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服务器运维
Web服务端性能提升实践
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/ 关于这部分佐证的数据就不在这边过多叙述了,感兴趣的同学可以自己看一下这方面的资料.比如Web服务端由Ruby切换为Go性能提升15倍的老故事(Ruby使用的是绿色线程,即只有一个CPU得到利用).虽然这个故事可能有点夸大,但是并行带来的性能提升是毫无疑问的.(Ruby切换为Go:http://www.vaikan
如何选择最合适的Serverless服务?
服务器运维
/ 这个新的结合领域就是无服务器计算(Serverless).易于部署的容器实例集合、无处不在的基于RESTAPI的外部服务、易于实现RESTAPI的新编程语言使得以RESTAPI提供接口成为一种简单而可行的选择.这些技术相互结合,创造了一种全新的计算形式.我们已经很熟悉这种新的编程形式的诸多方面(例如如何设计和实现RESTAPI,如何设计实现微服务),但是仍有一些方面并不为人熟知.从Node
硬件运维:使用IPMITOOL解决服务器底层维护难题
服务器运维
/ IPMI(intelligentplatformmanagementinterface)智能平台管理接口是一种开放标准的硬件管理接口规格,定义了嵌入式管理子系统进行通信的特方法.IPMI信息通过基板管理控制器(BMC)(位于IPMI规格的硬件组上)进行交流.使用低级智能管理而不使用操作系统进行管理,用户可以利用IPMI监视服务器的物理健康状态,如温度、电压、风扇工作状态、电源状态等
开启HSTS让浏览器强制跳转HTTPS访问
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/ Strict-Transport-Security:max-age=expireTime[;includeSubDomains][;preload]max-age,单位是秒,用来告诉浏览器在指定时间内,这个网站必须通过HTTPS协议来访问.也就是对于这个网站的HTTP地址,浏览器需要先在本地替换为HTTPS之后再发送请求
杀手SQL:一条关于 ‘Not in’ SQL 的优化案例
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/ 我们举例说明一下:SQL1:CREATETABLE T_OBJASSELECTOBJECT_ID,OWNER,OBJECT_NAME,OBJECT_TYPEFROMDBA_OBJECTSWHEREOWNER!=‘SEROL’;SQL2:CREATETABLET_TABLE ASSELECTOWNER,TABLE_NAMEFROMDBA_TABLESWHEREOWNER!=
解锁MySQL备份恢复的4种正确姿势
服务器运维
/ 了解了简单的一些用法后我们再着重看一下几个参数:master-data获取备份数据的Binlog位置和Binlog文件名,用于通过备份恢复的实例之间建立复制关系时使用,该参数会默认开启.dump-slave用于在slave上dump数据,建立新的slave
内部办公网与IDC机房的GRE隧道配置实践
服务器运维
/ 可以看到,公司和机房的服务器上各有一个内网IP和外部IP.gre隧道的原理就是把两台服务器的外网IP进行绑定,在两个外网IP直接建立一条隧道tunnel2.tunnel2对服务器看来,就像一个网口,直连着隧道的另一边
硬件运维:MegaCli搞定在线磁盘阵列维护
服务器运维
/ 硬件维护工具我常用的就2个,倚天剑ipmitool以及屠龙刀MegaCli,在前面的文章已经介绍了ipmitool,今天我们来介绍MegaCli
Nginx小技巧——几种常见实现301重定向方法上的区别
服务器运维
/ Nginx下常见的301跳转有以下三种,虽然都能达到同样的目的.但是三种写法上还是有区别的,主要的区别是在正则匹配的性能上
前聚美优品运维负责人:CMDB的那些事儿
服务器运维
/ 张川,前聚美优品运维负责人.任职聚美优品四年间,负责运维自动化系统、监控系统及网站系统架构的优化与重构.主导设计并参与建设运维平台,推动完成了整个运维团队从工具化、人工化到平台化的过渡.同时,在公司的多次大促活动中(瞬时并发达到平时几十倍),保证各业务线系统的稳定
解决现代大数据服务部署的最佳方案: Mesosphere DC/OS
服务器运维
/ DC/OS的核心是ApacheMesos™,一个分布式系统内核.它拥有一个两层资源调度机制,使得分布式系统之间能够更好的分享集群资源.正因为有了两层调度机制,使得DC/OS能够在和其他容器编排系统(Kubernetes,DockerSwarm)的对比中脱颖而出.它简化了数据服务的部署和运维,并且大幅度提高了资源利用率
类Redis大容量存储-pika 主从复制原理之binlog
服务器运维
/ pika是360Web平台部DBA与基础架构组合作开发的大容量类Redis存储,pika的出现并不是为了替代Redis,而是Redis的场景补充.pika力求在完全兼容Redis协议、继承Redis便捷运维设计的前提下通过持久化存储的方式解决Redis在大容量场景下的问题,如恢复时间慢、主从同步代价高、单线程相对脆弱、承载数据较有限、内存成本高昂等
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