内存是计算机中负责存储数据，保障系统运行的核心部件。内存中的数据是随着系统运行动态变化的临时数据，所以当计算机系统关闭电源时，内存中的数据将全部丢失。内存最重要的指标是容量，如果容量不够将导致软件无法运行。通常程序启动后会占用一定容量的内存，避免程序运行时频繁与硬盘进行数据交换。如果程序分配到需要的内存空间，程序只能被迫退出。内存带宽是选择内存时的一个重要性能指标，传输速度由内存频率和数据总线宽度两个参数决定。内存带宽可以看作是一条高速公路，内存频率是高速公路最高的限速，数据总线宽度是公路修了几条车道。速度越快车辆往返的时间越短，单位时间内往返的次数越多。道路越宽一次通行的车辆越多，单次通车数
在10分钟教你使用Prometheus监控SpringBoot工程中介绍了如何使用Prometheus监控SpringBoot提供的默认指标，这篇介绍如何自定义业务指标，并使用Prometheus进行监控并报警，同时在Grafana进行展现示例介绍我们模拟一个账务系统，主要功能有：充值与提现，其中会定义5个业务指标，如下充值次数充值金额提现次数提现金额余额针对以上5业务指标，会使用prometheus的三种Metrics类型，如下Counter：只增不减的计数器，用作定义充值次数、提现次数Gauge：可增可减的仪表盘，侧重于反应系统的当前状态，用作定义余额Summary：用于记录某些东西的平均
2023年的数字货币领域见证了重大的创新，尤其是比特币Ordinals协议的推出，它为铭文赛道带来了新的生命力。这一协议的核心在于将比特币分割为更小的单位——聪，并在每个聪上嵌入独特信息，从而创建了一种新颖的非同质化资产。BRC20等应用的出现，利用这一平台在比特币链上创造了独特且具有价值的数字资产，引领了市场的新趋势。BRC20等铭文资产的出现，为市场带来了一种新型的财富效应。在这一赛道中，散户扮演了重要的角色，通过公平启动（FairLaunch）模式，任何人都可以参与到铭文资产的创造过程。这种模式带来了显著的市场动力，例如，Ordi铭文的铸造成本仅为1美元，但一旦上线中心化交易所（CEX）
一、哪些因素会成为系统的瓶颈CPU：如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率内存：Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。磁盘I/O：磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。网络：
作者：lesley@footprint.network数据源：TheStablecoinDashboard稳定币因其固有特性而在加密货币领域中独树一帜，它们的特点是价格与特定的参考资产（通常是美元或欧元等法定货币）锚定。这种锚定机制的目的是缓解数字货币市场中常见的波动性。稳定币在加密货币领域的重要性不可低估。它们在衡量市场波动方面起着关键作用，也是发现投资盈利机会的重要途径。稳定币分析：关键指标稳定币交易所余额稳定币交易所余额一个需要考虑的关键指标是交易所直接持有的稳定币余额。交易所持有的稳定币资产具有多种用途，包括提供紧急流动性、促进场外交易（OTC），以及作为缓解汇率风险的策略工具。分析交
一、CPU监控CPU负载指标node_load1node_load5node_load15以上三个指标为主机CPU平均负载，分别对应一分钟、五分钟和十五分钟的时间间隔。CPU负载是指某段时间内占用CPU时间的进程和等待CPU时间的进程数之和。一般来说，cpu负载数/cpu核数如果超过0.7，应该开始关注机器性能情况，如果超过1的话，运维人员应该介入处理。CPU使用率node_cpu_seconds_total该指标包括了多个标签，分别标记每种处理模式使用的CPU时间，该指标为counter类型。这个指标不适合直接拿来使用，可通过前面学习的PromQL，将其转化成CPU使用率的指标mode="i
服务器网口聚合linux网口聚合Linux双网卡绑定bond1、什么是bond2、bond的模式Windows网口聚合linux网口聚合Linux双网卡绑定bond1、什么是bond网卡bond是通过多张网卡绑定为一个逻辑网卡，实现本地网卡的冗余，带宽扩容和负载均衡，在生产场景中是一种常用的技术。Kernels2.4.12及以后的版本均供bonding模块，以前的版本可以通过patch实现。可以通过以下命令确定内核是否支持bonding：cat/boot/config-2.6.32-71.el6.x86_64|grep-ibondingCONFIG_BONDING=m2、bond的模式bond
目录 1.建库建表 2.需求 3.使用unionall来完成需求 4.聚合函数增强groupingset 5.聚合增强函数cube,rollup 6.rollup翻滚7.聚合函数增强--grouping判断1.建库建表--建库createdatabaseifnotexiststest;usetest;--建表createtabletest.t_cookie(monthstring,daystring,cookieidstring)rowformatdelimitedfieldsterminatedby',';--数据样例内容insertintotest.t_cookievalues('201
软件压力测试是容易被传统企业忽视的测试点，用户人数一旦超过预期，极易造成软件产品卡顿、崩溃的情况，不利于用户正常使用，严重影响企业公信力和盈利水平。今天卓码软件测评小编来聊聊压力测试过程中应该关注的指标和会面临的问题。一、软件压力测试应关注的指标 1.TPS TPS是英文TransactionperSecond的缩写，是指在一秒钟之内系统可以处理的事务数量，一个事务指软件发出请求，服务器响应的过程，TPS的数据越大，说明系统的处理能力越强，但是TPS会受到代码、服务器性能等因素的制约。 2.QPS QPS即英文QueriesPerSecond的缩写，是指被测试的软件在一秒钟之内能够处理
目录一、前期工作1.赛题介绍 赛题分析：分类和回归问题的评价指标有如下一些形式： （下文2.1和2.2会用到）2.数据简介3.探索性分析-EDA介绍二、实战演练2.1分类指标评价计算示例 2.2回归指标评价计算示例2.3数据探索性分析（EDA）2.3.1导入函数工具箱2.3.2数据信息查看及描述性分析简略观察数据信息(head()+shape)通过describe()来熟悉数据的相关统计量判断数据缺失和异常皮尔逊相关系数（热力图）：进行偏度和峰度分析：数字特征相互之间的关系可视化 类别特征分析（箱图，小提琴图，柱形图） 类别特征分析（箱图，小提琴图，柱形图） 2.3.3用pandas_prof
