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Linux服务简单优化

硬件优化 处理器:核心数、主频、制程工艺、线程数、缓存等 核心数:1、2、4、6、8、12、24、32等 主频:2.0GHz、2.3GHz等等 制程工艺:22nm、14nm、10nm等等 线程数:1、2 缓存:L1、L2、L3 建议:尽量选择核心数越多、主频越高、制程工艺更新、支持超线程、缓存容量越大,且上市已过半年左右的 处理器。 内存:容量、频率、代数 容量:1G、2G、4G、8G、16G、32G 频率:1600、1866、2133、2400MHz等 代数:1、2、3、4代 建议:尽量选择单条容量16G或32G的DDR4 2133MHz及以上频率的内存条。 硬盘:类型、转速、接口类型、RAID 类型:机械和SSD固态 转速:5400、7200、10000、15000 转/分(机械硬盘) 接口类型:SATA、SAS、PCI-E RAID:0、1、5、6、10、50、60 建议:尽量选择支持PCI-E的SSD固态硬盘,尤其数据库、搜索引擎。 网卡:速率、接口类型 速率:10Mbps、100Mbps、1Gbps、4Gbps、10Gbps 接口类型:以太网、光纤等 建议:大部分服务器默认提...

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Zipkin分布式任务追踪 zipkin简介 Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统,由基于 Google Dapper 的论文设计而来,由 Twitter 公司提供开源实现,主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据,和微服务架构下的接口直接的调用链路和系统延时问题。 Zipkin 提供了自己的UI,应用将自己的监控数据报告给zipkin,由Zipkin 汇集并提供关联图展示,Zipkin可以追踪请求调用链路。Zipkin 以 Trace 的结构表示一次请求的追踪,又把每个Trace拆分为若干个有依赖关系的 Span,在微服务架构中,一次用户的请求可能会被后台的若干个服务处理,这完整的一次用户请求可以一条调用链路Trace,每个调用处理请求的服务可以理解为一个Span(如API服务),这个服务也可能继续调用其他的服务,因此形成一个Span的树形结构,以体现服务间的调用关系。 Zipkin 的用户界面除了可以查看 Span 的依赖关系之外,还以瀑布图的形式显示了每个 Span 的耗时情况,可以一目了然的看到各个服务的性能状况。打开每个 Span,还有更详细的数据以键值对的形...

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