真实流量压测工具 tcpcopy应用浅析
极为合理的测试需求
“双一十”将近，作为一个电商应用的开发人员，也是时候操心一下自己管理服务的性能问题了。平时跑得好好的服务应用，能否承受的住双十一，尤其是午夜时刻的流量冲击？到底是要加机器还是要做服务降级？机器加多少？服务降级降多少.....为回答这一系列的问题，你首先要知道服务的极限是多少。按我们这种非专业测试人士的设想，测试方法应满足如下需求：
quentinxxz 发布的文章
lucene事务（译与解）
本文分两部份，第一部份为译：是对是对于lucene事务的一篇佳作《Transactional Lucene》的翻译。第二部份为解：是本人对一文中提到一些概念在源码层次的一些理解分析，参考lucene源码版本为4.10.4。《Transactional Lucene》中还提到了多commit在实际生产中的一些妙用，值得参考。
开源服务内部监控系统（二） ganglia简介
在上文 开源服务内部监控系统（一），简单介绍了一下开源监控系统Graphite。本篇将简单介绍一下颇有名气的Ganglia与个人的使用体验。从功能上讲，Ganglia远比Graphite强大。除了监控服务内部状态之外，Ganglia本身就能做到对服务器节点状态(包括CPU使用,load,memory占用,network占用)的整体监控。
开源服务内部监控系统（一） graphite简介
开源监控系统，大名鼎鼎的有nagois，catis。公司就有运维采用nagios作服务器与服务状态监控，同时结合插件提供邮件短信报警功能；catis通过snmp协议对服务器进行监控，利用RRDTool绘制漂亮的报表供你做性能分析。
这些是运维人员的利器，然而服务开发人员却很少去使用这样的工具，因为它们难以做到对我们开发的服务内部运行状态的监控。假如，你想监控自己开发服务的响应时间，五分钟一个点去绘制报表，或者监控你的服务各个时间内部缓存命中率等信息，这些工具基本帮上不忙。
从批处理到流式计算的罪与罚 ——storm实践总结
近期是对storm做了不少的研究与分享，包括我之前的一篇文章《数据处理神器storm的理解与思考 ——让你的数据化作行云流水》，无论是看官方的文档，还是看其他第三方文献介绍推荐，总会让你觉得各种高端先进，毕竟它代表了一种比较新潮的设计思想，刚开始接触了解的人更会跃跃欲试。然而storm是否真如看上去那么美？还是说，storm只是另一个喜好新鲜事物的开发者把玩的玩物？这些都需要亲自尝试过才会得知。归根到底，我们应该问的问题是：我们的任务是否适合利用storm来实现？