前言 最近学习了很长时间的Linux内核参数 但是大部分是纸上谈兵. 也没有一个好的系统用于学习和参照 晚上搜索F5资料时发现F5有一些iso和ova文件 就想着下载学习一下. 看看F5系统默认的参数是多少. 反向代理-负载均衡的技术总结 反向代理-负载均衡其实种类挺多的, 也是现在互联网一个比较基
摘要 前面一部分学习了 buildkit的简单搭建 也学习会了如果build images的简单处理 但是搭建镜像只是万里长征第一步. 如何进行微服务部署,才是关键的第二步. 公司最近使用基于K3S的K8S发行版 基于此 准备进行下一步的学习 简单结论 Buildkit 能够极大的减少镜像的大小 并
摘要 先进行了一个PG数据库的测试. Mysql数据库的测试稍后跟上. 紧接着上一篇的安装, 部分文件可能需要特定路径才可以. sysbench 测试的说明 一个参数 这里稍微说一下参数的问题 sysbench \ --db-driver=pgsql \ # 针对POSTGRESQL 数据库测试 -
背景 最近公司购买了一台服务器, 要进行一次性能测试. 基于此, 我这边进行了一下超线程与否的测试验证 使用stress-ng的命令,对所有的 CPU 方法进行测试 然后只分析 bogo ops/s 进行简要分析 测试结果 for i in ackermann apery bitops callfu
https://www.jianshu.com/p/8354e647cf71 在学习这篇文章前，只知道DNS就是做域名解析的，查到域名对应的ip就结束了。没成想惊呆了，DNS还有这么大的规模这么低的时延要求。 阿里云DNS是一个复杂的巨型分布式系统。依托云计算丰富的计算和存储资源和技术，阿里云在全球
项目中使用了mysql数据库，但数据量增长太快，不久到了百万级，很快又到表到了千万级，尝试了各种优化方式，最终效果仍难达到秒级响应，那么引发了我关于数据库选型到一些思考。 1、mysql的单表性能瓶颈究竟是多少？ 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万
震惊，用了这么多年的 CPU 利用率，其实是错的 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjE3MTcwMg==&mid=2247483755&idx=1&sn=5324f7e46c91739b566dfc1d0847fc4a&chksm=f9aa33b2cedd
Red Hat 弃用了 Red Hat Enterprise Linux 7 中可用的 I/O 调度程序，并引入了四个新的 I/O 调度程序，如下所示， 运行以下命令检查 RHEL8 和 RHEL9 中可用的调度程序 # dmesg | grep -i scheduler [ 0.507104] i
摘要 昨天学习了使用python进行数据库主键异常的查看. 当时想我们有跨数据库的数据同步场景. 对应的我可以对不同数据库的相同表的核心字段进行对比. 这样的话能够极大的提高工作效率. 我之前写过很长时间的shell.昨天跟着同事开始学python. 感觉的确用python能够节约大量的时间. 生活
（由于安装了汉化包，英文版的用户可以对应图标来操作） 选中菜单栏文件，之后选择项目结构 选择Libraries 点击+ 