架构设计中要考虑的核心五要素； 性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性
随着并发数的增大，吞吐量随着增大； 超过阈值后，并发数继续增大，吞吐量下降，直到吞吐量降为0，网站宕机；
下图中的横坐标表示消耗的系统资源，纵坐标表示系统处理能力（吞吐量）。在开始阶段，随着并发请求数目的增加，系统使用较少的资源就达到较好的处理能力（a～b段），这一段是网站的日常运行区间，网站的绝大部分访问负载压力都集中在这一段区间，被称作性能测试，测试目标是评估系统性能是否符合需求及设计目标；随着压力的持续增加，系统处理能力增加变缓，直到达到一个最大值（c点），这是系统的最大负载点，这一段被称作负载测试。测试目标是评估当系统因为突发事件超出日常访问压力的情况下，保证系统正常运行情况下能够承受的最大访问负载压力；超过这个点后，再增加压力，系统的处理能力反而下降，而资源消耗却更多，直到资源消耗达到极限（d点），这个点可以看作是系统的崩溃点，超过这个点继续加大并发请求数目，系统不能再处理任何请求，这一段被称作压力测试，测试目标是评估可能导致系统崩溃的最大访问负载压力。
测试结果报告应能够反映上述性能测试曲线的规律，阅读者可以得到系统性能是否满足设计目标和业务要求、系统最大负载能力、系统最大压力承受能力等重要信息，下表是一个简单示例。
构建高可用的应用服务器关键是session的处理，如果能使得每天机器上处理的请求都无状态，即可实现应用服务器的线性伸缩；服务器宕机后也可随时将请求放到其它机器上再次处理； 而对于需要处理状态信息的应用，解决方案是让每台机器使用共享的Session服务器，本地上还是无状态特征；
设计要点
CAP原理 一个提高服务的存储系统无法同时满足以下三个条件 一致性（Consistency） 数据可用性（Avalibility） 分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区的伸缩性）
WEB架构设计中，通常为了保证高可用性，会牺牲一致性；
数据一致性分为：强一致、用户一致、最终一致； 大型WEB站点一般只保证数据的最终一致性；
在网站新增业务产品时，实现对现有产品无影响，透明上线新产品。 主要手段
通过不断向集群中加入服务器的手段来缓解不断上升的用户并发访问压力。 可能加入的服务器有以下4类，其伸缩性能各不相同；
通过设计实现集群内服务器对等，使用合适的负载均衡可保证良好的伸缩性；
缓存服务器伸缩性良好，但新加入服务器后可能导致缓存路由失效； 通过改进缓存路由算法，比如Memcached的一致性Hash，可实现加入新的缓存服务器后对原有缓存的影响尽量减少；
很难做到大规模集群的可伸缩性 实现方式有：读写分离、数据表分库 （单表拆分：Cobar） 也可考虑伸缩性方案在数据库之外实现（通过路由分区）
Nosql数据库就是为海量数据而生，可轻松实现集群规模的线性伸缩； （Hbase使用Zookeeper选举master）
99.99%的设计标准：无单点、在线更新、自动切换
ArchiMate是企业架构的"通用语法"，让不同角色能用一致的符号和关系描述业务、应用和技术之间的复杂连接。俗称："建筑施工图"的企业架构版
在大数据分析平台中，Hive 扮演着一个重要角色，它通过将结构化数据映射到 HDFS 上，实现了类 SQL 查询接口，让分析师可以使用熟悉的 SQL 语言进行数据操作。Hive 的架构包括多个重要的组件，其中 HiveServer 和 Metastore 是最核心的部分之一。本文将详细探讨 HiveServer 和 Metastore 之间的区别、它们各自的作用、架构原理以及在 Hive 数据分析
在前面的文章中,我们讨论了 AI Agent 的部署和运维。今天,我想分享一下如何优化 AI Agent 的性能。说实话,这个话题我研究了很久,因为性能直接影响用户体验和运营成本。从一个性能瓶颈说起还记得去年我们的 AI 助手刚上线时的情况：用户：这个响应也太慢了吧,要等好几秒运营：API 费用每天都在涨我：让我看看到底是哪里慢...通过分析,我发现主要有三个问题：LLM 调用延
评价一个数据中心有很多的参数、指标，可以用这些指标来衡量一个数据中心的好坏。比如：服务器和网络规模、PUE、RTO，RPO等等。很多数据中心很喜欢拿自己拥有的服务器数量如何的多，来表示自己的强大，相当长的一段时间内，数据中心都喜欢单纯地去追求物理设备数量的增加，认为只要是在规模越大，数据中心能力就越强，数据中心就越好。不可否认，增加设备数量，尤其是服务器数量，在纸面上的性能上确实有提升，不过真正部
最近设计了几个架构，每次设计完成后，心里都会想，这个架构到底是好是坏？我会不会把组内的人给坑了？有没有一个标准来衡量，这个架构目前就是好的？简单的讲，我们设计了一个架构，我们怎么敢说这个架构是好的？
衡量CPU性能的指标：1，用户使用CPU的情况；CPU运行常规用户进程CPU运行niced processCPU运行实时进程2，系统使用CPU情况；用于I/O管理：中断和驱动用于内存管理：页面交换用户进程管理：进程开始和上下文切换3，WIO：用于进程等待磁盘I/O而使CPU处于空闲状态的比率。4，CPU的空闲率，除了上面的WIO以外的空闲时间5，CPU用于上下文交换的比率6，nice7，real-
（代表GPU芯片每个时钟周期内能从GPU显卡中读取的数据大小，值越大，代表GPU芯片与显存之间
响应时间：系统对用户行为或者事件做出响应的时间。响应时间越短，性能一定越好，所以在系统设计过程中应该尽量采用异步处理方式，让用户能够尽快收到回执，这样用户体验会较好。启动时间：应用系统从运行大可以正常处理业务所需要花费的时间，对于用户来说，肯定是越快启动越好，所以我们在系统设计过程中应该尽量采用异步加载数据的方式启动应用程序，避免等待所有数据加载完毕后启动。执行时间：一段代码从开始运行到运行结束，
衡量一个方案或架构的标准在技术开发的过程中，衡量一个方案或架构的标准至关重要。从需求分析到系统设计，再到实际实施，不同阶段的标准会影响最终的产品质量与性能。随着数字化转型的加速发展，越来越多的企业和团队意识到制定明确的衡量标准，不仅仅是为了保证项目的可行性，更是为了使技术实现与业务目标相一致。### 背景描述在过去的十年中，信息技术行业经历了巨大的变革，特别是在系统架构和软件开发方面。
一、延时 从事件发生到结果所需的时间就叫延迟，常见延时 可以看出，普通磁盘是有多慢，跟SSD差了一个数量级，这个数字可以告诉我们，提升数据库服务器硬件配置，就能使性能上一个台阶。 目前最快的SSD是Intel Optane(英特尔傲腾)，延迟低到小于10微妙，目前已有项目基于SSD实现海量数据的缓存服务，例如360开
先比速度，快的胜出； 再比便捷，顺手的胜出；其实这一条也是在比时间，比谁快。 相对于脚本语言，Java已经显得庞大臃肿了，Groovy写的Rest服务明显比Java的要快好多。用Flask也比SpringMVC便捷好多，SpringMVC明显在抄它。 感觉Spring为了庞大的客户群在拼命写编译器以
软件架构 软件架构是一个系统的草图。软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象 组件。各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。在实现阶段，这些抽象组件被细化为实际的组件，比如具体某个类或者对象。在 面向对象领域中，组件之间的连接通常用 接口来实现。 软件 体系结构是构建 计算机软件实践的基础。与 建筑师
我们常说某某软件好用，某软件功能全、结构合理、层次分明。这些表述很含糊，用来评价软件质量不够确切，不能作为企业选购软件的依据。对于企业来说，开发单位按照企业的需求，开发一个应用软件系统，按期完成并移交使用，系统正确执行用户规定的功能，仅仅满足这些是远远不够的。因为企业在引进一套软件过程中，常常会出现如下问题： 定制的软件可能难于理解，难于修改，在维护期间，企业的维护费用大幅度增加； 企业对外购的
相关背景传统性能测试更多的是以事务为核心，更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。全链路压测指完全引入相关联的系统，尽量真实模拟线上硬件环境，更多的是以请求为核心，完全模拟真实请求流量，通过引流等方式进行场景的模拟进行压测，更多的适用于业务链路较长的交易。全链路一直是性能测试中的难点，其包含系统越多测试难度就越大，系统架构中每增加一层的监控内容就会给分析带来几何倍数的难度。因此，微服务架构
本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。01 实时场景02 实时技术及架构
我们可以将WEB信息的搜索看作一个信息检索问题，即在由WEB网页组成的文档集中检索出与用户查询相关的文档．所以我们可以用衡量传统信息检索系统的性能参数一查全率(Recall)和查准率(Precision)–来衡量一个搜索引擎的性能。 查全率是检索出的相关文档数和文档
#博学谷IT技术支持#前言本章节包含软件架构体系相关概念与软件需求分析方法，主要是理解各种架构的适用场景以及如何做软件需求分析。一、软件架构体系1.1 模块与组件 模块：从逻辑角度拆分系统后得到的就是模块。组件：从物理的角度拆分系统后得到的就是组件。1.2 架构原则解耦、分层、封装1.3 架构方法1.3.1 业务架构 1.3.2 系统架构 1.3.3 技术架构&nbs
一. 集中式架构1. 概述 当网站的流量很小时，只需要一个应用，将所有的功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。2. 优点 开发速度快，维护成本低。3. 缺点 代码耦合度高，维护困难，无法水平扩展，容错率低，并发能力差。 二. 垂直拆分1
想象一下，你正在建造一栋房子，每个房间（元素）都有自己的边界和规则。但有些时候，你可能需要一个特殊的“区域”，在这个区域里，所有的建筑规则都变得不一样，它能独立地管理内部的房间，并且不让内部的房间影响到外面的结构。在CSS的世界里，这个“特殊区域”就是，中文名叫“块级格式化上下文”。简单来说，BFC是一个独立的渲染区域，它规定了内部块级盒子的布局方式，并且这个区域的内部元素不会影响到外部元素，反之亦然。它就像一个“结界”，把内部和外部世界隔离开来。
1. 基本用法 默认情况下，Python 自动处理属性赋值。但你可以重写 setattr 来拦截赋值。 class A: def __setattr__(self, name, value): super().__setattr__(name, value) 2. 必须使用 super().seta ...
一、常规暴力解法（两层for循环） class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { for(int i=0;i 1. 代码功能解释这段Java代码实现了两数之和问题的解法：给定一个整数数组nums和一个目标值target， ...
你还在为复杂的音视频处理命令而头疼吗？还在为FFmpeg命令行参数的繁琐而却步吗？ffmpeg-python将彻底改变这一切。作为Python对FFmpeg的绑定库，它不仅支持简单的音视频操作，更提供了强大的复杂滤镜支持，让你能够以优雅的Python代码驾驭FFmpeg的强大功能。读完本文，你将掌握如何使用ffmpeg-python轻松实现视频剪辑、格式转换、滤镜处理等常见任务，甚至能够构建复杂的...