阻塞线程被认为是一种不好的做法，主要原因有两个:线程消耗内存。线程通过上下文切换消耗处理时间。以下是我因这些原因而遇到的困难:非阻塞的异步代码也应该消耗几乎相同数量的内存，因为调用堆栈应该保存在执行异步调用之前的某处(上下文被保存，之后全部)。如果线程效率非常低(在内存方面)，为什么OS/CLR不提供更轻量级的线程版本(仅保存调用堆栈的上下文而不保存其他内容)？这不是解决内存问题的更简洁的解决方案，而不是迫使我们以异步方式重新构建我们的程序(这要复杂得多，更难理解和维护)吗？当线程被阻塞时，操作系统会将其置于等待状态。操作系统不会上下文切换到sleep线程。由于线程生命周期的95%以上

我有一个在VisualStudio2010和MonoDevelop2.8上开发的C#服务器。NET框架4.0看起来此服务器在Windows上的表现(在可伸缩性方面)比在Linux上好得多。我使用Apache的ab工具在nativeWindows(12个物理内核)以及8核和12核Windows和Ubuntu虚拟机上测试了服务器可扩展性。Windows响应时间非常平稳。当并发级别接近/超过核心数量时，它开始回升。出于某种原因，Linux响应时间要差得多。从并发级别5开始，它们几乎呈线性增长。8核和12核LinuxVM的行为也类似。所以我的问题是:为什么它在linux上表现更差？(以及我该如

作者简介：一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 公众号：网络豆云计算学堂 座右铭：低头赶路，敬事如仪个人主页： 网络豆的主页​​​​​写在前面           本系列将会持续更新云计算阿里云ACA的学习，了解云计算及网络安全相关从业的基础知识，以及阿里云产品的使用部署。提升个人对云计算产品技术的理解。           阿里云云计算助理工程师认证（ACA-AlibabaCloudCertificationAssociate）是面向使用阿里云基础产品的专业技术认证，主要涉及阿里云的计算、存储、网络、云数据库、安全类的核心产品，是对学员掌握阿里云主要产品技术技能水平的全面

本文分享自华为云社区《【自定义指标HPA】基于容器网络流量指标进行弹性伸缩》，作者：可以交个朋友。一、背景业务程序非CPU、memeory敏感类业务，希望可以基于流量指标进行HPA弹性伸缩，但是大部分程序并没有集成PrometheusSDK相关代码进行插桩。此时可以通过cAdvisor提供的容器网络流量指标实现业务峰谷期间的弹性扩缩容。二、方案介绍cAdvisor负责节点上的容器和节点本身资源的统计，内置在kubelet中，并通过kubelet的/metrics/cadvisor 接口对外提供API。它可以采集容器网络累积接收数据总量和容器网络累积传输数据总量,即网络流入和流出指标。参考指标:

本文分享自华为云社区《RDSforMySQLServerless公测上线：弹性伸缩，最高可降成本超80%》，作者：GaussDB数据库。随着科技的快速发展，我们正在迅速步入一个全新的数字化时代。数字化时代，数据是最宝贵的资源。数据库作为存储数据的仓库，重要性更是不言而喻。一、业务背景及痛点为了确保数据库的可用性和可靠性，开发者在服务器资源配置时往往慎之又慎，以保障业务高峰时数据库能正常运行。在传统云主机架构下，用户购买的服务器，只要运行就会持续消耗资源，持续产生费用。通常每台服务器资源是固定且有限的，而服务器负载情况是动态的，这也导致资源使用率有浮动造成浪费。举个例子，A公司是互联网教育培训行

负载均衡SLBSLB实现原理：①访问流量路径 采用集群部署，当前提供四层（TCPUDP）和七层（HTTPHTTPS）的负载均衡服务。系统由三部分构成：四层负载均衡，七层负载均衡控制系统；四层：LVS+Keepalived 七层：tengine；②控制系统：用于监控和配置整个负载均衡系统Master+Agent:Master接受用户的配置请求  Agent:Agent部署在lvs和tengine集群上SLB的组成来自外部的访问请求通过负载均衡实例并根据相关的策略和转发规则分发到后端云服务器进行处理；负载均衡实例监听后端服务武器SLB实例规格：①性能共享性实例：资源是所有实例共享的，不保障实例的性

云计算与网络：弹性伸缩（AutoScaling，简称AS）简介定义和目的工作原理应用场景技术实现弹性伸缩（AutoScaling，简称AS）是云计算中一项重要的功能，它使得云基础设施能够根据负载的变化自动调整资源。这不仅提高了资源利用效率，还有助于优化成本和提供更稳定的服务。以下是关于弹性伸缩的详细介绍：定义和目的弹性伸缩是一种自动化机制，它根据预设的规则和指标（如CPU利用率、内存使用量、网络流量或自定义指标）来增加或减少云资源（如虚拟机实例）。主要目的包括：适应负载变化：自动适应应用程序需求的波动，确保在用户需求增加时增加资源，在需求减少时减少资源。成本优化：避免过度配置资源，按实际需求分

我正在与我的一个团队合作开发一个小型应用程序，该应用程序需要大量输入(一天的日志文件)并在几个(现在是4个，将来可能是10个)map-reduce步骤(Hadoop&Java).现在我已经完成了这个应用程序的部分POC，并在4个旧桌面(我的Hadoop测试集群)上运行它。我注意到的是，如果您进行“错误”的分区，则水平缩放特性会被破坏得面目全非。我发现比较单个节点(比如20分钟)和所有4个节点上的测试运行只会导致50%的加速(大约10分钟)，而我预计会有75%(或至少>70%)的加速(大约5或6分钟)。使map-reduce水平缩放的一般原则是确保分区尽可能独立。我发现在我的例子中，我对

------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维，这节课带来k8s的HPA自动水平伸缩pod（视频后面有彩蛋:)）。我们知道，初始Pod的数量是可以设置的，同时业务也分流量高峰和低峰，那么怎么即能不过多的占用K8s的资源，又能在服务高峰时自动扩容pod的数量呢，在K8s上的答案是HorizontalPodAutoscaling，简称HPA自动水平伸缩，这里只以我们常用的CPU计算型服务来作为HPA的测试，这基本满足了大部分业务服务需求，其它如vpa纵向扩容，还有基于业务qps等特殊指标扩容这个在后面计划会以独立高级番外篇来作教程。自动水平伸缩，是指运行在k8s上的应用负载(

我正在开发一段要在Android上运行的Java代码。我做了一些测试，看看它的扩展性如何。我首先在Windows桌面上运行代码，然后在4.0Android设备上运行。与前者相比，后者的规模非常非常差。我需要弄清楚我的代码中是否存在导致此问题的低效率问题。您会推荐哪种分析工具/插件在设备和桌面上运行分析以比较苹果与苹果？谢谢。 最佳答案 Ididsometestingtoseehowwellitscales.术语“规模”通常用于指代必须“扩展”到大量并发用户的服务器。Whatprofilingtool/plug-inwouldyour