一、TCP vs. UDP TCP可提供可靠的数据传输而UDP无法做到，那我们为什么还用UDP？ ·使用UDP传送单条消息的开销要比TCP小 ·响应式通信，UDP的速度要比TCP快。 DNS是应用UDP的绝好例子。 但使用UDP又需要可靠性保证的应用程序必须自行实现可靠性保障功能。 如果需要更高级的
学习 尚硅谷 宋红康 JVM从入门到精通 的学习笔记 概述 MAT (Memory Analyzer Tool ) 工具是一款功能强大的Java堆内存分析器.可以用于查找内存泄露以及查看内存消耗情况. MAT是基于Eclipse开发的,不仅仅可以单独使用,还可以作为插件的形式内嵌在Eclipse中使
https://cloud.tencent.com/developer/article/2013908 上集说到nginx的http七层代理，其实它工作在OSI七层模型的应用层。由于其可以解析http协议，我们可以根据URI进行请求的分发，具有很大的灵活性，但是协议的解析存在性能的消耗。为了能获取更
https://www.modb.pro/db/516032 0.引言 我们经常会好奇，我启动了一个 JVM，他到底会占据多大的内存？他的内存都消耗在哪里？为什么 JVM 使用的内存比我设置的 -Xmx 大这么多？我的内存设置参数是否合理？为什么我的 JVM 内存一直缓慢增长？为什么我的 JVM 会
https://www.cnblogs.com/punchlinux/p/16625590.html 阅读目录 配额类型 配额管理 Request 和 Limits limit-range配置： Pod未申请resource Pod申请资源 Quota资源限制 对每个命名空间的资源消耗总量提供限制（
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0246998875346680043-1-1.html 0.引言 我们经常会好奇，我启动了一个 JVM，他到底会占据多大的内存？他的内存都消耗在哪里？为什么 JVM 使用的内存比我设置的 -Xmx 大这么多？我的内存
直入正题 Epoll 用于Linux系统； IOCP 是用于 Windows； Epoll 是当事件资源满足时发出可处理通知消息； IOCP 则是当事件完成时发出完成通知消息。 从应用程序的角度来看， Epoll 本质上来讲是同步非阻塞的； IOCP 本质上来讲则是异步操作； 举例说明吧 有一个打印
https://www.jianshu.com/p/599f132192f7 参考 本文主要摘抄自频繁分配释放内存导致的性能问题的分析 现象 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为：进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70 用ps -o majflt,mi
https://cloud.tencent.com/developer/article/1420726 现象 1 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为： 进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70 2 用ps -o majflt,minflt -C pro
JVM 堆外内存查看方法JVM 堆外内存查看方法 1.概述 是否曾经想过为什么Java应用程序通过众所周知的*-Xms和-Xmx调整标志消耗的内存比指定的数量大得多 ？由于各种原因和可能的优化，JVM可能会分配额外的本机内存。这些额外的分配最终可能使消耗的内存超出-Xmx* 限制。 在本教程中，我们
文章目录 概述定义核心功能组件和生态特色亮点解决哪些问题官方性能数据 架构原理资源模型服务治理基本原理服务注册服务发现 安装部署架构集群安装 SpringCloud应用接入版本兼容创建演示父项目提供者微服务示例消费者微服务示例动态配置示例 概述 定义 PolarisMesh 官网地址 https:/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/596366375 现象 1 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为： 进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70。 2 用ps -o majflt,minflt -C program命令查看，发现m
jianshu.com/p/4ed3dd8b7b83 MAT是MemoryAnalyzerTool的简称，它是一款功能强大的Java堆内存分析器，可以用于查找内存泄漏以及查看内存消耗情况。MAT是 基于Eclipse开发的一款免费的性能分析工具，读者可以在http://www.eclipse.org
第二讲 Kafka架构 课程大纲 课程内容 学习效果 掌握目标 Kafka架构 Kafka就 掌握 Kafka ack Exactly once Kafka log Kafka log 掌握 Kafka log合并 Flume消息flush和Retention Kafka Leader Electi
Kafka 性能优化与问题深究 一．Kafka深入探究 1.1 kafka整体介绍 1. 1.1 Kafka 如何做到高吞吐、低延迟的呢？ Kafka是一个分布式高吞吐量的消息系统，这里提下 Kafka 写数据的大致方式：先写操作系统的页缓存（Page Cache）,然后由操作系统自行决定何时刷到磁
在早期NVMe的讨论话题中，常常将之AHCI协议进行对比，在支持的最大队列深度、并发进程数以及消耗时钟周期数等方面，NVMe吊打了AHCI。最直观也最权威的就是下面这张对比图片。 NVMe与AHCI协议对比（来源：sata-io.org） SATA的发展最早可以追溯到上世纪80年代的IDE/ATA，
https://www.cnblogs.com/luohaixian/p/17509742.html 1. RaftHttp模块介绍 在etcd里raft模块和网络模块是分开的，raft模块主要负责实现共识算法，保证集群节点的一致性，消息的发送和接收则交给raftHttp网络模块来处理，由上层应用模
https://www.zhihu.com/people/keen-wang 前言 声明：此文为本人历史笔记的整理，文章实际撰写时间为2021年2月份，所以本中所使用的相关组件版本较老。此文是通过压力测试以理解MinIO在当前硬件条件下能提供的性能，以及相关的资源消耗情况。转载请注明出处，谢谢! 前
https://www.cnblogs.com/caodan01/p/14745562.html 一、动静分离 动静分离，通过中间件将动静请求和静态请求进行分离； 通过中间件将动态请求和静态请求分离，可以减少不必要的请求消耗，同时能减少请求的延时。 通过中间件将动态请求和静态请求分离，逻辑图如下:
