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魅族魅蓝note3已停产 P10或再迎重磅产品

【每日科技网】   近期,各大科技媒体的版面都被魅族新品魅蓝X的消息所占据。不过,近期魅族今年推出的另一款新品魅蓝note3的消息也被消息人士放出,可这一次放出的消息比较让人意外,那就是魅蓝note3很可能将要停产了。  从消息人士放出的消息可以看出,生产魅蓝note3的工厂庆祝最后一台魅蓝note3的下线,魅蓝note3量产任务已经完成,如无意外,这意味着魅蓝note3将要停产了。作为魅族本年的开年机型,魅蓝note3发售以来一直都面临着缺货的情况,很大程度由于综合素质非常不错的魅蓝note3用户需求量过大,很多用户都在网上埋怨买不到魅蓝note3,因此魅族狠下心来停产魅蓝note3也不是不可能。  在京东第三季度的单品销量排行之中,魅蓝note3成功跻身Top3的位置,业内人士普遍将这样强势的表现归功于其良好的性价比以及HelioP10处理器。虽然被魅友吐槽打磨了一年的HelioP10处理器,但在千元机价位,流畅省电的P10处理器其实已经算是一个非常不错的选择。从魅蓝note3的销量也可以看出用户对于这一核芯的认同。  今年已经发布了多款新机的魅族将于11月30日再度推出新品魅蓝X,其将HelioP20处理器,据说售价还达到了1999元,很明显这不会是魅蓝note3的接任机型。由于魅族尚不会放弃畅销的魅蓝note系列,因此魅族很可能会推出这一系列的新品。目前,不少网友都猜测魅族会在近期发布魅蓝note4或note5,以接替魅蓝note3,不过,魅族官方尚未确认相关的消息。

【每日科技网】  今天,第十五届ChinaJoy在上海新国际博览中心进入开展日。作为世界的数字娱乐产业盛会,它不但为中国游戏、动漫、影视、音乐、网络文学等泛娱乐领域的诸多产业提供了跨界合作交流、全球化商务拓展的平台,也已成为代表全新科技发展和未来数字娱乐生活走向的全球娱乐盛会。在这场狂欢中,历年都不乏重头产品吸引大众目光,而随着泛娱乐产业的进一步发展,那些拥有跨领域高热衍生品的强IP无疑已成为ChinaJoy中的主角。  今年的CJ上,由飞流移动带来的正版授权强IP自研新品《全职高手》官方手游可以说是其中的大热推荐,从去年年底面向粉丝召集手游明星研发团,到今年3月联手腾讯视频同名动画正式开启发布,4月联合阅文登陆杭州国际动漫节,再到预注册活动在官网及各渠道达成超两百万开荒团预约,一路荣耀而来,备受粉丝关注。此次,随着公测时间的日渐临近,于BTOB展区W4馆M706出展的《全职高手》官方手游为热情高涨的粉丝奉上角色群像,并邀请沐雨橙风奔现来袭、开启全新试玩,而由包荣兴站台的特别惊喜活动更是引得全职粉们纷纷热情参与,揽入各式精美周边直呼过瘾!   图1:《全职高手》官方手游引爆2017CJ  飞流移动再现荣耀大神 沐雨橙风穿越陪玩  在展区现场,飞流移动为全职粉丝打造了专属的主题区域,不仅还原了叶修大神的主场兴欣网络会所,还有话痨包子看场迎客,荣耀明星CP叶修苏沐橙、拳皇韩文清、枪王周泽楷、剑圣黄少天、斗神孙翔、魔术师王杰希等一众高手也悉数现身,熟悉的场景外加精美入木的角色形象,用心程度讨好了不少粉丝迷妹。  《全职高手》手游试玩区同样引力无限,全新调试的版本开放,玩家即可率先体验、亲临荣耀战场。身边还有荣耀职业联盟头号美人“沐雨橙风”画外陪玩,一头飘逸金发、一身经典战斗装、一挺吞日炮,陪你一起穿越次元界,与大神们共赴征程。   图2:飞流移动力邀沐雨橙风现身陪玩  现场一些玩家在试玩后纷纷表示,新游不仅在还原上做得足够细腻,打击感和交互性也让人十分惊喜。其中几位参与过游戏3月底iOS首测的粉丝玩家感慨道:“从首测到现在已经不下3次测试了,官微每次都会向粉丝郑重声明。从更新内容到日常回复,很多不影响主要功能的细节也会非常在意。而且他们一直在对游戏诸如操作性、流畅性等环节做着改善。看得出整个研发运营团队对全职投入的感情和用心,非常期待游戏最终完成的版本。“  二次元神级IP燃聚超强人气  作为二次元领域当之无愧的黄金IP,由“网游文神级大师”蝴蝶蓝所著的千盟级网络小说《全职高手》从诞生之日起便收割粉丝无数,长期雄踞起点中文网会员点击榜、收藏榜、推荐票榜三榜之首,并接连斩获该网站2013年“年度作品”、“年度游戏竞技”、“起点中文网作品盟主榜第一”等荣誉。不光豆瓣评分持续在8.9-9.2分之间,全网点击也已超过30亿次。  今年4月,由腾讯视频、阅文集团、东申童画联合打造的《全职高手》动画在腾讯视频、B站双平台播放,开播24小时全网播放量便突破一亿、弹幕讨论总量突破50万,目前,刚刚更新完结的第一季还在持续刷新各平台播放记录,截至7月26日,该动画收获全网总播放量超过9亿次,单集播放量超过1.1亿次,火爆程度已然超越同期各大热门网综网剧,也足以比肩三次元热播真人影视剧。  与此同时,男主叶修作为国漫第一个现实意义虚拟偶像,人气却丝毫不输当红小鲜肉,粉丝追星狂热度甚至更胜一筹。从2014年起,每年的5月29日将#0529叶修生日快乐#这个生贺TAG刷上微博话题榜便成了万千粉丝的使命,话题引发上亿讨论不说,包版包屏庆生也不鲜见。今年,数个“叶修生日快乐”大屏齐亮帝都世贸天阶、来福士广场等地标建筑,粉丝实力再次进阶。而在其生日前夕的520表白潮,成都人民公园地铁《全职高手》主题站也吸引到大批粉丝线下自发组团“圣地巡游”,迷妹集体壁吻更让叶神脸上布满”红唇“,场面甚是壮观。回到线上,以“全职高手”为主题的周边视频同样热爆网络,除《全职高手周周见》播放量达2260万,全职粉自发产生的周边内容也达数千万条。人气和应援,让人不服都难!  优质新游不负心中荣耀 多点跨界助IP进击  据悉,《全职高手》官方手游是飞流移动全新自研的MMORPG类型游戏,整个主创团队中聚集了大量的全职死忠粉,团队中的策划、主美、原画等都是带着对原作足够的敬意和强烈的热爱参与其中,期间基于对IP的认知以及粉丝、玩家的热切关注,还特别面向全职粉丝发出邀请,招募了游戏内容官、剧情策划等加入近百人的研发团队,以求更好地满足他们对全职高手的期待和诉求。在新游中,研发团队搭建了“兴欣网吧”全景,解答了粉丝们一直疑问的兴欣二楼之谜,还有诸多暖心细节等你发现。与此同时,经典场景格林之森、千波湖也都得到呈现,人气怪物暗夜猫妖、冰霜塞恩、白巫女更悉数回归。玩法方面,战斗法师、枪炮师、剑客等多种职业可供玩家自由选择,ACT玩法创新融合角色养成,使得粉丝不但有机会置身向往的荣耀世界与心中偶像共同成长、并肩作战。也让游戏剧情设定在符合原著基础逻辑的前提下更加充满趣味与想象力。同时,游戏中沿用了阿杰、乔诗语、季冠霖、叶青等动画原班声优大神,力求打造全方位视听合一的畅玩体验。   图3:《全职高手》还原书中经典  除了重视对原著的精准还原以及粉丝需求的细致揣摩,飞流移动还联合腾讯视频、阅文集团、上海童石、永乐文化等合作伙伴,围绕《全职高手》这一黄金IP进行着积极的多点联动。今年3月,飞流移动与腾讯视频、阅文集团共同举办的《全职高手》动画及手游发布会上,抢鲜版游戏CG惊艳放送,细腻的场景、强劲的动作感,加之君莫笑、夜雨声烦、沐雨橙风、索克萨尔一系列经典角色的入微刻画与精彩打斗,让众多到场粉丝、媒体对作品表现出了强烈的热情和期待。4月,为庆祝《全职高手》小说完结三周年,飞流移动与阅文集团还力邀蝴蝶蓝出席杭州国际漫展,而现场,无论是与同名手游的联动,还是周边产品的热销,都证明了《全职高手》泛娱乐开发的生态链已经成形。接下来,包括动漫、网剧、舞台剧等在内的更加多元而丰富的内容还将为粉丝陆续呈现,而基于IP的多方联动也将限度的吸引来自IP、明星、动漫、游戏的四维用户,实现IP价值化。  一直以来,《全职高手》的影响力和粉丝基础给其各个衍生品提供了有力的受众群体保障,同时,泛娱乐产业链条上多方的共同努力,也为这款超级IP的注入了更加强劲的生命力。飞流移动也希望在本届CJ上能与更多的产业内外合作伙伴一起,基于精品IP探讨深度价值挖掘、长线开发、模式升级的更多可能性。

【每日科技网】  8月1日,小米旗下的32英寸电视——小米电视4A32英寸将在京东、苏宁、天猫、小米商城、小米之家五大渠道全面开卖。7月23日,该款电视在小米商城、小米之家进行了首轮发售,刚到中午12点,上万台电视便被一抢而空。如今这款电视全渠道开卖,上次没有抢到的同学这下有福了。  小米电视4A32英寸采用高清液晶屏,搭载64位四核处理器,预置PatchWall拼图墙人工智能系统,可精准内容推荐,再加上全面的内容和1099元售价,被誉为“当前最给力32英寸电视”。  作为当前尺寸最小的小米电视,小米电视4A32英寸延续小米一贯的简约风格,全黑机身设计,正面配置一块32英寸高清屏,并升级至第六代画质引擎,显示效果清晰。该机虽然机身小巧,但配置性能不打折,依然搭载64位四核处理器,可带给用户流畅操作使用体验。在系统方面,该机预置了“PatchWall拼图墙”人工智能系统,将“小米大脑”(MiBrain)团队的前沿技术,无缝引入小米电视自建的深度学习、人工智能体系中,把影视内容做了非常多有趣的分类,方便用户选择,并且还能不断学习用户和家人使用习惯,从而做到精准推荐,懂内容更懂你。并且,在这台小尺寸电视上,你能同步看到爱奇艺、腾讯视频、搜狐视频、PPTV四大视频巨头的海量精彩内容。凭借3万部电影、7200部电视剧、9000部综艺节目,小米电视内容已全面行业。  在配置性能和内容上全面的小米电视4A32英寸,还提供了2个HDMI,1个AV线接口,1个USB,1个网线接口等。丰富的接口可让用户连接游戏机,插U盘或移动硬盘看片等使用,足够满足用户日常需求。不大不小的尺寸,堪称卧室电视。另外,这台电视整机仅重3.94公斤,可轻松搬走摆放,的移动性也将深得租房族喜欢。  与高性能的配置形成鲜明对比的,是其1099元的厚道价格。有网友盛赞“千元价位没比它更好的选择了”。那么,你还在等什么?

【每日科技网】  随着微信深入大家的生活,聊天记录越来越臃肿,不少用户每天都会收到“存储空间不足”的提醒,为了正常使用微信每天都手动删除聊天记录,更不敢下载其他应用。“手机内存小,如果删除不及时,微信聊天时文字都可能发不出去,甚至出现严重的卡顿。”  当手机频繁出现卡顿,用户视频聊天、玩游戏时都会受到影响。如今,微信作为手机端高频应用,其缓存文件的清理更是用户迫切需要解决的难题。微信作为社交软件,覆盖了视频聊天、晒朋友圈、阅读、分享和转发、扫码支付等多种场景。相关数据表明,微信占据了手机用户近30%时间,其中超过60%用户使用微信的场景应用聚焦在社交、娱乐和支付方面。  如果用户手动进行微信清理时,可能会有这样的结果:不小心删错了重要文件和记录、找不到微信缓存文件、时间长了忘记删了、分辨不出来哪些可以删、朋友圈缓存视频文件不知道去哪找……长此以往,用户的手机内存就会处于“饱和”状态。而一款专业的微信清理工具,将解决上述用户痛点。  近期,腾讯手机管家对“微信专清”功能进一步优化升级,让微信清理变得更简单便捷。其特性主要表现在三个方面:其一,精准分类缓存文件,譬如微信缓存、无用文件、朋友圈图片视频、聊天群里的文件等,帮助用户一键清理;   (图:腾讯手机管家“微信专清”精准分类缓存文件)  其二,扫描微信群里的无用文件。除了社交,微信已演变成为便捷的工作沟通工具,文件的接发成为上班族的常态。微信专清可以扫描一个月以前的文件,实现轻松删除不重要的文件;   (图:“微信专清”扫描识别群组里的不重要文件)  其三,私人定制清理方案。腾讯手机管家通过云端大数据分析用户属性、使用习惯,有针对性推送个性化清理推荐,让清理更加精准。   (图:“微信专清”推出个性化清理方案)  为了呼吁用户养成定期清理微信的习惯,6月30日,腾讯手机管家将打造“微信清理日”活动,引导人们有意识清理手机垃圾,解决手机卡顿难题。据透露,“微信清理日”当天,手机用户通过腾讯手机管家抽奖活动,可领取Q币、流量或其他优惠券等福利。与此同时,腾讯手机管家在下半年将持续打造“微信清理日”系列活动,引起手机用户对微信清理的关注。

【每日科技网】   中国应用性能管理行业盛宴——2016中国应用性能管理大会(简称APMCon2016)于8月18日至19日在北京新云南皇冠假日酒店隆重召开。APMCon由听云、极客邦和InfoQ联合主办的作为国内APM领域影响力的技术大会,举办的APMCon以“驱动应用架构优化与创新”为主题,致力于推动APM在国内的成长与发展。  亚马逊AWS首席云计算技术顾问 费良宏于基于云架构的性能优化专场发表了题为《AWS 云计算之上Linux实例的优化》的演讲,现场分享了AWS 上Linux 实例的深度优化和实践,这对于云计算的而言是最基础但却是不可缺少的一环。  以下为演讲实录:  费良宏:大家好,很高兴跟大家分享一些我最近关心的话题。在云计算上我们会使用很多的操作系统,Linux是我们非常熟悉、使用量非常大的系统,但是如何对这个操作系统进行优化,是大家面临的问题。Linux的历史比较悠久,但是在云计算之上的优化有一些需要特别注意的地方,也是今天我想跟大家分享的几个话题。  提到云计算我想先介绍一下AWS,大家可能知道AWS是云计算服务的提供者,到目前为止AWS在全球有13个区域,其中包括35个可用区,有56个边缘站点,这些构成了全球云计算的基础架构,服务于全球190个国家。  在过去的十年里通过这样的发展,AWS现在所提供的服务范围是非常广泛的,涵盖的种类不仅包括了计算、网络、存储、数据库、大数据、人工智能,还包括了像安全,甚至像SaaS等等一些新的云计算的领域。  在今年8月6号发布的云计算IaaS魔力象限里面,AWS又处于报告的位置。在这个报告出现的6年时间里,每次AWS都处于的位置,这个报告也代表了AWS在整个云计算市场的位置。  如果使用过AWS的人,恐怕第一个接触的产品都是AWS所提供的弹性虚拟服务器,我们称之为EC2,这个产品也是我今天谈的重点话题,也就是如何针对这样的环境进行优化。  大家都了解在云计算的环境里面包括在数据中心里面会有很多物理服务器,服务器之上通过虚拟化的技术会提供许许多多的虚拟机,如何使用这些虚拟机的资源,让它更好的服务于我们的应用,这是我们面临的一个很现实的问题。  回顾起来这样的技术发展有超过十年的时间,十年前第一代EC2产品种类比较单一,而且性能相对比较弱小。但是通过十年的发展,尤其是在过去三年里发展速度非常快,几乎每年都有很多新类型虚拟机的资源会发布出来。  面对这样的环境,我们使用的计算机资源如此丰富,我们可以通过AWS环境使用免费的操作系统,我们称之为Amazon Machine Image,这些操作系统包括Amazon Linux、CentOS、FreeBSD、Ubuntu、Debian等,同样也有大量付费的操作系统,包括Windows Server、Red Hat Enterprise Linux 、SUSE Linux Enterprise 版本等等。同样使用AWS提供的Marketplace资源,你可以大量的使用第三方甚至社区提供的各种Linux版本和分发的介质。在 Marketplace里面所有的Linux Image总数是1738个,几乎涵盖了所有主流的Linux版本。  所有的EC2产品包含在十个大的家族产品里面,这些家族产品有各自不同的目的,分别适用于计算优化、内存优化、GPU、存储优化等等。其中一些产品代表了这个领域里面的级别,比如发布的S1就提供了2TB内存的处理能力,这些不同的机器可以满足大家不同程度的需求。  今天的话题是围绕EC2 Linux环境的优化,从这个简单的示意图可以看到,我们能够使用到的主要就是Guest、OS等,它们运行在一个虚拟层之上,之下是物理的操作系统。面对这样的环境,优化方式跟我们传统熟悉的Linux优化有很多的不同,这也是我今天强调的最重要的一点。  回到优化的问题,我们首先要决定优化的目的到底是什么?是决定改进我们的性能,那性能又是什么以及如何定义它?这是首先必须要回答的问题。由于我们的需求不同,对性能的要求有很大的差异。所以决定优化之前先从问题的视角出发,明确你的需求是什么。通常来看性能的表现取决于很多因素,这些因素可以归纳为三个大的方面,系统响应时间、吞吐量、一致性。当然性能不仅仅包括这些,我今天谈到的只是通用的方面。  影响性能的因素从广义上来说非常多,但是围绕着操作系统这个环境来看,影响性能因素包括几个方面,第一个就是CPU,CPU插槽的数量、核的数量等等对CPU的表现有很大的影响。其次是内存,内存容量的多少直接影响到我们使用的资源所能承担的处理能力。网络的带宽、包速率也会对网络情况有很大的制约。磁盘的情况,包括吞吐量和每秒钟完成的输出/输入都是很大的影响,今天我们就是围绕这几个方面展开。除此之外还有很多因素都会对性能产生影响,但不在我们的探讨范围之内。  谈到云计算的性能问题必须要强调一点就是资源的利用率,在传统针对物理机的优化里面不是特别在意资源利用率,在低利用率的情况下我们还窃喜,因为还处在比较好的状态。云计算的环境,决定了云计算的成本是弹性可变的,如果不能很好的利用资源,使大量资源闲置,某种意义上会产生极大的浪费。所以对云计算环境下的优化来说,首先要考虑的是如何提高我们资源的利用率。从这个角度出发我的建议是,选择好的云计算的实例就等于优化,如果选择和你相匹配的实例就会程度发挥你的资源,使我们的成本在合理的范围内,并且未来随着我们需求的不断增长,我们的成本也会调整,不会让我们的每一分钱花在不必要的地方。  那如何选择实例呢?业内有很多经验和方法,这张图是Netflix奉献给业内的他们自己选择实例的流程图,依据不同的需求利用这个流程图就可以在为数众多的 AWS实例类型当中选择适合你的资源。这些资源其实还是非常复杂的,不仅仅是虚拟机涵盖的含义,以EC2 C4实例为例,实际是针对Intel E5-2666 v3 CPU定制的一款产品,算是一代面向计算优化的实例,更通用的类型。但是为了解决这个类型也做了很多优化,比如针对P-state和C-state 进行了定制化的配置处理。P-state和C-state实际上是CPU APCI的控制,决定了CPU是处于低功耗的状态还是处于一个从C0到CN不同运行状态处理能力的变化,可以使我们的服务器在能耗和性能之间保持一个合理的控制。同样每一款EC2的实例有不同的型号,有不同的处理能力,从large到8xlarge提供了不同的处理能力。  EC2的技术特性里有一些是需要让大家了解,并且可以应用这些技术进行优化,我大概列举了以下这些内容。  •CPU 指令核保护等级。对于X86这款CPU大家比较清楚熟悉,这款架构有明显的特征,就是指令核的保护等级,而且不能在用户模式下执行特权指令来保护系统,应用程序通过syscall实现内核调用的完成。比如我们针对一个Web服务器,使用strace就可以看到不同的调用,有效的减少这些调用可以明显提升性能。  •另外一个技术特点就是Intel VT-x,在2005年这款技术出现之前,我们的虚拟化主要使用PV的模式,PV模式存在很多不足,比如说需要穿透VMM,增加了延迟,系统调用的开销以及网络和存储系统的性能开销相对比较大,所以那时候我们对虚拟化的技术有很多顾虑。但是在2005年由于Intel增加了这个特性,我们出现了新的选择,使用硬件辅助的虚拟化满足了性能的提升。尤其是利用PV driver和HVM相结合,巧妙解决了处理较慢的操作,从此之后我们的虚拟化才大放异彩被业内广泛接受。  •Xen 虚拟化模式。大家知道Xen的稳定版本是4.7,它提供了五种虚拟化方式,包括HVM、PV-HVM、PV driver HVM、PVH等等五种不同的类型,对应到AWS EC2产品上,我们所说的HVM其实等价于PVHVM,前提是Linuxkernel支持。另外在AWS的网站上你会看到也会存在PV的描述,这就等价于Xen PV的模式。总结起来,我们在AWS网站上能够看到的所有的案例里面,性能得就是HVM的Xen版本,对应的就是PVHVM。从未来的发展来看,随着技术的不断进步,虚拟化技术也在不断提升,未来可能看到的性能预期比较好的就是PVH。  这张图里我归纳了刚才谈到的情况,当然这个版本相对老了一点,图上呈现的是4.4版本,目前是4.7版本,但总体的格局没有太大的变化。目前使用比较多的是 PVHVM的模式,未来可能会过渡到PVH的场景里面。通过几个不同的维度可以看到,PVH代表了未来速度的状态。  •另外一个特性是单根 I/O 虚拟化也就是SR-IOV,这个特性的出现是为了解决网络的特性,虚拟化会对网络性能产生损耗。于是Intel针对这种场景提供了几个方案,将PCIe的设备共享给我们每一个VM,某种意义上就解决了穿透的问题,使得我们的 VM可以直接访问PCIe的设备,就是网络的网卡。利用这个设备在AWS的环境里面就提供了增强联网的能力,比如C3、C4的实例,它们的某个特性就能达到10GB。最明显的是吞吐量会提高,并且降低了网络平均往返时延、减少了抖动 。需要强调的是不同的类型和型号,这个特性会有所差别,所以在选择的时候一定要强调你选择支持增强联网特性的类型,会得到一个更好的网络体验。  回到Linux内核这个话题,我们来看看针对刚才谈到的技术特点,如何利用技术手段帮助我们进行优化。我们简单来说有七大方面,就是CPU调度器、虚拟内存、巨型页、文件系统、存储的IO、网络、Hypervisor 。针对不同的场景会有各种优化的选项和策略,如果进行适当调整,在某种意义上对我们应用的性能会有很大的提升。  比如说如果安装了schedtool这款工具,这个工具可以通过GitHub搜索下载。使用之后可以针对每一个值进行特殊的处理,我在图中列出了一个特性,用B参数使长时间运行的进程得到一个非常好的性能优化,减少了上下文的切换。如果强调实时性,可以用R参数进行特定的优化。  针对虚拟内存,将swappiness设置为0可以释放出更多的内存。我们可以通过这些参数设定,使我们的系统更适合于我们内存消耗的需求。缺省的时候swappiness是打开的,并且值是60,我们可以改成10更好地提升性能。  巨型页也是内存访问上重要的特性,常见的内存管理是通过内存配置的方式进行管理,缺省的情况是4K,那么如果有1GB内存,就会有26万页的管理项,如果内存更大就会更加庞大。我们经常会在这样大的表中进行查找,如果数据量非常大,某种程度上会影响使用的效率。缺省情况下在EC2的某个实例里面将页设置为 2M,你也可以设置成更大的值。在不同的应用里面都会对page进行很好的设置。  文件系统是很特别的应用场景,需要我们引起注意。不同的文件系统有很多可调整的参数,通常这些优化的项目都围绕这几个参数进行,包括background flush earlier、 aggressive flush later等,这些都依托我们具体的使用环境和需求完成。以dirty_background_ratio为例,缺省情况下是10,这里设置为5来提高响应速度和处理能力。  Storage I/O主要是针对块设备进行优化的调整项,大家知道在操作系统里面,Linux操作系统支持预读的能力,它可以预知下一个要读取的文件,将它读到内存里。环境变化了,目前很多应用软件对这个特性是非常敏感的,这种情况下我们可以对read ahead size进行一些优化和调整,甚至可以把它禁用。另外SSD出现之后,使得我们传统的调度方法产生了变化,比如我们经常采用的调度策略是CFQ,它对 SSD就不是非常友好,更好的方法我们推荐使用“noop” scheduler,所以可以通过这样的一些改变使得我们更好地匹配SSD获得不同应用场景的需求。  对于网络,大家都很清楚,我们有很多的网络优化项进行调整和设置,这些优化项种类和数量非常多,其中包含了像buffer sizes、backlog等,这些项大家可以针对具体的经验进行优化处理。  还有一种应用场景就是在虚拟化的环境里面,云计算里面经常会遇到的,针对Hypervisor 的优化。最主要的优化项就是clocksource,包括像hpet、xen、tsc等等。  在我们的环境里缺省的EC2时钟源都是Xen,如果你用cat命令读取都是这样的。这里面有什么区别呢?简单来说hpet是一个硬件的时钟源,它提供了非常好的监控,但是它需要产生系统的调度,开销比较大。Xen的适用性非常好,所以在虚拟化环境里面缺省会使用它。tsc是通过计算器的方法获得这样的时钟源,并不需要用系统调度来实现,只需要在用户空间就可以得到,但相对来说精度不如hpet,但是速度上tsc是的表现。所以你可以尝试把时钟源设置为tsc进行观测。比较理想的情况下,CPU的用量可以降低30%,当然如果表现不好也会产生额外的副作用。  我们刚才提到了监测,在AWS的环境里面有很多服务可以帮助我们达成这个目标。以这个WebServer为例,在这个场景里面,可以通过监控看到不同WebServer请求的表现,也可以看到内存的使用情况,包括磁盘的统计情况、网络的使用统计等等,所有的监控指标都是我们进行优化的非常重要的基础条件。  优化时也会有一些不好的优化场景,希望大家引起注意。第一种是“打地鼠” 式的优化,这个是什么样的场景呢?就是随机的调整参数,你尝试着或者说猜测性的对参数进行调整,并没有直观的逻辑关系证明它会有影响,你只是在赌博。如果现象消失了你可能假设的认为这种方式取得了效果,这种方式其实有很大的偶然性,并不能很好的解决问题,所以要尽量避免。另一种是“街灯”式的优化,只看到了眼前一点点的情况,就是选择自己熟悉的工具或者随便从互联网上找到一个工具,甚至随机选择一款工具就作为你参考的依据,这些方法都有很大的弊端。  一个比较有效的方法我们强调是基于观察,使用一些统计工具观察系统的性能和资源的使用情况,用数据来证明你的优化是高效的。从使用方式来看就是对硬件和软件的组件,逐一进行分解,研究每个组件可以调整的参数,并且有一个明确的、量化的预期,通过调整参数看能不能满足预期来达到优化目的。  这里面特别强调的一个方法,叫做USE,就是利用率、饱和度和错误数。这个方法在一本书里面讲的非常详细,叫做《Systems Performance》,它就强调了用利用率、饱和度、错误数这三个维度帮助我们进行调整优化,在这本书里有非常详细的描述。  除了刚才谈到的方法之外还有一些地方需要大家考虑:  •在云计算的环境里面,有的时候复杂的问题并没有明确的答案,即使是你做了尝试和调整也没有答案,有可能是你需要换一个实例了,比如换一个更大的型号或者更强劲的实例才能帮助解决问题。  •有时候分析之后确认与实例有关,但是大多数可能与应用有关,这从统计数据来看符合80/20原则,也就是说80%可能性与应用有关,只有20%是跟基础架构操作系统有关的。简单来说80%是跟应用程序本身有关的,通过程序的优化和重构就可以满足或者解决应用问题,只有20%的场景里面你需要对操作系统基础架构优化,才可以解决,大家一定要记得,不要上来就尝试对操作系统进行太多的优化,可能欲速则不达。  •有些场景会有些意外,比如说延迟异常的场景,20%是由代码引起的,更多的因素是由实例的类型、网络的选择、垃圾回收等产生的。  在分析方法上,对于负载的分析,建议是自顶向下,从应用的负载着手,然后分解请求时间。对资源的分析建议自下而上,从资源的性能开始着手,然后是工作负载,大家在分析的时候可以灵活掌握。  对于性能工具,除了云计算平台提供的观察工具之外还有一些系统的工具,可以对操作系统的核心进行很好的统计,这里我们介绍四大方面的工具给大家参考。  •Statistical 工具即统计工具,包括vmstat、pidstat、sar等等。需要强调的是这些工具没有安装到AWS EC2的缺省环境里面,需要手工安装,安装之后你可以看到对网络状况非常详细的统计。  •profiling 工具,就是对CPU堆栈进行跟踪,解释CPU的使用情况,对内存对象进行跟踪,解释内存的使用情况,产生的调优就是对热代码的路径进行调整和配置,比如热代码的问题,如果定位以后可能是真正的瓶颈,你可以聚焦在这点解决最终最根本的问题。另外对频繁的对象的分配,尤其是内存使用上,也可以利用这些方法和工具帮我们解决它。针对这个程序有很多不同的profiling工具,这里面推荐的就是Lightweight Java Profiler 的工具。  LJP 是一个开源的项目,主要针对java。优点有两点,第一就是精度非常高,第二就是支持火焰图的输出。火焰图是一个非常好玩的东西,也非常直观。下面是一个火焰图的例子,其实非常简单,Y轴是堆栈的情况,X轴是取样频度的情况。通过这个图既使你没有太多的时间或者缺少经验也可以帮助你定位到一个方向,从而优化和解决问题,所以火焰图是比较推荐的方法。系统的profiling是一个perf的工具,perf也可以生成CPU的火焰图,火焰图这个工具也是开源项目。  •Tracing的工具非常多,包括ftrace、perf_events等等,不给大家特别强调了。需要给大家强调的就是ftrace,现在已经是Linux的组成部分了,如果你打开代码的话可以在原代码当中看到。iosnoop是一个开源项目,大家用这个名字可以下载到,但是需要你编译一下,小小的工作并不复杂。而且我的经验来看,绝大多数Linux环境里面依赖库并不复杂,工作量蛮小的。  •Hardware 计数器。比较特别一点的就是MSR,就是硬件的计数器,通过这个计数器提供了很多基本的信息,不同的型号会有差别。在大部分AWS EC2的实例中都已经支持MSR的特点了,利用这个特点就可以完成很多对CPU低级别的监控操作。其实MSR工具也是一个GitHub的工具,它能做很多有意思的事情,比如说对CPU的型号、频率、状态等等进行数据的获取,然后通过这些数据定位你所需要的一些信息,就可以找到你需要调优的几个点。
  归纳起来今天讲了很多工具,讲了一些需要注意的原则。我想把最后这三点作为总结分享给大家的经验。  •第一,在云计算环境里面,由于我们面对的环境不同于物理环境,有更多的虚拟资源,有更多的选择项。对于优化的场景来说,选择一个合适的实例就等于性能优化,大家千万不要小瞧这个结论,也是很多的经验换来了。  •第二,按照80/20原则,在需要的时候你可以使用Linux内核、性能优化或者统计的方法进行观察,并且基于数据实现对核心的调优。最重要的是所有的优化都是基于监测的结果,都是由数据驱动的,所以千万不要忽略掉。  •使用你手上所有的工具,包括云计算平台上的工具、操作系统自带的工具以及我们可以下载的工具来获得你的数据,用数据来说服你选择哪一个优化的方向。

分类(小说)| 2016-06-07 11:10:06