前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾一下上篇我对WebFlux的入门,如果没读过的同学建议读一下再来看本篇文章,上一篇文章花了我很多的心血~~ 外行人都能看懂的WebFlux,错过了血亏 开局再来一张图,内容全靠编: 这篇主要写写我初学时对WebFlux的一些疑问,不知道大家在看上一篇文章的时候有没有相应的问题呢? 这次学WebFlux主要的动力是公司组内分享,写了一个PPT,

案例目标 简单介绍 redis pipeline 的机制,结合一段实例说明pipeline 在提升吞吐量方面发生的效用. 案例背景 应用系统在数据推送或事件处理过程中,往往出现数据流经过多个网元: 然而在某些服务中,数据操作对redis 是强依赖的,在最近的一次分析中发现: 一次数据推送会对 redis 产生近30次读写操作! 在数据推送业务中的性能压测中,以数据上报 -> 下发应答为一次事务: 而对于这样的读写模型,redis 的操作过于频繁,很快便导致系统延时过高,吞吐量低下,无法满足目标:

一.什么是 Spring WebFlux 下图截自 Spring Boot 官方网站: 结合上图,在了解 Spring WebFlux 之前,我们先来对比说说什么是 Spring MVC,这更有益我们去理解 WebFlux,图右边对 Spring MVC 的定义,原文如下: Spring MVC is built on the Servlet API and uses a synchronous blocking I/O architecture whth a one-request-per-t

目录 一.什么是 Spring WebFlux 二.WebFlux 的优势&提升性能? 三.WebFlux 应用场景 四.选 WebFlux 还是 Spring MVC? 五.异同点 六.简单看看 WebFlux 是如何分发请求的 七.快速入门 7.1 添加 webflux 依赖 7.2 定义接口 7.3 测试接口 八.总结 九.GitHub 示例代码 一.什么是 Spring WebFlux 下图截自 Spring Boot 官方网站: 结合上图,在了解 Spring WebFlux 之前,我

一.什么是 Spring WebFlux 下图截自 Spring Boot 官方网站: 结合上图,在了解 Spring WebFlux 之前,我们先来对比说说什么是 Spring MVC,这更有益我们去理解 WebFlux,图右边对 Spring MVC 的定义,原文如下: Spring MVC is built on the Servlet API and uses a synchronous blocking I/O architecture whth a one-request-per-t

吞吐量是指,应用程序的TPS: 每秒多少次事务,QPS: 每秒多少次查询等性能指标. 吞吐量调优就是减少垃圾收集器消耗的CPU周期数,从而将更多的CPU周期用于执行应用程序. CMS吞吐调优 CMS包括Minor GC所带来的开销应该小于10%,如果垃圾收集的开销在3%或更少,说明通过调优吞吐量,提升性能的空间就极其有限了. 可用的调优方法如下: 1. 增大新生代空间,以降低Minor GC频率,减少CPU周期占用: 2. 增加老年代空间,以降低CMS频率,并可以减少老年代内存碎片: 3. 优化

论存储IOPS和Throughput吞吐量之间的关系 http://www.csdn.net/article/2015-01-14/2823552 IOPS和Throughput吞吐量两个参数是衡量存储性能的主要指标.IOPS表示存储每秒传输IO的数量,Throughput则表示每秒数据的传输总量.本文就IOPS和Throughput吞吐量应用场景入手,描述两者之间的变化关系与计算方法 IOPS和Throughput吞吐量两个参数是衡量存储性能的主要指标.IOPS表示存储每秒传输IO的数量,Th

原文:[Azure Active Directory's gateway is on .NET Core 3.1!] Azure Active Directory 的网关服务是一个反向代理,它为构成 Azure AD 的数百个服务提供前置服务.如果你使用过 office.com.outlook.com.azure.com 或 xbox.live.com 等服务,那么你已经使用了 Azure AD 的网关.网关为 Azure AD 中的服务提供了 TLS 终止.自动故障切换/重试.地理位置临近度路

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Multi Paxos在Basic Paxos的基

Abstract 想要让应用能够躲过硬件故障是一项非常昂贵的任务,因为这通常意味着对软件进行重构,使它包含复杂的恢复逻辑的同时需要部署专用的硬件,而这些对于提升大型的或者遗留的应用的可靠性是巨大的障碍.我们接下来将描述一个通用的高可用服务,它能够为那些已经存在并且未经修改的软件,在其运行的物理机故障的时候,提供保护.Remus提供了非常强的容错能力,它可以在发生故障的时候,让一个正在运行的系统无缝迁移到另一台物理机上,只需要短暂的停机时间,并且完全保留所有的主机状态,例如网络连接等等.我们采用的

分布式系统理论进阶 - Paxos变种和优化 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Mu

近来公司redmine服务器表现很糟糕,在16核,64GRAM的机器上,压测结果竟然只有每秒5~7个请求,部分页面一个都出不来. 以下是我对Redmine性能优化方案: redmine服务器性能问题排查与优化建议:   以下建议的方案是基于redmine运行期的log文件中的render耗时.activerecord耗时,linux系统性能指标采样与 mysql 性能指标采样分析,以及redmine在不同web server下的benchmark而得:   一. 问题排查与定量分析 通过分析re

IOPS和Throughput吞吐量两个参数是衡量存储性能的主要指标.IOPS表示存储每秒传输IO的数量,Throughput吞吐量则表示每秒数据的传输总量.两者在不同的情况下都能表示存储的性能状况,但应用的场景不尽相同.同时,两者之间也存在着相互的联系,本文就IOPS和Throughput吞吐量对存储性能衡量的场景入手,描述两者之间的变化关系与计算方法.帮助读者更好的了解存储的性能分析与规划.IOPS与Throughput的关系:IOPS(IO per Second)是用来计算I/O流中每个节

NIT 5 Queuing Theory 队列原理 目标: 1．明白性能调优的关键术语       2. 应用队列技术解决性能问题       3．明白性能调优的复杂性   5.1    Introduction to queuing theory 队列原理简介 A.      Little’s Law 给出了队列原理的基础 John Little于1961年用数学证明了这个原理. B.      带来的好处: a.       可以用工程学方法来进行性能管理. b.       量化系统未来的

对于PHP初学者来说,一上手就学习庞大的PHP语法无疑很打击自信心.其实即便是很熟练的程序员,也未必对所有的语法非常熟悉.通常熟练的程序员比普通的程序员的优势在于对基本语法的理解非常透彻,而且常用的一些基础代码块基本上可以不用费脑筋直接写出来.再深入一点,便是借助一些著名的PHP开发框架,加上自己项目中经常用到的一些自己编写的可重用模块或者类库,从而快速而有效地开发各种系统. 因此,与其花费时间在PHP语法的学习,不如一上手便教给初学者这些实用的东西,也就是基本的技巧,项目开发的必备技能,以及总

2010年IEEE Secon的一篇文章.当然了,应该是之前就写好了,发表过,还是直接投到Secon了呢?直接投的吧,Secon不接受已发表过的吧. 本文的着笔点:有线网与DSAN(启用了DSA特性的WLAN)集成的情况下的TCP性能研究.就是DSAN网与传统网路通信时,其整体的TCP性能研究.场景就是“最后一英里”,典型的可以想象的是,家里的光纤到户,连一个BS,然后呢,所有的手机.PAD.Laptop等终端都通过BS上网.而这部分无线节点都启用了DSA特性,那这就是一个典型的本文要研究的一个

谷歌三大核心技术(三)Google BigTable中文版 Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统 译者:alex 摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统,它被设计用来处理海量数据:通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据.Google的很多项目使用Bigtable存储数据,包括Web索引.Google Earth.Google Finance.这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大,无论是在数据量上(从URL到网页到卫星图像)还是在响应速度上(从后端的批量

1.  基准测试(benchmark)   不管是新手还是专家都要熟悉基准测试,benchmark测试是对系统的一种压力测试,目标是为了掌握在特定压力下系统的行为.也有其他原因:如重现系统状态,或者是为新硬件的可靠性测试.     1.1 为什么需要基准测试     benchmark测试可以观察系统在不同压力下的行为,评估系统的容量,掌握哪些是重要变化,创造一些虚构的场景来观察系统如何处理不同的数据. 验证基于系统的y 一些假设,确认这些假设是否符合实际情况. 重现系统中的某些异常行为,以解决

I/O 问题可以说是当今互联网 Web 应用中所面临的主要问题之一,因为当前在这个海量数据时代,数据在网络中随处流动.这个流动的过程中都涉及到 I/O 问题,可以说大部分 Web 应用系统的瓶颈都是 I/O 瓶颈.本文的目的正是分析 I/O 的内在工作机制,你将了解到:Java 的 I/O 类库的基本架构:磁盘 I/O 工作机制:网络 I/O 的工作机制:其中以网络 I/O 为重点介绍 Java Socket 的工作方式:你还将了解到 NIO 的工作方式,还有同步和异步以及阻塞与非阻塞的区别,最

一.为什么要进行读写分离呢? 因为数据库的"写操作"操作是比较耗时的(写上万条条数据到Mysql可能要1分钟分钟).但是数据库的"读操作"却比"写操作"耗时要少的多(从Mysql读几万条数据条数据可能只要十秒钟). 所以读写分离解决的是,数据库的"写操作"影响了查询的效率问题. 如下图所示: 读写分离: 大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集,而且查询条件相对复杂,数据库的大部分性能消耗在查询操作上了.为保证数据库数据的一致

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~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下