文章目录http客户端Feign使用步骤自定义Feign的配置Feign的性能优化Feign的性能优化-连接池配置Feign的最佳实践http客户端FeignFeign的介绍：Feign是一个声明式的http

SpringCloud之Nacos注册中心Nacos注册中心nacos启动服务注册到Nacosnacos服务分级模型NacosRule负载均衡策略根据集群负载均衡加权负载均衡Nacos环境隔离-namespaceNacos

背景TiDB集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指

负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

Hive的本质是一个数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理和分析存储在Hadoop集群中的数据。

RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。

本文将介绍十大.NETCore性能优化技巧，帮助开发者提升应用程序的性能。使用异步编程.NETCore支持异步编程模型，这有助于减少线程阻塞，提高应用程序的响应能力。

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c8a2d17baeef411980b44b432eb9692a.png)配置共享搭建Nacos集群Feign

2、Socket.D的集群应用在Socket.D的集群故事里，会有三个角色：请求者经理人（或者中间人）响应者客户端通过url连接经理人后

首先，我们需要明确性能优化的目标和原则。性能优化并不总是关于使代码运行得尽可能快，有时候更重要的是代码的可读性、可维护性和可扩展性。因此，在追求性能的同时，我们需要权衡各种因素，避免

K8sGPT介绍k8sgpt是一个扫描Kubernetes集群、诊断和分类问题的工具。它将SRE经验编入其分析器中，并帮助提取最相关的信息，通过人工智能来丰富它。

本文将介绍十大.NETCore性能优化技巧，帮助开发者提升应用程序的性能。1.使用异步编程.NETCore支持异步编程模型，这有助于减少线程阻塞，提高应用程序的响应能力。

前提条件：已经安装了Java环境（Kafka是基于Java开发的）。已经有三台独立的服务器（节点），每台服务器相互做地址解析。一Java环境部署：1.1官网下载jdkJava下载官网https://www.oracle.com/cn/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html1.12解压jdk到/usr/loc

比如redis集群，6主6从：主提供读写，从作为备，从不提供读写服务。6主6从架构下，1台平均抗3w-4W并发，还可以抗住18Wqps-24Wqps。并且，如果QPS达到100w，通过增加re

hyper-vubuntu的响应速度卡顿的替代方案hyper-vubuntu的响应速度卡顿问题hyper-v中Ubuntu虚拟机的性能优化用远程桌面怎么样安装另一个桌面:xfcehyper-vubuntu

反向代理缓存应用场景2.3本地应用缓存应用场景缓存介质实现1.通过编程实现2.Ehcahe缓存数据过期策略3.分布式缓存3.1Memcached基本介绍特点基本架构缓存数据过期策略数据淘汰内部实现分布式集群实现数据存储步骤

接口高并发的解决思路：加缓存数据静态化集群分布式同步转异步限流、降级适合加缓存的场景：读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）缓存的概念1）

创建块设备映像rbdcreate--size{megabytes}{pool-name}/{image-name}实例：[ceph-deploy@ceph-admin~]$rbdcreate--size1024foo罗列块设备映像rbdls{poolname}实例：[ceph-deploy@ceph-admin~]$rbdlsrbdlistfoo检索映像信息rbdinfo{pool-name}/{

在Flink中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark读取的例子。使用教程Md5Util.javaimportorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjava.security.M

今天我们来学习一下如何将YUV转换RGB的功能转换到GPU中去执行，减少CPU的计算工作量，达到性能优化的目的。解决方案是使用OpenGL渲染，将YUV转换RGB的功能交由着色器去

一、介绍Gitkube是一款用GO语言编写的、能够使用gitpush直接构建和部署Docker镜像到Kubernetes集群的工具。

计划如下：生命周期篇；IE兼容篇；性能优化、缓存方案篇；

文章目录集群服务器搭建一、新增Linux服务器1、克隆虚拟机2、修改虚拟机的硬件配置3、修改虚拟机的网络配置二、关闭防火墙1、关闭firewalld2、关闭SElinux三、修改主机名四、修改hosts

前置步骤:1).第一阶段：Hadoop单机伪分布(single)0.步骤概述1).克隆4台虚拟机2).为完全分布式配置ssh免密3).将hadoop配置修改为完全分布式4).启动完全分布式集群5).在完全分布式集群上测试

大多数开发人员认为性能优化是个比较复杂的问题，需要大量的经验和知识。是的，这并不没有错。

目录什么是运维工程师1.系统维护：2.故障排除：3.安全管理：4.性能优化：5.自动化流程：6.云计算服务：运维工程师需要学什么Linux系统知识：网络基础知识：企业级负载集群：高可用集群：运维监控：脚本编程

redis集群文章目录redis集群一、集群简介现状问题集群架构集群作用二、Cluster集群结构搭建搭建方式Cluster配置三、配置redis集群实例1.安装配置redis2.安装配置工具3.启动每一个节点并执行集群构建脚本

目录1.创建一个普通的maven工程1java连接单机redis(1)在一个项目中创建子模块.方便于整理.（2）引入redis依赖（3）测试2java通过连接池连接redis3java连接redis集群

PROTOCOLhttp或者https（如果你在Elasticsearch前面有一个https代理）HOSTElasticsearch集群中任意节点的主机名，或者用localhost代表本地机器上的节点

上周六的时候我在部门里进行了一次分享，主题是《k8s集群的搭建实战分享》。其实，k8s那门技术我很早就想学了，大概是在三年前，那时候还在学校。今天再次意识到自己还没很多知识没有学好！

hadoop启动与停止单个节点逐一启动在主节点上使用以下命令启动HDFSNameNode：hadoop-daemon.shstartnamenode在每个从节点上使用以下命令启动HDFSDataNode：hadoop-daemon.shstartdatanode在主节点上使用以下命令启动YARNResourceManager：yarn-daemon.shstartresourcemanager在每

HDFS的超级用户不一定非得是namenode主机上的超级用户，也不需要所有的集群的超级用户都是一个。同样的，

（一）常见的性能指标及USE分类法1.CPU性能指标1.1CPU使用率用户CPU系统CPUIOWAIT软中断硬中断窃取CPU客户CPU1.2上下文切换自愿上下文切换非自愿上下文切换（CPU抢占）1.3平均负载1.4CPU缓存命中率2.内存性能指标2.1系统内存指标已用内存剩余内存可用内存缺页异常主缺页异常次缺页异常缓存/缓冲区使用率命中率Slabs2.2进程内存指标虚拟内存（VSS）常驻内存（RS

直接查数据库，现在低代码平台需要先经过元数据解析后，才知道如何查数据库，因此增加了查询的耗时，针对不同的低码平台设计，影响的点还不一样：以salesforce为例，多数都是大宽表的方式来存储数据，那么性能优化就会比较难

写脚本之前先安装服务yuminstallrsync-y#!/bin/bash#$#：表示传递给脚本或函数的参数个数。#1获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出pcount=$#if((pcount==0));thenechonoargs;exit;fi#2获取文件名称p1=$1fname=`basename$p1`echofname=$fname#3获取上级目录到绝对路径pdir=`cd-P$(

centosLB负载均衡集群三种模式区别LVS/NAT配置LVS/DR配置LVS/DR+keepalived配置nginxip_hash实现长连接LVS是四层LB注意down掉网卡的方法nginx效率没有

一、基本知识HeartbeatHeartbeat项目是Linux-HA工程的一个组成部分，其与lvs在本质上无关。Heartbeat提供了2个核心的功能正是lvs所需要的，心跳监测部分和资源接管，心跳监测可以通过网络链路和串口进行，而且支持冗余链路，安装了Heartbeat的两台机器会通过心跳检测互相检测对方的状态，当检测到对方失效的时候会调用资源接管来做接管服务器，保证高可靠性。在一个高可靠的l

搭建环境Idea工程目录结构parent父工程api-service子工程api-service-impl子工程web子工程创建父工程Parentimage.pngimage.png4.0.0com.springboot.dubboparentpom1.0-SNAPSHOTapi-service-implapi-servicewebUTF-81.81.81.84.0.13.4.130.2.0org

前端性能优化是

Spark官方提供的一个Python类库，其中内置了完全的SparkAPI，使得Python用户在导入这个类库后，可以使用自己熟悉的Python语言来编写Spark应用程序，并最终将程序提交到Spark集群运行

第六章架构核心技术-池化思想-异步结合性能优化最佳实践第1集RestTemplate里面的存在的问题你知道多少-Brokenpipe错误项目就更新到第六章了，剩下的内容放百度网盘里面了，需要的来取。

使用solr6.0搭建solrCloud一、搭建zookeeper集群下载zookeeper压缩包到自己的目录并解压（本例中的目录在/opt下），zookeeper的根目录我们在这里用${ZK_HOME

软件的分类单机版软件，分布式软件分布式软件：C/S架构软件：客户端需安装专门软件B/S架构软件：客户端为浏览器3.软件测试的定义与原则1》测试显示软件存在缺陷2》穷尽测试是不可能的3》测试尽早介入4》缺陷集群性

目录一、准备工作1.1、创建3台虚拟机1.1.1、下载虚拟机管理工具1.1.2、安装虚拟机管理工具1.1.3、下载虚Centos镜像1.1.4、创建台个虚拟机1.1.5、设置虚拟机网络环境1.2、虚拟机基础配置（3台虚拟机进行相同处理）1.2.1、配置host1.2.2、关闭防火墙1.2.3、将桥接的IPv4流量传递到iptables的链二、Docker安装三、Kubernetes安装3.1、配置

法一：使用KubeSphereAll-in-One模式轻松部署k8s集群（强烈推荐新手使用）参考链接：https://kubesphere.com.cn/docs/quick-start/all-in-one-on-linux

GCCsudoapt-getinstallgcc3.安装RUBYsudoapt-getinstallrubysudoapt-getinstallrubygems4.安装rubyredis库geminstallredis5.创建集群目前测试过程中

起因漏扫redis连接发现弱口令需要修改先连上去看看是空口令还是弱口令redis-cli-p6379-ha.b.c.dinfosentinel找到启动服务器的配置文件cp-av/app/redis-7001/redis.conf/app/redis-7001/redis.conf.bak20240207echo"requirepass口令">>/app/redis-7001/redis.conf主

文章目录1、setState1.1setState的三种用法1.2setState为什么是异步2、React性能优化2.1react的更新机制2.2如何优化性能2.2.1shouldComponentUpdate2.2.2PureComponent2.2.3memo3

4.1、数据是如何存储的关于复制4.2、垃圾回收机制4.2.1、标记清除（各大浏览器主流算法）4.2.2、引用技术4.3、v8如何执行一段js代码4.3.1、V8是执行js程序的过程如下：4.3.2、js性能优化

MySQL主从模式，一主多从、读写分离等。但是单主如果发生单点故障，从库切换成主库还需要作改动。因此，如果是双主或者多主，就会增加MySQL入口，提升了主库的可用性。因此随着业务的发展，数据库架构可以由主从模式演变为双主模式。双主模式是指两台服务器互为主从，任何一台服务器数据变更，都会通过复制应用到另外一方的数据库中一，双主双写&是双主单写双主双写存在以下问题：ID冲突在A主库写入，当A数据未同步