当您的用户数量增加时，EC2上基于Lamp的站点的常见瓶颈是什么(以及什么往往最先被打破)？假设:-体面的数据库设计-cron上有一些Ram和CPU密集型进程，但在正常使用期间没有ram/cpu密集型的东西。 最佳答案 好问题-我们用Nginx替换了A，我们的PHP现在是fpm。这使我们能够设置更多的应用程序平衡器来处理流量高峰等等。我们还将主数据库移动到CouchDB(BigCouch)，但通常没有办法在不知道您的应用程序做什么的情况下避免灾难。EC2瓶颈EC2瓶颈或问题更容易概括和确定。磁盘输入/输出例如，一个非常普遍的瓶颈是磁
我在Node.js和MySQL中创建这个Web应用程序，我正在为数据同步而苦苦挣扎。场景如下:假设我们有1000位客户，他们的办公室/站点中都有一个本地网络服务器数据库。用户可以登录、编辑数据、数据记录传感器等。就示例而言，所有这些事件每天为每个客户/站点贡献大约500KB的表格数据。因此，这1000个客户中的每个客户都有一个本地数据库，该数据库将始终在一天内多次更新新数据。同时，所有1000名客户都有一个云服务，允许他们登录并查看他们的所有数据，就好像他们在本地现场一样。他们还可以从云端进行更改，编辑/创建/删除数据。现在我遇到的问题是:每个站点都需要与云服务器双向同步。你有什么建议
对于Facebook应用程序，我必须在我的MySQL数据库中存储用户的好友列表。此列表是从我的数据库请求的，与其他数据等进行比较。目前，我将这个friend列表存储在我的用户表中，friend的uid放在一个“文本”字段中，带有“|”作为分隔符。例如:ID-UID-NAME-FRIENDS=>1-123456789-JohnDoe-987654321|123456|765432我的PHP文件请求这一行并通过展开该字段('|')来提取好友列表。这一切都很好，每1000个用户大约有5MB磁盘空间。现在的问题:对于一个额外的功能，我还需要保存用户friend的名字。我可以用不同的方式做到这一
当一台机器被添加到运行以下机器的集群时，性能(读取查询/秒)增加的因素是什么:一个类似Bigtable的数据库MySQL？Google关于Bigtable的研究论文表明，Bigtable可以实现“近线性”缩放。Thispagehere以MySQL的营销术语为特色表明MySQL能够线性扩展。真相在哪里？ 最佳答案 使用VoltDB构建并测试了多个应用程序当每台新服务器添加到集群时，我始终测量90%到95%的额外事务吞吐量。因此，如果应用程序在单台服务器上每秒执行100,000个事务(TPS)，我测得2台服务器上为190,000TPS，
一个关于NDBCLUSTER的问题。继承了一个基于NDBCLUSTER5.1方案(LAMP平台)的网站编写。不幸的是，设计前一个解决方案的人并没有意识到这个数据库引擎有很大的局限性。第一，一张表最多可以有128个字段。前程序员设计的表单行有369个字段，一年中的每一天加上一些关键字段(他最初使用的是MyISAM引擎)。好的，无论如何，它必须重构，我知道。更重要的是，引擎需要大量调整:表的最大属性数(默认为1000，有点太少了)和许多其他参数，对这些参数的误解或低估一旦出现就会导致严重的问题您正在使用您的数据库进行生产，并且您被迫更改某些内容。即使NDBCLUSTER表的磁盘存储在没有精
我有一个数据库，其中大多数表都有表的删除标志。因此系统会软删除项目(因此除非管理员无法访问它们)让我担心的是，几年后，当表变得更大时，系统的整体速度将会降低。我能做些什么来抵消这样的影响。我是否索引删除字段？我是否将已删除的数据移动到相同的删除表并在取消删除时返回？随着时间的推移，我是否将数据分散到几个MySQL服务器上？(基于增长)如果有任何建议或故事，我将不胜感激。更新:所以分区似乎是关键。但是分区不会只创建两个“表”，一个包含已删除的项目，一个没有删除的项目。所以随着时间的推移，删除的分区会变大，偶尔从中提取数据会很慢(并且随着时间的推移会变慢)我应该担心速度差异吗？因为我通过某
Wireshark的Window，Calculatedwindowsize，Windowsizescalingfactor使用如下命令调整TCP的windowsysctl-wnet.inet.tcp.recvspace=4194304sysctl-wnet.inet.tcp.sendspace=4194304之后抓包发现，首次握手连接的SYN包的win大小依旧是65535(默认值)，之后的包中的win会变大然后通过点击包的详情，发现如下而第一个SYN包则没有Windowsizescalingfactor百度一下，有如下解释：由于TCP的头部窗口字段只有16bit，最多表示64k（65535）,
目录架构分类不同架构的有限字长考虑s_axis_config的配置CP_LENFWD_INVSCALE_SCHSCALE_SCH位宽SCALE_SCH配置的实例架构分类分为流水线架构，基-4突发架构，基-2突发架构，基-2LITE突发架构，原文1如下：基-2和基-4是FFT算法的不同实现形式，简而言之，基-2算法按照时间或频率对序列进行抽取，将序列一分为二，基-4是一分为四。流水线算法能实现数据的连续输出。基-2LITE突发架构基于基-2架构，能比基-2消耗更少的资源，但需要的转换时间更长。几种方法的吞吐量和资源消耗量如图：对于使用FFTIP而言，仅需简单了解FFT算法即可，FFT算法通过蝶形
我有一个mysql数据库，每天大约有1.5亿次插入，保留期约为60天。每条记录都在id上建立索引。每次更新如下:查看记录是否存在。如果是，用新数据更新它。或者创建数据。删除超过60天前创建的记录。我的主要用例如下:运行一些批量查询。例如:Select(*)fromtablewhereprop=val1andprop2=val2etc将返回大量记录，例如。1M以下方法好吗:拥有一个仅在id上建立索引的主数据库。保留60天。拥有只读副本数据库。该数据库将在许多列上建立索引所有批量查询都将针对只读副本数据库运行。这是一个好的解决方案吗？编辑:我计划使用AmazonRDSDB，并在他们的文档中
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Hadoop是Apache基金会于2007年推出的开源分布式计算框架。它是一个通用计算平台，可用于存储、处理和分析大量的数据集。它是一个分布式文件系统（HDFS），一个资源管理器（YARN），和一些常用的组件如MapReduce、Hive和Pig。在数据量达到海量或者规模不断扩大的情况下，传统的数据处理方式已无法满足需求。Hadoop自身具备了非常强大的处理能力，可以将复杂任务分布到多台服务器上并行运行。随着HDFS的普及以及各种大数据处理工具的出现，越来越多的人开始使用Hadoop来进行大数据处理。然而，由于其分布式特性，Hadoop在实际应用中仍存在诸多
