下载地址:http://emqtt.com/downloads 文档地址:http://emqtt.com/docs/v2/index.html 开始使用EMQ 2.0 消息服务器简介EMQ (Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker)是基于Erlang/OTP平台开发的开源物联网MQTT消息服务器.Erlang/OTP是出色的软实时(Soft-Realtime).低延时(Low-Latency).分布式(Distributed)的语言平台.MQTT是轻量的(L

系列目录 我想测试EF在一百万条数据下的显示时间!这分数据应该有很多同学想要,看看EF的性能! 服务器 现在来向SQL2008R2插入1000000条数据吧 declare @i int; ; begin INSERT INTO [AppDB].[dbo].[MIS_Article] ([Id] ,[ChannelId] ,[CategoryId] ,[Title] ,[ImgUrl] ,[BodyContent] ,[Sort] ,[Click] ,[CheckFlag] ,[Checker]

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

第一篇:<如何生成每秒百万级别的 HTTP 请求?> 第二篇:<为最佳性能调优 Nginx> 第三篇:<用 LVS 搭建一个负载均衡集群> 本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是

Mosquitto 是一个IBM 开源pub/sub订阅发布协议 MQTT 的一个单机版实现(目前也只有单机版),MQTT主打轻便,比较适用于移动设备等上面,花费流量少,解析代价低.相对于XMPP等来说,简单许多. MQTT采用二进制协议,而不是XMPP的XML协议,所以一般消息甚至只需要花费2个字节的大小就可以交换信息了,对于移动开发比较有优势. IBM虽然开源了其MQTT消息协议,但是却没有开源其RSMB服务端程序,不过还好目前有比较稳定的实现可用,本文的Mosquitto是其中比较活跃的实

文章钢要: 1.对服务器进行多用户配置 2.根据不同用户给予不同权限 一.Mosquitto的用户机制 mosquitto中可以添加多个用户,只有使用用户名和密码登陆服务器才允许用户进行订阅与发布操作.可以说用户机制是mosquitto重要的安全机制,增强服务器的安全性. 用户与权限配置需要修改3处地方: 1.mosquitto中最最最重要的配置文件mosquitto.conf. 2.pwfile.example (保存用户名与密码) 3.aclfile.example (保存权限配置) 首先给

文章钢要: 目前笔者在开发搭建Mosquitto服务器,在此期间遇到很多实际问题,所以走了很多弯路,在这里写出来为大家提供一些帮助. 1.安装完成后启动Mosquitto报错 执行mosquitto客户端程序时出现找不到动态库:libmosquitto.so.1 ./mosquitto_sub: error while loading shared libraries: libmosquitto.so.1: cannot open shared object file: No such file

文章钢要: 1.进行双服务器搭建 2.进行多服务器搭建 一.Mosquitto的分布式集群部署 如果需要做并发量很大的时候就需要考虑做集群处理,但是我在查找资料的时候发现并不多,所以整理了一下,搭建简单的Mosquitto集群模式. 首先集群需要2台以上的Mosquitto服务器.安装方式同上. 先了解下Mosquitto集群模式的逻辑图,如下: 可以看出,无论在那台服务器中订阅了信息,无论在那台服务器上发布信息,订阅者都可以收到发布的信息.那么下一步我们着手搭建集群服务器,为了方便只演示2台服

文章钢要: 1.了解Mosquitto服务器 2.在Liunx中搭建Mosquitto服务器 3.设置Mosquitto集群 一.Mosquitto简介 一款实现了消息推送协议 MQTT v3.1 的开源消息代理软件,提供轻量级的,支持可发布/可订阅的的消息推送模式,使设备对设备之间的短消息通信变得简单,比如现在应用广泛的低功耗传感器,手机.嵌入式计算机.微型控制器等移动设备.一个典型的应用案例就是 Andy Stanford-ClarkMosquitto(MQTT协议创始人之一)在家中实现的远

总体概要: MQTT系列文章分为4部分 1.MQTT简介 2.mosquitto服务器搭建 3.编写Mosquitto的可视化工具 4.使用Mosquitto完成Android推送服务 文章钢要: 对MQTT协议有一定认识 对MQTT运行原理有一定了解 一.什么是MQTT 如果使用Mosquitto做Android推送那么一定无法绕过的就是MQTT协议,什么是MQTT协议呢? MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)是IBM开发的一个即

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级.甚至百万级.此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行. 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的.快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中. FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表

背景: 自己的一个网站,由于单表的数据记录高达了一百万条,造成数据访问很慢,Google分析的后台经常报告超时,尤其是页码大的页面更是慢的不行. 测试环境: 先让我们熟悉下基本的sql语句,来查看下我们将要测试表的基本信息 use infomation_schemaSELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘dbname’ AND TABLE_NAME = ‘product’ 查询结果: 从上图中我们可以看到表的基本信息: 表行数:866633平均每行的

================START============================== 来了一个mail说是job跑得很慢,调查下原因 先来看下sql: SELECT h.order_no              AS SO_no,         h.order_type,         h1.order_no             AS po_no,         l1.order_line_key       AS PO_LKEY,         l1.shipn

Android推送方案分析(MQTT/XMPP/GCM): http://www.open-open.com/lib/view/open1410848945601.htmlMQTT官网: http://mqtt.org/MQTT协议简记: http://www.cnblogs.com/caca/p/mqtt.htmlOSChina grpc document : http://doc.oschina.net/grpc?t=56831高手对MQTT的理解: http://www.cnblogs.c

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

百万数据查询优化 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构.索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: ●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“

1. 背景 1.1. 话题来源 最近很多从事移动互联网和物联网开发的同学给我发邮件或者微博私信我,咨询推送服务相关的问题.问题五花八门,在帮助大家答疑解惑的过程中,我也对问题进行了总结,大概可以归纳为如下几类: Netty是否可以做推送服务器? 如果使用Netty开发推送服务,一个服务器最多可以支撑多少个客户端? 使用Netty开发推送服务遇到的各种技术问题. 由于咨询者众多,关注点也比较集中,我希望通过本文的案例分析和对推送服务设计要点的总结,帮助大家在实际工作中少走弯路. 1.2. 推送服务

使用情景 开始之前,我们先设定这样一个情景: 1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况.也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候. 2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台.读写分离.水平扩展.内存缓存都不谈.一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限. 以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具,用户随时会获得或失去道具. 我们就来看看这一亿的道具怎么搞. 道具一般要使用原型.实例的设

回到目录 SQL中对于求表记录总数的有count这个聚合命令,这个命令给我们感觉就是快,比一般的查询要快,但是,当你的数据表记录比较多时,如百万条,千万条时,对于count来说,就不是那么快了,我们需要掌握一些技巧,来优化这个count. 有人说: select count(1) from table select count(primarykey) from table 比较快,一定不要用 select count(*) from table 可我要说的是,count(*)更快一些,为什么呢,

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

公司的项目还处于开发阶段,我把整个后台服务临时放在阿里云上供前端测试,用的阿里云的ECS云服务器,HTTP请求服务器和数据库服务都安装在一台机子上(穷啊,凑合用),做测试用,配置相当低:单核1Gb.其实我对服务器多大配置能承受多大访问压力并没有多大概念.前不久使用Jmeter进行http接口性能测试,发现短时间内访问量比较大时,总是会请求错误,根据返回的结果提示是数据库错误,查看一下数据库状态,果真数据库宕机了. service mysqld status 只要数据库服务崩溃了,后面的请求就都会