大家好，我是良许。不管你用的是什么操作系统，网速都是你非常关心的一个性能指标，毕竟，谁都不想看个视频结果网速卡到你怀疑人生。本文介绍三个Linux命令行下的网络测速工具，让你随时随地知道你的网络状况。fastfast是Netflix提供的一项服务，它不仅可以通过命令行来使用，而且可以直接在Web端使用：fast.com

在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka搭建的日志集群单个Topic可以达到几百万的TPS，而使用RocketMQ组件的核心业务集群，集群TPS只能达到几十万TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。温馨提示：TPS只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两

0.时序数据库时间序列（TimeSeries）：是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列，通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，1小时等）。时间序列数据可被简称为时序数据。实时监控系统所收集的监控指标数据，通常就是时序数据。时序数据具有如下特点：每一个时间序列通常为某一固定类型的数值

操作系统及MySQL数据库的实时性能状态数据尤为重要，特别是在有性能抖动的时候，这些实时的性能数据可以快速帮助你定位系统或MySQL数据库的性能瓶颈，就像你在Linux系统上使用「top，sar，iostat」等命令工具一样，可以立刻定位OS的性能瓶颈是在IO还是CPU上，所以收集/展示这些性能数据就更为重要，那都有哪些重要的实时性能状态指标可以反应出系统和

消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而Kafka具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解Kafka消息存储设计的那些事。在Kafka的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们Java后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到

调优基本概念在调整JVM性能时，通常有三个组件需要考虑：1.堆大小调整2.垃圾收集器调整3.JIT编译器大多数调优选项都与调整堆大小和选择合适的垃圾收集器有关，JIT编译器对性能也有很大影响，但很少需要对其进行调优，尤其是针对较新版本的JVM。通常，在进行Java程序调优的时候，会重点关注两个主要指标：响应

导读：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一个优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过

高并发高并发（HighConcurrency）是指系统运行过程中的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求，例如淘宝双十一、京东618类的活动。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作（对资源的请求、数据库的操作等）。高并发相关常用的一些指标有：响应时间、吞吐量、每秒查询率QPS、并发用户数

VM集群由以下子模块组成vmstorage：存储原始数据，并根据指定时间范围和标签过滤条件等返回查询数据集vminsert：接收数据写入，并根据指标名和标签按一致性hash分发至集群中vmstorage节点vmselect：执行查询请求，从数据所在的vmstorage节点获取数据每个模块可以独立扩缩容。其中vmstorage各节点之间不互相通信，属于sharenothing架构。如此可以增加集群可用性，也简化了集群维护、扩容。

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