QPS、TPS、并发用户数、吞吐量关系
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1cff91f3681947aa83c6abe32a7486c6.png)来源：https://juejin.cn/post/6844904084504313863QPS「QPS」QueriesPerSecond 是每秒查询率,是
亚马逊高效NoSQL 数据库服务，提供更好的使用体验
DynamoDB是一种快速、全面托管的，让用户以简单并且经济有效的方式存储和检索任何规模的数据，同时服务任何量级的请求流量。有保证的吞吐量和个位数毫秒级的延迟使它极其适合游戏、广告技术、移动以及其他众多应用。DynamoDB可以在任何规模下提供不超过10毫秒的一致响应时间，因此它可以支持世界上一些最大的应用程序。您可以构建具有几乎无限吞吐量和存储空间的应用
sql优化（原理，方法，特点，实例）
整理的有点多，做好心理准备。。。。。。1、资源优化理解： 不同设备，io不同。每种设备都有两个指标：延时（响应时间）：表示硬件的突发处理能力；带宽（吞吐量）：代表硬件持续处理能力。!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1559970/201905/1559970201905162048101
谈JVM xmx, xms等内存相关参数合理性设置
吞吐量和停顿时长，这两个优化目标是有冲突的。那么有没有可能提高吞吐量而不影响停顿时长，甚至缩短停顿时长呢？答案是有可能的，提高内存占用（MemoryFootprint）就有可能同时优化这两个标的，这篇文章就来聊聊内存相关内容。
ClickHouse是如何批量写入的？
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9fcdcc500a80488ab5958382f0c8d95a.png)简介批量写入又称为bulkwrite，对于单表插入多条数据的场景，可以减少插入请求数量，提高吞吐量和效率。clickhouse官方Golang驱动clickhousego\1\支持
Kafka高可用，高吞吐量低延迟的高并发的特性背后实现机制
1概述Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式消息系统，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。2消息系统介绍一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或
Redis、Memcache与MongoDB的区别
\MemcachedMemcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在46w左右）。适用于最大程度扛量。支持直接配置为sessionhandle。Memcach
Azure Cosmos DB 中 Document API Repository 的实现
_阅读需要大约 5分钟。_前景:AzureCosmosDB由Microsoft提供，是全球分布式多模型数据库。 通过AzureCosmosDB跨任意数量的Azure地理区域弹性且独立地缩放吞吐量和存储。 它通过综合服务级别协议(https://www.oschina.net/action/Go
Node.js 应用故障排查手册 —— 利用 CPU 分析调优吞吐量
楔子在我们想要新上线一个Node.js应用之前，尤其是技术栈切换的第一个Node.js应用，由于担心其在线上的吞吐量表现，肯定会想要进行性能压测，以便对其在当前的集群规模下能抗住多少流量有一个预估。本案例实际上正是在这样的一个场景下，我们想要上线Node.js技术栈来做前后端分离，那么刨开后端服务的响应QPS，纯使用Node.js
Springboot集成Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Springboot的基本搭建和配置我