内,可能有用户写入新数据或者修改数据,若修改时间点正好是这条数据已经完成迁移但又在流量切换之前,导致。数据同步是同步所有的海外数据,不依赖与流量切换的分批维度,可以直接使用公司
这个 RPC 基础设施具有标准化、可通用和跨平台的特点,旨在提供类似 Stubby 的可扩展性、性能和功能,但它主要面向社区。gRPC+提供了多种压缩算法,以满足不同的需求和环境。使用较小的数据尺寸传输需要的带宽更少,这意味着可以减少使用的网络资源和相关费用。Stubby有许多很棒的特性,但无法标准化为业界通用的框架,这是因为它与谷歌内部的基础设施耦合得过于紧密。长期以来,谷歌有一个名为 Stub
生产者消费者模型描述了一个或多个生产者线程生成数据,并将其放入缓冲区,同时一个或多个消费者线程从缓冲区中取出数据进行处理的过程。这种模式不仅有效地实现了数据的生成与处理之间的解耦,还通过引入缓冲区来平衡生产者和消费者之间的速度差异,从而提高了系统的整体效率和稳定性
除了线程方法栈的dump,其他的方式都不适合线上分析。不要以为学会了方法栈的dump和虚拟机堆内存的dump就能够彻底解决这些问题,他们只是帮你发现这些问题,要彻底解决这些问题还需要很多其他方面的知识。
块存储是其中重要的一部分。块存储为虚拟机提供了持久化的存储。本文主要分析了分布式块存储系统sheepdog,研发OpenStack与sheepdog的整合方案,并在系统实现中总结了其性能优化,最后给出了默认配置的块存储以及优化之后的块存储性能对比测试与分析。
之前说了内存泄漏和检测工具,这里就记录一下常见的内存泄露有哪些前言在举例子以前,需要明白两个概念内存泄露(Memory Leak):某些对象已经不再使用,但仍然直接或间接的被引用到GC ROOT中,此时GC没法对其进行回收,就造成了内存泄露内存溢出(OOM):当应用占用了大于虚拟机分配的内存空间时,会造成内存溢出静态变量引起的内存泄露当调用getInstance时,如果传入的con...
什么是内存泄露从java的垃圾回收机制说起吧。java比C++好的一点就是有自己的垃圾回收机制。在java虚拟机运行的过程中会把一些没有指向的对象(已知存活的对象节点无法遍历到的对象)回收。如果一个对象不再被使用,理论上是要被回收的,但是因为它可能被某些存活的对象持有了。导致不能回收。这样的对象会一直占用着内存,直到持有它的对象销毁。而因为强占着内存,很容易导致内存溢出,即OOM。
在高速网络传输中,每秒传输的数据量非常大。网络设备设置有一种缓存机制,即“缓存区”,在 Linux 系统中,网卡缓冲分为两种类型:软件缓冲区和硬件缓冲区。要提高网络吞吐率,首先当然是升级linux kernel。其次是设置linux系统参数和网卡驱动参数。如果可能,应该升级linux kernel和net driver(ko)以便获得更好的网络性能。网卡驱动一般情况下不允许设置,但可以查询设置情况
MongoDB作为一款高性能、可扩展的NoSQL数据库,在大数据和云计算的环境中得到了广泛应用。然而,随着数据量的增加和业务复杂性的提升,MongoDB的性能可能面临瓶颈。本文将探讨MongoDB性能优化的全面技巧,包括关键性能指标、具体解决方案及其实施步骤,帮助您最大限度地提高数据库的性能。
在Java程序的运行过程中,如果堆空间不足,则有可能抛出内存溢出错误(Out Of Memory),简称为OOM。那么出现内存溢出的原因是什么呢?
春天了,不能让java有瓶颈,来本jvm脑补一下。
在大数据时代,性能优化与成本控制成为构建高效、经济的大数据平台的关键。本文从识别性能瓶颈入手,详细探讨了硬件和软件层面的优化策略,结合真实案例深入分析了如何提升资源利用率,合理使用云计算以实现成本控制。同时,文章展示了高效存储与计算的成本优化案例,帮助读者更好地理解和应用这些原则。本文语言幽默生动,易于理解,希望能为从事大数据平台建设的技术人员提供实用指导。
企业实现私有云之后,云上的存储资源会是多元化的架构模式,基于上述提纲,在实践的过程当中实现更精细化的梳理、更准确客观的分析、更实事求是的态度,才能解决好云平台上存储架构性能与扩展性的平衡问题。分布式存储系统当中在哈希计算的时候之所以能保持集群的相对稳定性,就是因为虚拟对象(如Ceph的PG、Pool,如Swift的Container)设计,同样这些虚拟对象数量、管理方式、映射关系等方面的配置也是决
Android系统虚拟机的垃圾回收是通过虚拟机GC机制来实现的。GC会选择一些还存活的对象作为内存遍历的根节点GC Roots,通过对GC Roots的可达性来判断是否需要回收。内存泄漏就是在当前应用周期内不再使用的对象被GC Roots引用,导致不能回收,使实际可使用内存变小。例如,在onDraw方法里面不要执行对象的创建,一般来说,都应该在自定义View的构造器中创建对象。为了方便有学习需要的
Android系统虚拟机的垃圾回收是通过虚拟机GC机制来实现的。GC会选择一些还存活的对象作为内存遍历的根节点GC Roots,通过对GC Roots的可达性来判断是否需要回收。内存泄漏就是在当前应用周期内不再使用的对象被GC Roots引用,导致不能回收,使实际可使用内存变小。例如,在onDraw方法里面不要执行对象的创建,一般来说,都应该在自定义View的构造器中创建对象。
它还可以根据配置的负载均衡算法和权重设置,按照一定的策略将请求分发到不同的服务器上,以实现负载均衡和流量控制。在页面刷新10次的场景下,理论上,如果按权重严格分配,ECS1将出现大约2次(20%的概率),ECS2将出现大约8次(80%的概率)。你的电脑与ECS有什么不同?以上的计算和说明是基于理论上的分配比例,实际使用时结果可能会受到多种因素的影响,比如负载均衡器的调度算法、ECS的响应时间、网络
前言作为一名合格的 Android 开发,性能优化是每个开发必须要考虑的一件事。因为在产品上线时,要考虑到用户量,还有会出现的一些BUG,比如:启动卡顿、闪屏、UI渲染、内存崩溃、抖动等等,这些都是比较常见的问题。所以在性能问题和BUG出现时,需要有清晰的思路,对其进行分析并解决问题。很多时候从应用日志即可直接找到问题根源,而性能问题,其排查思路更为复杂一些。对App进行性能优化,是一个系统性的工
想要学会JVM调优,先掌握JVM内存模型和JVM运行原理:在Java中,JVM内存模型主要分为堆、程序计数器、方法区、虚拟机栈和本地方法栈。JVM在很大程度上减轻了Java开发人员投入到对象生命周期的管理精力。在使用对象的时候,JVM会自动分配内存给对象,在不使用的时候,垃圾回收器会自动回收对象,释放占用的内存。
一:Android 内存角度优化对于一些Android项目,影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题,目前手机厂商对RAM都比较吝啬,对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感,除了 优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外,我们还可以强制定义自己软件的对内存大小,我们使用Dalvik提供的 dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:
CPU-动态节能技术cpufreq 是一个动态调整 CPU 频率的模块,可支持五种模式。为保证服务性能应选用 performance 模式,将 CPU 频率固定工作在其支持的最高运行频率上,从而获取最佳的性能,一般都是默认 powersave,可以通过 cpupower frequency-set 修改。# 查看当前 CPU 性能模式# 查看当前 CPU 使用频率# 综合查看方式# 设置为 per
原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fc85e260100bon7.html云计算的分布式表格系统依赖于下层的分布式文件系统(如Google的GFS)提供可靠和高效的数据存储,也是分布式文件系统的主要使用者。本文以Google的Bigtable为例来介绍云计算的分布式表格的基本结构,其数据模型是:(row : string, column : stri
本篇文章将带领大家了解以下网络设备虚拟化的演进之路,以及网络设备虚拟化发展的原因。本文是从全虚拟化->virtio->vhost->vfio->vdpa->vduse演进详细分析一下网络虚拟化的干货。序言设备虚拟化技术,云计算领域的核心之一。虚拟机里面的形形色色的设备,比如:网卡,磁盘,键盘,鼠标等,都是利用这项技术实现的,本文将从linux网络设备虚拟化的演进角度来看看,这发展的轨迹,网络虚拟化
背景公司已上线的项目中的broker集群有部分请求响应较慢,所以进行了线上broker服务的扩容。扩容后整体broker集群的负载下来了不少。这样一周后,某天看rocketmq的客户端的日志中零星打印了报错:system busy。问题分析为什么broker集群扩容了,仍旧有报错呢?和开发对了下,我们broker集群搭建在公有云虚拟机上的,所以可能有以下情况:1. 网络拥塞/抖动公有云的网络环境是
对于ssd-cache来说,一个非常重要的指标是命中率,而客户真正关心的实际上是IOPS性能,那么命中率跟IOPS的关系怎样呢?且看下面的分析。如果一个虚拟机的命中率是80%,另外一个虚拟机命中率是90%,那么他们的性能(IOPS)相差多少呢?凭直觉,他们的IOPS应该是相差10%,那么实际上是不是这样呢?假如SSD磁盘单线程读的IOPS是5000,7200转的机械磁盘的IOPS是80,那么SSD
自适应将虚拟机的vCPU进行划分后放置到NUMA节点,减少虚拟机vCPU远程内存访问。在不同的NUMA节点之间进行迁移,保障NUMA节点之间负载均衡。识别重要虚拟机,保障重要虚拟机所在NUMA节点负载更低,能够避免CPU、内存带宽以及Cache资源的相互抢占。针对信创服务器多NUMA且NUMA间距离不一样的场景,增加了识别NUMA节点之间的距离,优先将同一个虚拟机多个vNUMA放置到相近的pNUM
钱超,花名西邪,阿里云高级技术专家,超12年老阿里,是云主机性能领域的知名专家。在目前的云计算测评领域,很多性能测评存在营销的包装,容易引起误导:比如用瞬时性能引导读者得出结论,而不去关注稳定性和隔离性等根本特性。如何帮助读者揭开迷雾和误导,用最合理、客观的方法去构建云主机评测的基本框架?在2018年的杭州云栖大会上,钱超曾做过名为“云服务器测试怎么做到有意义”的主题演讲。因为议题的客...
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