很多人反映,在用EasyDarwin做流媒体转发服务时,延时太大,实际Darwin在转发模块中,有一个控制转发Buffer时间的配置reflector_buffer_size_sec,我们将这个配置改成0,也就是在服务器端不做缓存,直接转发,这样在网络条件充足的情况下对比转发和实时流,转发带来的延时也几乎可以忽略了: ------------------------------------------------------------ 本文转自www.easydarwin.org,更多开源流媒

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1.概述 上篇<高可用Hadoop平台-启航>博客已经让我们初步了解了Hadoop平台:接下来,我们对Hadoop做进一步的探索,一步一步的揭开Hadoop的神秘面纱.下面,我们开始赘述今天的探索之路. 2.探索 在探索之前,我们来看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到单台服务器无法进行存储,单台服务器无法在限定的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS:在由普通或廉价的服务器(或PC)组成的集群上提供高可用的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬

背景 国内某大型税务系统,业务应用分布式上云改造. 业务难题 如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型.用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小3k,需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧.当消息达到DMS后,业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来,然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thr

转载:https://rf.eefocus.com/article/id-LTE%20delay 对于移动通信业务而言,最重要的时延是端到端时延, 即对于已经建立连接的收发两端,数据包从发送端产生,到接收端正确接收的时延.根据业务模型不同,端到端时延可分为单程时延和回程时延,其中单程时延指数 据包从发射端产生经过无线网络正确到达另外一个接收端的时延,回程时延指数据包从发射端产生到目标服务器收到数据包并返回相应的数据包直至发射端正确接收 到应答数据包的时延. 现有的移动通信主要是人与人之间的通信,

Polar码被采纳为5G eMBB场景的控制信道编码,这两天连续被这条消息刷屏,连吃瓜群众都直呼好爽. 然而,随着媒体报道的持续发酵,真相在口口相传中变了形,不乏夸大不实之嫌,小编终于坐不住了,也想吐露点心里话,希望尽可能站在客观的角度,在这个浮躁的世界里发出一点微不足道的声音,一个通信工程师的声音. 事件经过我们再回溯一遍- 2016年11月14日至18日期间,3GPP RAN1 #87会议在美国Reno召开,本次会议其中一项内容是决定5G短码块的信道编码方案,其中,提出了三种短码编码方案:T

本文转自:http://xinsheng.huawei.com/cn/index.php?app=forum&mod=Detail&act=index&id=3264791 Polar码被采纳为5G eMBB场景的控制信道编码,这两天连续被这条消息刷屏,连吃瓜群众都直呼好爽. 然而,随着媒体报道的持续发酵,真相在口口相传中变了形,不乏夸大不实之嫌,小编终于坐不住了,也想吐露点心里话,希望尽可能站在客观的角度,在这个浮躁的世界里发出一点微不足道的声音,一个通信工程师的声音. 事件经过

HTTP加速软件使用说明 http加速软件使用于卫星链路,在卫星链路时延高的情况下提高http的传输速率 1.1 软件包依赖 (1)squid-3.4.5.tar.gz (2)trafficserver-5.3.0.tar.gz (3)libecap-1.0.0.tar.gz (4)prefetched.tar.gz (5)extract.sh (6)setup_precompile (7)squid-ecap-zip.tar.gz (8)squid.conf (9)ecap_adapter_p

http://www.zhihu.com/question/26568496#answer-12035815 Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS,在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题. MapReduce,通过简单的Mapper和Reducer的抽象,将并发.分布式(如机器间通信)和故障恢复等计算

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

作者 : octopus_truth 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/45046283 推送技术产生场景 : -- 服务器端主动性 : 客户端与服务器交互都是客户端主动的, 服务器一般不能主动与客户端进行数据交互, 因为服务器端无法得知客户端的 IP 地址 及 状态; -- 数据实时性 : 如果服务器端有紧急数据要传递给客户端, 就必须主动向客户端发送数据; -- 基本原理 : 使客户端实时获取服务器端消息,

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽

一文看懂无线通信:从1G到5G 投递人 itwriter 发布于 2019-02-03 15:25 评论(2) 有280人阅读 [收藏] « » 文/老和山下的小学僧 最近太邪乎,先引用一个马克思政治经济学的观点来避避邪: 生产力决定生产关系.把这个理论套用到全球来看,人类生产力发展到今天,新的生产关系正在逐渐浮现,这就是全球化.只要生产力发展是必然的,全球化趋势就是必然的.反全球化就是一群卫道士的自我安慰,就像项羽恢复分封制.袁世凯恢复帝制的结局一样.——献给正遭美帝围剿的华为 5G 各位没走

原文转载自美团从实际案例聊聊Java应用的GC优化,感谢原作者的贡献 当Java程序性能达不到既定目标,且其他优化手段都已经穷尽时,通常需要调整垃圾回收器来进一步提高性能,称为GC优化.但GC算法复杂,影响GC性能的参数众多,且参数调整又依赖于应用各自的特点,这些因素很大程度上增加了GC优化的难度. 即便如此,GC调优也不是无章可循,仍然有一些通用的思考方法.本篇会介绍这些通用的GC优化策略和相关实践案例,主要包括如下内容: 优化前准备: 简单回顾JVM相关知识.介绍GC优化的一些通用策略.优化

一. 微服务架构下的性能测试挑战 微服务与DevOps 微服务是实现DevOps的重要架构 微服务3S原则 DevOps核心点 微服务架构下的业务特点 亿级用户的平台 单服务业务随时扩容 服务之间存在相互调用关系 版本更新快,上线周期短 微服务架构下的性能测试挑战 单服务流量激增时扩容调用链条变长,调用关系更加复杂微服务拆分导致故障点增多▼ ▼ ▼单服务变更性能影响如何评估?性能瓶颈在各微服务间漂移,如何做好性能测试?应对突发流量需求,扩容能否解决问题,如何扩容?服务实例数量众多,如何收集信息,

作业命题:5G对于保险行业的影响,技术层面和业务模式层面 一.5G网络的特点: 5G网络主要有三大特点,极高的速率 enhanced mobile broadband (eMBB),极大的容量 Massive Machine Type Communication(mMTC),极低的时延Ultra Reliable Low Latency Communications(URLLC). 二.5G网络可能的应用场景: 根据5G网络的三个特点,我们来推断分析可能的使用场景. (一)高速率: l 高速上传

上文我们讲了第三方服务.Heroku.用户三者的关系,这一篇进入正题,了解第三方厂商(下文简称厂商)怎样为Heroku开发服务.这里仅仅做简介,了解heroku大致是怎么做的.假设你的平台.希望接入第三方服务,你正在犯愁,这个流程要怎么做,那么本文对你将有所启示.假设你希望实操接入heroku,请进一步查阅heroku官方文档. 本文主要概述了接入到heroku前要做的三个事情:创建配置(heroku和服务的协议),实现配置指定的接口,測试.简介了提高接入效率相关的工具. 一.工具 1.kens

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性