最近一个项目，客户要求进行高负荷测试；所谓高负荷测试时看系统在CPU占用或MEM占用率极高情况下的表现。
在第一轮测试时，我们通过在LINUX操作系统上，用压缩和解压缩的方法去占用CPU，这样的方法有个弊端，就是比较耗时而且不可控。
在这样的测试情况下，客户非常不满意。提出了很多的问题。
还要客户给了第二轮测试的机会，然后我就通过百度或谷歌，寻找高负荷测试的工具。...
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2014-06-16 22:52:02
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原来看lucene4.0的posting格式(http://blog.csdn.net/jollyjumper/article/details/30017581),发现这还是比较简单的VInt格式，据说VInt压缩解压都不错(medium)，但解压时分支太多打乱CPU流水线因而不够高效,流行的索引压缩有很多,for,simple9,simple16,PForDelta是比较流行的一种，发现luce...
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2014-06-16 22:35:40
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一、能避免同步吗？
取得锁会因为以下原因导致成本很高：
取得由竞争的锁需要在虚拟机的层面上运行更多的程序代码。
要取得有竞争锁的线程总是必须等到锁被释放后。
1. 寄存器的效应
计算机有一定数量的主寄存器用来存储与程序有关的数据。
从逻辑上的观点来看，每个Thread都有自己的一组寄存器。当操作系统将某个Thread分配给CPU时，它会把该Thread特有的信息...
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2014-06-16 18:58:52
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经常需要根据IP地址统计apache站点访问量，最基本的脚本.根据IP访问量降序排列:#!/bin/bash
#Script_name:access_count
acc_log=/usr/local/apache2/logs/access_log
/bin/awk‘{print$1}‘$acc_log|sort|uniq-c|sort-nr执行效果:[root@zabbix~]#shaccess_count
94989192.168.1..
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2014-06-16 18:18:50
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对于linux系统硬件信息的查看，主要针对cpu、memory、disk，以及网卡，每一种硬件的信息通常会有多种查看方法。1.cpu查看/proc/cpuinfo文件可查看cpu的详细信息。[root@primary_server~]#cat/proc/cpuinfo
vendor_id :GenuineIntel
cpufamily :15
model :4
modelname :Intel(..
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2014-06-16 18:03:26
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01.在服务端创建zabbix组configuration---Templates---createtemplate---TemplateLinux
DiskIO===其中选择组为"Template"在TemplateLinuxDiskIO中创建Discoveryrule：Name:Diskdevice
discovery
Key:custom.vfs.dev.discovery
FilterMacro{#DISK}Regexp@Disk
devicefordiscover..
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2014-06-16 17:00:42
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首先要保证你的CPU支持虚拟化。执行以下命令查看CPU的flag信息，里面包含svm的flag就说明支持虚拟化：[root@localhost~]#egrep‘(vmx|svm)‘--color=always/proc/cpuinfo
flags:fpuvmedepsetscmsrpaemcecx8apicsepmtrrpgemcacmovpatpse36clflushmmxfxsrssesse2htsyscallnxmmxextf..
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2014-06-16 16:50:21
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linux查看硬件和系统信息的相关命令简介<转>[root@yufei~]#uname-a#查看内核/操作系统/CPU信息的linux系统信息命令[root@yufei~]#head-n1/etc/issue#查看操作系统版本，是数字1不是字母L[root@yufei~]#cat/proc/cpuinfo#查看CPU信息的linux系统信息命令[root@yufei~]#hos..
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2014-06-16 15:47:51
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RTX51 Tiny是一种实时操作系统（RTOS），可以用它来建立多个任务（函数）同时执行的应用（从宏观上看是同时执行的，但从微观上看，还是独立运行的）。
实时操作系统能灵活的调度系统资源，像CPU和存储器，并且提供任务间的通信。RTX51 Tiny是一个功能强大的RTOS，且易于使用，它用于8051系列的微控制器。该RTOS最多支持16个任务，基于RTX51 Tiny构建的应用程序没有main( )函数，是从任务0开始执行的。...
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2014-06-15 13:26:11
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你需要了解大数据高并发的瓶颈在哪里，一般都是数据库层面的，机械硬盘承载不起非常快速的读写操作，cpu承载不起大量的逻辑运算，所以最基本的解决思路就是：1.换固态硬盘加快硬盘的读写效率。2.建立缓存中间件降低对硬盘的读写次数，缓存不用多说了，最最最基本和重要的优化策略。3.将硬盘的读写或者数据的计算分...
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2014-06-14 17:13:23
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