本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是测试服务器弹性以及未雨绸缪的好方法. 负载生成工具(Load-Generating Tools) 在进行负责测试时要牢记一件重要的事:你能在 Linux 上建立多少个…

第一篇:<如何生成每秒百万级别的 HTTP 请求?> 第二篇:<为最佳性能调优 Nginx> 第三篇:<用 LVS 搭建一个负载均衡集群> 本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是…

本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是测试服务器弹性以及未雨绸缪的好方法. 负载生成工具(Load-Generating Tools) 在进行负责测试时要牢记一件重要的事:你能在 Linux 上建立多少个…

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作…

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务…

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务…

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务…

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 765+) 全表缓存 在实际项目开发中,经常遇到有一些表数据很少(1000行以内),不会频繁修改(平均每行几个小时才会修改一次),例…

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如…

https://blog.csdn.net/Kaitiren/article/details/80307828 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库…