为重负网络优化 Nginx 和 Node.js 在搭建高吞吐量web应用这个议题上,NginX和Node.js可谓是天生一对.他们都是基于事件驱动模型而设计,可以轻易突破Apache等传统web服务器的C10K瓶颈.预设的配置已经可以获得很高的并发,不过,要是大家想在廉价硬件上做到每秒数千以上的请求,还是有一些工作要做的. 这篇文章假定读者们使用NginX的HttpProxyModule来为上游的node.js服务器充当反向代理.我们将介绍Ubuntu 10.04以上系统sysctl的调优,以及…

[题意] 一个餐厅在相继的 N 天里, 每天需用的餐巾数不尽相同. 假设第 i 天需要 ri 块餐巾(i=1,2,-, N). 餐厅可以购买新的餐巾,每块餐巾的费用为 p 分:或者把旧餐巾送到快洗部,洗一块需 m 天,其费用为 f分:或者送到慢洗部, 洗一块需 n 天(n>m),其费用为 s<f分.每天结束时, 餐厅必须决定将多少块脏的餐巾送到快洗部, 多少块餐巾送到慢洗部, 以及多少块保存起来延期送洗.但是每天洗好的餐巾和购买的新餐巾数之和, 要满足当天的需求量.试设计一个算法为餐厅合理地安…

HttpClient 网络优化 尽管Android官网推荐在2.3及后续版本中使用HttpURLConnection作为网络开发首选类,但在连接管理和线程安全方面,HttpClient还是具有很大优势.就目前而言,HttpClient仍是一个值得考虑的选择.对于HttpClient的优化,可以从以下几个方面着手: (1)采用单例模式(重用HttpClient实例)     对于一个通信单元甚至是整个应用程序,Apache强烈推荐只使用一个HttpClient的实例.例如: private sta…

https://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/technology-briefs/sr-iov-nfv-tech-brief.pdf 一个完整的数据包从虚拟机到物理机的路径是: 虚拟机–QEMU虚拟网卡–虚拟化层–内核网桥–物理网卡 KVM的网络优化方案,总的来说,就是让虚拟机访问物理网卡的层数更少,直至对物理网卡的单独占领,和物理机一样的使用物理网卡,达到和物理机一样的网络性能. 方案一 全虚拟化网卡和virtio V…

一.前言 谈到优化,首先第一步,肯定是把一个大功能,拆分成一个个细小的环节,再单个拎出来找到可以优化的点,App 的网络优化也是如此. 在 App 访问网络的时候,DNS 解析是网络请求的第一步,默认我们使用运营商的 LocalDNS 服务.有数据统计,在这一块 3G 网络下,耗时在 200~300ms,4G 网络下也需要 100ms. 解析慢,并不是 LocalDNS 最大的问题,它还存在一些更为严重的问题,例如:DNS 劫持.DNS 调度不准确(缓存.转发.NAT)导致性能退化等等,这些才是…

4 月 20 日,冷雨阻碍不了天津GDG谷歌女性开发者大会的热烈召开,一众开发者.架构师和科技公司创业者云集一堂,就女性开发者的技术.职场.人生多方面话题展开深入探讨.活动由GDG (谷歌开发者社区) 的 Women Tech Leader(WTM)发起并组织,旨在鼓励和促进女性在技术领域的参与.融云作为云通信技术领导者,在大会上就“即时通讯 SDK 的网络优化策略”主题开展演讲,与各界分享多年积累的云通信技术应用经验,同时表达了对全球女性开发者重要地位的支持和鼓励. 作为通信云行业领导企业,融…

1.前言 本文接上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,关于移动网络的主要特性,在上篇中已进行过详细地阐述,本文将针对上篇中提到的特性,结合我们的实践经验,总结了四个方法来追求极致的“爽快”:快链路.轻往复.强监控.多异步,从理论讲到实践.从技术讲到产品,理论联系实际,举一反三,希望给您带来启发. 如果您还未阅读完上篇<移动端IM开发者必读(一):通俗易懂,理解移动网络的“弱”和“慢”>,建议您先行读完后再续本文. 本篇的目的,就是希望以通俗易懂…

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2…

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh…

一般开发一个 APP,会直接调用系统提供的网络请求接口去服务端请求数据,再针对返回的数据进行一些处理,或者使用AFNetworking/OKHttp这样的网络库,管理好请求线程和队列,再自动做一些数据解析,就结束了. 但对于一些大型 APP,还会想针对网络的一些问题进行进一步优化,包括: 速度:网络请求的速度怎样能进一步提升? 弱网:移动端网络环境随时变化,经常出现网络连接很不稳定可用性差的情况,怎样在这种情况下最大限度最快地成功请求? 安全:怎样防止被第三方窃听/篡改或冒充,防止运营商劫持,同…