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服務(wù)器運(yùn)維


  • 京東自建數(shù)據(jù)中心核心技術(shù)解密:基礎(chǔ)設(shè)施

    服務(wù)器運(yùn)維 / 接下來我們將為大家揭秘京東自建數(shù)據(jù)中心的核心技術(shù),通過《基礎(chǔ)設(shè)施篇》和《數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)篇》,揭開它創(chuàng)新技術(shù)的神秘面紗

  • 從零開始搭建MongoDB數(shù)據(jù)庫即服務(wù)

    服務(wù)器運(yùn)維 / 分享大綱：什么是數(shù)據(jù)庫即服務(wù)MongoDB如何搭建一個(gè)MongoDB數(shù)據(jù)庫即服務(wù)一、什么是數(shù)據(jù)庫即服務(wù)(DBaaS)

  • 一個(gè)MySQL 5.7分區(qū)表性能下降的案例分析與排查

    服務(wù)器運(yùn)維 / 前言：希望通過本文,使MySQL5.7.18的使用者知曉分區(qū)表使用中存在的陷阱,避免在該版本上繼續(xù)踩坑.同時(shí)通過對(duì)源碼的分享,升級(jí)MySQL5.7.18時(shí)分區(qū)表性能下降的根本原因,向MySQL源碼愛好者展示分區(qū)表實(shí)現(xiàn)中鎖的運(yùn)用

  • 維護(hù)了這么久的服務(wù)器，你真的認(rèn)識(shí) Web 緩存體系？

    服務(wù)器運(yùn)維 / 我們今天討論,如何縮短處理時(shí)間.因?yàn)榉祷財(cái)?shù)據(jù)我們可以通過各種各樣方式解決.那么處理時(shí)間如何縮短也有很多方式.比如你去提高服務(wù)器并發(fā),修改架構(gòu)等等有非常多的處理方式.咱們今天講如何使用緩存來減少處理時(shí)間這是今天的重點(diǎn)

  • 關(guān)于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的一些感想和建議

    服務(wù)器運(yùn)維 / 在oracle做研發(fā)和售后這么多年,為很多大客戶的數(shù)據(jù)庫做了優(yōu)化,這些客戶的系統(tǒng)都是非常重要的系統(tǒng),而且都配備了非常專業(yè)的DBA(或者聘請(qǐng)了業(yè)界知名的第三方維護(hù)團(tuán)隊(duì)),但是查出來的性能問題還是觸目驚心(第一次優(yōu)化前都是抱著試試看的態(tài)度,看了優(yōu)化報(bào)告才知道問題有多嚴(yán)重,系統(tǒng)還有那么多的優(yōu)化空間),可想而知其他中小客戶的系統(tǒng)面臨的是一個(gè)什么情況

  • 鳳凰網(wǎng)：基于服務(wù)樹的監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)踐

    服務(wù)器運(yùn)維 / 說到監(jiān)控,大家肯定能列舉不少,zabbix、nagios、open-falcon、Prometheus等.鳳凰網(wǎng)和其他大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司一樣,一開始選擇了開源的zabbix來做為公司的監(jiān)控系統(tǒng).就這樣,相安無事,多年過去了.隨著公司服務(wù)器的不斷增長(zhǎng),我們遇到了一些難題：當(dāng)服務(wù)器量級(jí)達(dá)到3000左右時(shí),監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢遇到瓶頸.業(yè)務(wù)上報(bào)監(jiān)控系統(tǒng)不方便,沒有相應(yīng)的接口或SDK

  • Redis 備份、容災(zāi)及高可用實(shí)戰(zhàn)

    服務(wù)器運(yùn)維 / 這種架構(gòu)同樣是一個(gè)Master和兩個(gè)Slave.不同的是Master和Slave1使用keepalived進(jìn)行VIP轉(zhuǎn)移.Client連接Master的時(shí)候是通過VIP進(jìn)行連接的.避免了方案一IP更改的情況.Redis主從復(fù)制優(yōu)點(diǎn)與不足優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了對(duì)master數(shù)據(jù)的備份,一旦master出現(xiàn)故障,slave節(jié)點(diǎn)可以提升為新的master,頂替舊的master繼續(xù)提供服務(wù)實(shí)現(xiàn)讀擴(kuò)展

  • 如何打造一個(gè)日均PV千萬級(jí)別的大型系統(tǒng)？

    服務(wù)器運(yùn)維 / 關(guān)于單元測(cè)試的重要性和如何編寫單元測(cè)試用例,在本篇就不詳述了,網(wǎng)上有大量相關(guān)的文章.總之,越大型的系統(tǒng)、越重要的系統(tǒng),單元測(cè)試的重要性越大

  • 微軟亞研院的AIOps底層算法： KPI快速聚類

    服務(wù)器運(yùn)維 / 智能運(yùn)維中存在海量時(shí)序數(shù)據(jù)(KPI)需要監(jiān)控、檢測(cè)異常、關(guān)聯(lián),而AIOps的一個(gè)底層算法就是把大規(guī)模時(shí)序數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地聚類成有限的若干類別,從而大大降低后續(xù)數(shù)據(jù)分析與挖掘工作的開銷.?其應(yīng)用場(chǎng)景包括自動(dòng)適配異常檢測(cè)算法、輔助標(biāo)注、輔助構(gòu)建故障傳播鏈等

  • MySQL主從延遲復(fù)制實(shí)踐及生產(chǎn)故障案例恢復(fù)實(shí)踐

    服務(wù)器運(yùn)維 / )寫一個(gè)腳本,利用定時(shí)任務(wù)控制sql_thread的停止和運(yùn)行,進(jìn)而庫就可以控制實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的從庫延遲復(fù)制功能了,這就是思想的重要性.當(dāng)然了5.6版本就用軟件提供的功能吧,5.6以前的數(shù)據(jù)庫要想實(shí)現(xiàn)延遲復(fù)制,可以思考下老男孩曾經(jīng)用過的延遲備份以及延遲復(fù)制的思路
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