Spring Cloud Alibaba Sentinel限流功能概览，目前先整理一版，东西有点多，想慢慢打开；后续继续更新......
1.简介 在大数据时代，互联网时代，个人信息安全尤为重要，网络安全在近日多起电信诈骗事情发酵下的情况下，引起国家，企业，个人对于互联网安全进一步的重视。而之前很多以http协议传输的网站出现的网站信息泄露，个人信息裸露在大数据的泳池中，让我们在遇到一个陌生网站的时候，都会格外考虑其安全性。通过认证S
https://zhuanlan.zhihu.com/p/541745804 于哥你好，最近面试挺多的，尤其是在问到java面试题，Redis被问的特别多，比如 Redis的内存模型？ Redis的底层数据结构是怎么的？ Redis的多线程模型 Redis的集群原理 Redis的雪崩，击穿，穿透怎么
OpenEuler随安装盘带的openGauss的简单使用 背景 OpenGauss数据库分为多种. 随着OpenGauss操作系统也带了一个单机版的OpenGauss数据库 虽然不是集群版本的. 但是本着学习的态度还是想研究一下. 注意这里仅简单描述一下使用, 非常不全面 安装 OpenEuler
https://www.cnblogs.com/hellxz/p/14056403.html 写在前边 JVM调优更多是针对不同应用类型及目标进行的调整，往往有很大的实验成份，通过实验来针对当前应用设置相对合适的参数，提高应用程序的性能与稳定性 最近在复习JVM，Parallel Scavenage
刘志宏：开创中国EDA软件未来https://laoyaoba.com/n/518309 “20多年来，我在美国从事的主要工作是集成电路软件设计，看到我国集成电路发展水平与国际先进水平的巨大差距，心中百感交集。怀揣着满腔热血和一颗报国心，我毅然决定回国创业，把多年积累的知识和经验带回来，填补国内空白
Nginx 超时配置,连接时间过长直接关闭连接,显示timeout http { #每个 TCP 连接最多可以保持多长时间 keepalive_timeout 60; #客户端向服务端发送一个完整的 request header client_header_timeout 10; #客户端发送服务端
https://www.cnblogs.com/dwtfukgv/p/15203960.html 目录 主流CPU架构 CPU多核对redis性能的影响 NUMA架构对redis性能的影响 绑核的风险和解决方案 绑核的风险 解决方案 作者：@dwtfukgv本文为作者原创，转载请注明出处：https
https://wangkai.blog.csdn.net/article/details/111571446 文章目录 CPU架构多核架构多CPU架构CPU架构的影响 CPU多核对Redis的影响需求条件结果原因优化 CPU 的 NUMA 架构对 Redis 性能的影响Redis 实例和网络中断程
http://www.liuhaihua.cn/archives/708050.html 技术群里，问得最多的就是tps和qps，有相似的地方，也有差异的地方，我简单谈下自己的理解。（由于比较忙，下面部分摘抄自网络） QPS：Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每
TCP与UDP基本区别 基于连接与无连接TCP要求系统资源较多，UDP较少；UDP程序结构较简单流模式（TCP）与数据报模式(UDP);TCP保证数据正确性，UDP可能丢包TCP保证数据顺序，UDP不保证 UDP应用场景： 面向数据报方式网络数据大多为短消息拥有大量Client对数据安全性无特殊要求
确定优化目标 优化前，首先要确定观察到的网络性能指标，要达到多少才合适？ 虽然网络性能优化的整体目标，是降低网络延迟（如 RTT）和提高吞吐量（如 BPS 和 PPS），但具体到不同应用中，每个指标的优化标准可能会不同，优先级顺序也大相径庭。 NAT 网关通常需要达到或接近线性转发，也就是说， PP
第六部分 编译优化 Nginx可以自行编译,所以里面可以设置多个编译策略. 也可以自行修改源码,便于比如进行ip_hash的全IP地址验证. 也可以修改nginx的版本号等信息, 避免内发现. 还可以按照不同的CPU类型进行优化 选择更高级别的优化参数. 不编译debug等的信息,便于降低内存占用等
https://linux.cn/article-15457-1.html 不要指望再看到任何更多的 AIX 大新闻了。这意味着最后剩下的 Unix 是 …… Linux。 这是一个时代的结束。正如上周报道的那样，IBM 已经将 AIX 的开发转移到印度。在它支付了 340 亿美金买下了红帽，有了自
https://www.cnblogs.com/jenneyblog/p/MAXDOP.html 概述 当 SQL Server 在具有多个微处理器或 CPU 的计算机上运行时，它将为每个并行计划执行检测最佳并行度（即运行一个语句所使用的处理器数）。您可以使用 max degree of paral
https://www.jianshu.com/p/ba5e3d9ecc1e 在前面的文章中，我们使用了较多的yaml文件，例如测试kubespary方式搭建的集群可用性，亦或者前文中我们搭建ingress-nginx的时候也是用了yaml文件，那么k8s中的yaml文件到底该如何来写，针对k8s中
概述G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. 停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征. G1将Java堆划分为多个大小相等的独立区域（Region），JVM最多可
https://www.cnblogs.com/MasterMonkInTemple/p/11978058.html JMeter分布式环境，一台Master，一到多台Slave，Master和Slave可以是同一台机器。 前提条件： 所有机器，包括master和slave的机器： 1.运行相同版本
摘要 最近一直在研究表大小过大,表数量过多对性能的影响. 想着能够通过truncate table 然后机器性能的变化 进行一下简单的验证. 希望能够得出一个用于调优的依据 安装Grafana监控软件 第一种方式是使用 promethus + node_exporter + grafana 的方式进
