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载均衡
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大型Mesh网络项目：多线程技术如何提升数据传输效率？实战案例分析
大型Mesh网络项目：多线程技术如何提升数据传输效率？实战案例分析 在最近参与的一个大型Mesh网络项目中，我们面临着一个巨大的挑战：如何提升海量数据的传输效率。这个项目涉及数百个节点，每个节点都需要与其他节点进行频繁的数据交换。传统...
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一次性协议对系统性能的影响：深度剖析及优化策略
一次性协议对系统性能的影响：深度剖析及优化策略 在现代软件系统中，协议扮演着至关重要的角色，它们负责不同组件之间的通信。而 一次性协议 ，顾名思义，只用于单次通信，用完即弃，这带来了独特的性能挑战。本文将深入探讨一次性协议对系统性能的...
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如何使用pytest-xdist实现测试并行与分布式测试：从入门到进阶
在现代软件开发中，测试是确保代码质量的关键环节。然而，随着项目规模的扩大和测试用例的增多，测试执行时间可能变得非常漫长。为了提高测试效率，pytest-xdist插件应运而生，成为测试工程师们的重要工具。本文将详细介绍pytest-xdi...
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CPU 100% 爆满？别慌，系统管理员教你排查和应对
作为一名系统管理员，我经常会遇到各种各样的服务器问题。其中，CPU 占用率过高，甚至达到 100%，绝对是让人头疼的状况之一。这不仅会导致服务响应缓慢，影响用户体验，严重时还可能导致服务器崩溃。今天，我就来分享一下我处理 CPU 100%...
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MySQL数据库自动扩容过程中的数据一致性和高可用性保障策略
在大型应用场景下，MySQL数据库的容量规划至关重要。随着业务的增长，数据库容量不足的问题常常困扰着运维人员。自动扩容技术应运而生，它能够在数据库资源紧张时自动增加存储空间，保证业务的持续运行。然而，在自动扩容过程中，如何保障数据的一致性...
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如何选择合适的服务器并优化其性能？
服务器是网站的根基，选择合适的服务器能够提高网站的访问速度和稳定性。在服务器选择时，需要考虑以下几个方面：服务器硬件、服务器软件配置、网络带宽、服务器负载均衡和安全防护。服务器硬件包括CPU、内存、存储、网络等，需要根据网站的流量和特点进...
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云原生网络进阶, 如何用eBPF打造高性能服务网格?
作为一名云平台开发者, 我深知高性能网络策略和服务网格对于云原生应用的重要性. 随着业务的快速发展, 传统的网络方案逐渐暴露出性能瓶颈和可扩展性问题. 为了解决这些挑战, 我开始探索 eBPF (extended Berkeley ...
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深入系统入口限流：兼顾稳定性与业务优先级的智能流量控制策略
突发流量洪峰是互联网系统常态，它既是业务爆发的信号，也可能是系统崩溃的导火索。传统的熔断（Circuit Breaker）和降级（Degradation）无疑是应对高压的最后防线，但它们往往意味着部分或全部服务的暂时中断。在系统入口层面，...
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eBPF如何颠覆云原生？流量控制与可观测性的深度实践
eBPF：云原生时代的瑞士军刀？ 各位云原生er，有没有觉得在云原生架构下，服务网格的性能损耗、可观测性的盲点，还有安全策略的滞后，就像挥之不去的Bug一样让人头疼？ 别慌！今天咱们就来聊聊eBPF——这个被誉为“云原生时代的瑞士...
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XDP实现高效负载均衡：流量分发与故障处理实战
为什么选择XDP做负载均衡？ XDP(eXpress Data Path)是Linux内核提供的高性能网络数据处理框架，能够在网卡驱动层直接处理数据包，相比传统用户态方案有显著优势： 零拷贝处理 ：数据包不经过内核协议栈，延...
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突发高并发流量下，如何动态调整MySQL读写分离策略确保数据库系统稳定性和可用性？
在互联网行业，面对突发的流量高峰，数据库系统的稳定性和可用性是至关重要的。MySQL作为一款广泛使用的开源数据库，其读写分离策略在应对高并发场景时显得尤为重要。本文将探讨如何在突发高并发流量下，动态调整MySQL读写分离策略，以确保数据库...
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告别手动部署！Docker+Kubernetes，Web应用扩容自动化实战指南
前言：手动扩容的痛，你懂吗？ 身为运维或者DevOps工程师，你是不是经常遇到这样的场景： 流量突增，服务器CPU瞬间拉满，用户疯狂抱怨“网站崩了！” 紧急扩容，手动一台台机器部署，配置环境，上线代码，累到怀疑人生。 ...
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GTID复制在分布式数据库中的应用详解
GTID（Global Transaction ID）复制是MySQL 5.6及以上版本提供的一种新的复制机制。它通过全局事务ID来唯一标识每个事务，从而解决了传统基于位置复制中的一些问题，如主从切换、复制延迟等。本文将详细探讨GTID复...
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MySQL数据库自动扩容与主从复制技术结合的最佳实践是什么？
在现代互联网环境下，随着用户量的增加，数据量的激增，MySQL数据库作为常用的关系数据库管理系统，其性能和扩展性显得尤为重要。 自动扩容 与 主从复制技术 的结合，为解决数据库在高并发和大数据量场景中的性能问题提供了一个有效的方案。 n ...
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设计可扩展的日志数据存储方案：应对海量数据增长
设计可扩展的日志数据存储方案：应对海量数据增长 随着业务规模的不断扩大，日志数据量呈指数级增长已成为许多互联网公司面临的共同挑战。如何设计一个可扩展的日志数据存储方案，以应对这种持续增长的数据量，是保证系统稳定性和高效运行的关键。本文...
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K8s运维避坑指南? XDP在云原生Service Mesh中的最佳实践解析
K8s运维避坑指南? XDP在云原生Service Mesh中的最佳实践解析 作为一名深耕K8s多年的老兵，我深知云原生环境下的网络复杂性，尤其是Service Mesh的引入，虽然带来了诸多便利，但也增加了运维的难度。今天，我不打算...
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AI视觉检测：多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中，集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而，这些模型通常是“黑盒”，高度依赖特定框架（如TensorFlow、PyTorch）且拥有各自复杂的依赖关系，给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
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提升内部安全监控平台信任度：可用性与安全性工程实践双管齐下
作为负责公司内部安全工具平台的产品经理，我深知内部安全监控系统是“守卫者”般的存在。然而，当用户对其自身的稳定性或安全性产生疑虑时，这种信任的裂痕不仅影响系统的有效性，更可能阻碍技术团队和业务团队的正常运作。如何构建一个既高可用又足够安全...
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企业级IDS架构设计避坑指南：分布式部署与规则管理的深度实践
企业级IDS架构设计避坑指南：分布式部署与规则管理的深度实践 作为一名在安全领域摸爬滚打多年的老兵，我深知企业级入侵检测系统（IDS）对于保护网络安全至关重要。然而，在实际部署和维护IDS的过程中，许多企业都会遇到各种各样的问题，导致...
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别再瞎搞 K8s 了！先搞懂这些常见的坑和最佳实践，少走弯路！
“K8s 太复杂了！”，“我学不动了！”，“这玩意儿到底咋用啊？” 如果你是一位开发者、运维工程师，或者正准备拥抱容器化技术，相信你一定听过或者用过 Kubernetes（简称 K8s）。作为目前最火的容器编排引擎，K8s 的强大毋庸...