云服务器并发瓶颈

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一、对于共享资源类网络应用能够较好解决服务器瓶颈问题的服务模式？

对于公共资源网络应用，可以更好地解决服务器瓶颈问题的工作示例包括：

分布式文件系统：该系统将文件和数据分布在许多独立的节点上。可以处理大量并发请求，保证数据安全可靠。

负载均衡：使用负载均衡，将网络流量分布在多个服务器上，以平衡服务器负载。这保证了服务器能够处理高并发访问并避免单点故障。

CDN（内容分发网络）：CDN将内容数据分发到多个地理服务器上，以减少网络延迟并提高用户访问速度。这减少了主服务器的负载并提高了整体性能。

水平扩展：通过添加更多服务器来处理并发请求来提高计算能力。这种扩容方式可以有效提高系统的整体性能和容量。

集群：具有多个节点的数据存储，以实现数据可用性和规模。这种集群模式保证了数据的可靠性和完整性，同时提供更好的性能和容量。

您可以尝试一下云飞云云桌面，它可以将计算能力、软件、数据和10G网络带宽等企业各种信息化和数字资源集中安排到云群组，集中服务器信息共享和安全控制实施的。员工使用低配置的云终端，打开通用云桌面，访问权限范围内的资源，有效管理各种策略、任务等任务。

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二、软件开发中常见的十大系统瓶颈

软件开发中最常见的10个系统瓶颈

软件开发中20个常见的传统系统瓶颈听起来。这听起来像是一个20个故事，而且取决于你如何看待这些故事，它可能是真的。但只有通过实践，我们才能了解它们给我们带来的话语和多样性。以下是我整理的软件开发中十大常见系统陷阱。希望大家能够帮忙！

Russell表示：“我希望小时候能看到这样一张专辑。”当您获得经验、添加策略、解决不同类型的问题并吸取经验教训时，您将向此列表添加更多内容。因此，当您阅读此列表时，就像排练一个故事一样。

数据库

工作内存超出可用RAM内存

长/短查询

写入冲突

大型联接占用内存

虚拟化

共享HDD和磁盘搜索

网络I/O云计算

编程

线程：死锁、调试、非线性扩展等

事件驱动编程：callback()过于复杂，无法在调用函数中存储状态等

故障调优、track、logging等

单模块不可扩展、单点故障（SPOF：SinglePointOfFailure）、非水平扩展等

有状态应用

问题设计：开发的应用程序只有在自己的机器上才能正常运行，或者经过几个人的测试（没有进行压力测试）。

算法太复杂

相关服务，例如DNS查找和其他可能被阻止的服务

堆栈空间

磁盘

本地磁盘访问

随机访问磁盘I/O

磁盘碎片

当写入SSD的数据大于SSD容量时，效果降低

操作系统

<文件描述符限制

电源分配（Powerbudget

缓存

不使用Memcached（数据库崩溃）

HTTP：标头、etag；不使用gzipCogo等

不使用浏览器导航

字节码缓存（例如PHP）

L1/L2缓存：这是一个很大的瓶颈。关键存储和经常L1/L1/L3中的数据访问其中很多涉及：快速网络I/O、直接在数据上运行列式算法等。主要思想是捕获计算机架构、L1/L2L3、NUMARAM、来自DRAM的数据传输带延迟到芯片、DRAM存储的DiskPages、DirtyPages流经CPU<->DRAM<->NICTCP数据包。

​CPU

CPU过载

一个核心上打开太多线程、Linux调度、太多系统调用等。所有CPU以相同的速度等待

CPU缓存：缓存数据是一个微妙的过程。保持备份数据不变并执行繁重的同步。

背板吞吐量（Backplanethroughput）

网络

网卡maxed、IRQ饱和、软中断占用100%CPU

DNS查询

文件损坏

意外的网络路径

访问网络磁盘

共享SAN

无法接收服务的响应

流程

测试时间

时间

测试

大小

直到

代码债务

内存

进程kill、swap交换、挂起

内存不足导致到磁盘交换（到SWAP库的开销）内存过多（Memorylibraryoverhead）内存碎片（在Java中，因为内存回收会延迟；在C中，malloc总是启动。他们分配内存