都知道可以在任务管理器中查看进程的 CPU 和内存占用，那么如何通过 .NET 编写代码的方式来获取到 CPU 和内存占用呢？...---- 获取全局 CPU 和内存占用 要获取到全系统中的 CPU 占用率，获取全系统中内存占用，需要首先分别创建这两者的性能计数器： 1 2 3 4 // 创建对 CPU 占用百分比的性能计数器。...获取当前进程的 CPU 和内存占用 在了解的 PerformanceCounter 各个参数代表的含义之后，我们还可以获取到单个进程的性能计数。...这里，我们在计算单个进程的内存占用时，使用的是工作集大小，这个值会比较接近我们平时使用任务管理器看到的物理内存占用的大小，但是我们还有其他可以查询的类别： Private Bytes 包含进程向系统中申请的私有内存大小...Working Set 进程占用的物理内存的大小。由于包含共享内存部分和其他资源，所以其实并不准；但这个值就是在任务管理器中看到的值。
你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...Docker Compose中的资源限制 Docker Compose允许我们通过docker-compose.yml配置文件定义服务的各项参数，其中包括CPU和内存资源的限制。...CPU被限制为可用CPU的50%（'0.50'），内存被限制为50M。这样，无论容器中运行的进程有多么消耗资源，都不会超过这些设定的上限。..."CpuQuota"：在每个"cpuPeriod"内，容器可以获取的CPU时间，单位是微秒。...总结 在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。
在Android中为了实现不同屏幕的适配，经常会用到在不同dimen.xml文件中对于同一dimen ID定义不同的大小，然后在代码中通过getDimension函数来获取，下面就来说说几种getDimension...getDimension()是基于当前DisplayMetrics进行转换，获取指定资源id对应的尺寸。文档里并没说这里返回的就是像素，要注意这个函数的返回值是float，像素肯定是int。...getDimensionPixelOffset()与getDimension()功能类似，不同的是将结果转换为int，并且偏移转换（offset conversion，函数命名中的offset是这个意思...getDimension和getDimensionPixelOffset的功能类似，都是获取某个dimen的值，但是如果单位是dp或sp，则需要将其乘以density，如果是px，则不乘，并且getDimension...我用的手机的density是2.0所以所以会乘以2。
此领域的关键考虑因素包括 CPU 和内存资源的申请和最大限制。...在本文中，我们将探讨正确配置这些设置的重要性以及它们对 Kubernetes 集群内工作负载管理的影响，本文大纲如下， 了解 CPU/内存资源的申请和最大限制 在深入研究 CPU 和内存申请和最大限制的复杂性之前...通过调整这些值，我们确保每个容器接收必要的资源，同时防止与集群中其他容器的资源争用。...这种方法增强了 pod 隔离并避免性能下降，从而在 Kubernetes 集群内创建更和谐的共存。 总结 优化 Kubernetes 中的资源分配是维持稳定且高性能的环境的关键方面。...通过了解 CPU/内存请求和限制的细微差别以及实施建议的策略，您可以在 Kubernetes 部署中实现有效的资源分配，提高可扩展性并创建和谐的工作负载共存。
对于在共享基础架构上运行的容器化应用程序，安全性至关重要。随着越来越多的组织将其容器流量负载转移到 Kubernetes，K8s 已成为容器编排的首选平台。...随着这一趋势的出现，越来越多的威胁和新的攻击方式层出不穷。 在 Kubernetes 中，安全性有两个方面：集群安全性和应用程序安全性。...在这篇文章中，我们将探讨如何保护Kubernetes Deployment资源类型和应用程序的安全。...基础知识 在这里快速回顾一下基础知识：Pod 是在 集群中运行一个或多个容器的逻辑原子单元；它由其他资源包装，例如 ReplicaSet、Deployment、StatefulSets 等。...您还可以直接从流行的公共注册中心部署 OOTB 应用程序。 关于图像，需要牢记三件事，我们将在下面讨论。 镜像来源 确保您从受信任的注册表中获取镜像。
本文就以Secret资源为例，手把手教你如何解密K8s集群的加密资源。被加密的资源k8s中有的资源在写入etcd之前，是会被进行加密存储的，最常见的就是secret资源。...k8s中被加密的资源列表及对应的加密算法配置信息：resources.resources中记录的是被加密的资源列表，可以看到只有secrets资源被加密了。...解析流程对于这类进行加密存储的k8s资源，我们通常需要进行以下流程来解码，才能最终获得资源的明文信息：根据key从etcd中获取被加密的value对被加密的value进行解密，得到被解密的value通过...k8s的解码器对解密后的value进行解码，最终得到资源的明文信息获取被加密的value首先，我们需要创建etcd客户端，然后根据资源在etcd中的key来获取value。...= nil { t.Fatal(err) } t.Log(unst) }总结本文主要是熟悉K8s资源在etcd中的存储方式：K8s是通过kube-apiserver组件将数据存储在etcd中；这些数据在写入
| Blog首页 | Oracle HowTo:如何在Oracle10g中启动和关闭OEM » ---- 很多时候由于异常或程序错误会导致个别进程占用大量系统资源，需要结束这些进程，通常可以使用以下命令...Kill进程: alter system kill session 'sid,serial#'; 但是此命令释放资源极为缓慢，具体可以参考:Oracle中Kill session的研究....为了更快速的释放资源，通常我们使用如下步骤来Kill进程: 1.首先在操作系统级kill进程 2.在数据库内部kill session 这样通常可以快速中止进程，释放资源。...那按照我前面提到的步骤，首先查询得到该session对应的OS进程号: SQL> select 'kill -9 '||spid from v$process where addr = (select...# USERNAME ---------- ---------- ------------------------------ 154 56090 SCOTT 再次在数据库中kill
简述 Linux系统的ECS实例中如何查看物理CPU和内存信息 前情提示 系统： 一说 Powered By PUSDN - 平行宇宙软件开发者网www.pusdn.com ，转载请标明出处！...，实际不执行 说明： 总核数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 × 每颗物理CPU的核数 × 超线程数 通过如下命令，可以查看物理CPU和内存相关信息...查看物理CPU个数。 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数，即CPU核数。...cat /proc/meminfo 获取物理内存信息，单位K free | grep Mem | awk '{print $2}' 已使用内存 free | grep Mem | awk '{print...在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示 可以看到里面的内容是以 processor
Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注：CPU单位换算：100m CPU，100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同；精度不能超过 1m。...是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合。...针对内存、CPU和各种设备都有对应的cgroup。 默认情况下，Pod运行没有CPU和内存的限额。这意味着系统中的任何Pod将能够像执行Pod所在节点机器一样，可以消耗足够多的CPU和内存。...为命名空间配置内存和 CPU 配额 怎么为命名空间设置容器可用的内存和 CPU 总量。...资源分配限制 2、官网：Pod的内存资源分配限制 3、官网：管理内存、CPU 和 API 资源 完毕！
本文接下来将介绍如何通过 RKE 部署一套高可用 k8s 集群，文中使用的 RKE 版本为v0.2.2。...这些进程对整个集群的稳定性至关重要，因此需要为他们专门预留一定的资源。 笔者环境中的 worker 设置如下： 节点拥有 32 核 CPU，64Gi 内存和 100Gi 存储。...为 k8s 管理进程预留了 1 核 CPU，2Gi 内存和 1Gi 存储。 为系统进程预留了 1 核 CPU，1Gi 内存和 1Gi 存储。...为内存资源设置了 500Mi 的驱逐阈值，为磁盘资源设置了 10% 的驱逐阈值。 在此场景下，节点可分配的 CPU 资源是 29 核，可分配的内存资源是 60.5Gi，可分配的磁盘资源是 88Gi。...对于可压缩资源，如果节点上的所有进程都尽可能多的使用 CPU，则 pod 类进程加起来不会使用超过 29 核的 CPU 资源。 上述资源预留设置在 cluster.yml 中具体形式如下。
弹性伸缩 业务挑战 -1，如何有效推进业务接入 HPA？ Pod 水平弹性扩缩容是 K8s 的一个重要功能，随着应用迁移到 K8s，我们自然也上线了这一功能。...小结 在标准的以 CPU/ 内存为指标进行 HPA 的基础上，我们通过对流量预测、自定义业务指标、定时等多种 HPA 方式的引入和结合，让绝大部分部署到 K8s 的应用都能够使用 HPA，目前容器化的应用中...根据我们实际的业务场景，即 CPU 波动的情况大大高于内存，我们对 Trimaran 的调度插件做了些优化，调整了 CPU 和内存的负载情况对节点打分结果的所占权重并可通过配置调整。...同时，我们还通过拉取应用 Pod 的历史资源使用情况，对不同应用的资源使用特征进行分析，将一些特征比较明显的应用进行打标，比如 CPU 型、内存型等，并通过 kubernetes 的 admission-webhook...为了不影响调度器本身的调度效率，我们在调度与 prometheus 间加了一层定时更新的缓存，调度中只会从缓存中获取数据。如果数据有异常，那么该策略会自动降级，所有节点返回相同分数。
要处理CPU乱序调度中的内存数据依赖，通常涉及两个步骤： 1.计算内存访问的有效地址 2.检查所有未处理完的load/store的地址，并确保冲突的load/store不能乱序执行 A Load / Store...在store单元中，store 指令首先经过有效的地址计算和地址转换，然后驻留在“Finished ”store 缓冲区中。...“completed ”store 缓冲区中的store 指令最终会提交到内存中。 同样，load指令首先通过地址生成和翻译，并最终读取数据cache 以从内存中获取数据。...如果存在地址匹配，但store buffer数据不可用，则load stall；如果存在地址匹配和store 数据可用，则将数据直接forward 到load。...一个简单的解决方案是stall 匹配地址的“finished ” store的load，仅具有匹配地址的“completed ”store上数据forward 给load。
由于资源碎片化等因素，各个集群中存在许多低分配率的低效节点，导致大量资源浪费。同时，基于 Kubernetes（K8s）发布的转码类近线/离线场景，在全天时段均存在大量计算资源需求。...策略方面，二次调度器负责巡检集群中的所有节点，识别出低效节点并进行标记；随后 Virtual-Kubelet 获取物理集群中的低效节点可用资源作为集群闲置资源，再次分配给离线转码场景。...调度侧 通过动态超卖技术获取可用于二次分配给离线服务的可用资源量，并抽象出离线资源视图，使得 K8s 调度器感知到这些离线资源。...（默认） 内存 OOM 优先级 最低 默认 最高 内存回收水线 调高 默认 调低 在 CPU 核编排层面，我们针对不同的需求场景，设置了三种不同的绑核类型，并设计了一套精细化 CPU 核编排策略，分配示意图如下...NodeManager 以容器的形式部署在在线 K8s 集群中，实现资源的有效管理。除此之外，还涉及到以下组件： 1.
Server接受客户端提交Pod对象创建请求后的操作过程中，一个重要的步骤是由调度器程序kube-scheduler从当前集群中选择一个可用的最佳节点来接收井运行它，通常是默认的调度器default-scheduler...找到最适合它的节点，通过合理利用k8s原生提供的调度能力，根据业务特性配置合理的调度策略，能有效提高集群中的资源利用率 2.1 调度流程 原生的调度流程整体上分为以下三步 预选（过滤）——选出可以调度的节点...阿里云ecs介绍 选择服务器的硬件资源配置就和我们购买办公或个人PC、笔记本一样，主要需要考虑主板、CPU、内存、硬盘等硬件配置 CPU与内存通信，主要通过地址、数据、控制三大总线 先简单了解一下CPU...通常CPU和内存的配比是1:2、1:4、1:8，至于为什么，这也是一个值得讨论的话题 阿里云ack将集群的master节点托管了，因此只需要考虑如何规划node节点。...（高效云盘/SSD/ESSD/本地盘） 4.1.2 k8s集群节点选型原则 k8s集群节点如何选型？
从这些指标中形成一个全面的可观察性堆栈需要具备管理 Kubernetes 集群的良好知识和经验。 那么如何处理海量的指标呢？...Crashlooping pod 通常会导致服务不可用。 如何解决呢？监控资源限制的方式类似于我们监控 CPU/内存请求的方式。您的目标应该是在第 90 个百分位的限制中达到 80% 的实际使用量。...有时，由于多种原因，某些 pod 可能不可用，例如： 由于资源请求，某些 pod 可能不适合集群中任何正在运行的节点——这些 pod 将转换为 Pending 状态，直到节点释放资源来托管它们或满足要求的新节点加入集群...节点状态检查失败 kubelet 是一个运行在集群上每个节点上的 k8s 代理。...持久卷利用率 Persistent Volume (PV) 是一种 k8s 资源对象，表示可以附加和分离到系统中的 Pod 的存储块。
让我们看看这一趋势背后的关键技术原因，以及 AI/ML 工作负载如何从托管 K8s 集群的 GPU 工作节点获益，并考量 GPU 制造商和调度等注意事项。...使用案例 以下几个例子展示了公司如何在 AI/ML 项目中使用 Kubernetes(K8s): OpenAI 是 K8s 的早期使用者。2017 年，该公司就在 K8s 集群上运行机器学习实验。...运行在 GPU 工作节点上的 AI/ML 工作负载推理可能比在 CPU 工作节点上快，主要有以下原因: GPU 的内存架构专门针对 AI/ML 处理进行了优化，提供比 CPU 更高的内存带宽。...具有 GPU 工作节点的简化 K8s 集群架构图 通过 Kubernetes，可跨多个工作节点管理 GPU 资源。容器消耗 GPU 资源的方式与 CPU 基本相同。...GPU 制造商比较 Kubernetes 中可用的 GPU 制造商有 3 家：NVIDIA、AMD 和 Intel。
由于资源碎片化等因素，各个集群中存在许多低分配率的低效节点，导致大量资源浪费。同时，基于 Kubernetes（K8s）发布的转码类近线 / 离线场景，在全天时段均存在大量计算资源需求。...策略方面，二次调度器负责巡检集群中的所有节点，识别出低效节点并进行标记；随后 Virtual-Kubelet 获取物理集群中的低效节点可用资源作为集群闲置资源，再次分配给离线转码场景。...平台需要建设更为细粒度的资源管理与调度能力，来实现均值利用率提升的目标，具体包含以下几点： 调度侧 通过动态超卖技术获取可用于二次分配给离线服务的可用资源量，并抽象出离线资源视图，使得 K8s 调度器感知到这些离线资源...在单机侧，通过压制策略如 BVT（Borrowed Virtual Time）进行性能控制和资源限制，并进行内存驱逐操作；QoS 保障方面，采用绑核和超线程干扰抑制等技术来实现资源的差异化保障；计算和上报可用的...NodeManager 以容器的形式部署在在线 K8s 集群中，实现资源的有效管理。
混部领域的喜马拉雅山是Google Borg，其在2019年发布的论文Borg中，集群的cpu利用率通过混部技术达到50%。...如何通过混部技术提高集群利用率，是每家集群大规模后不可避免的问题。 ...7、资源动态隔离 离线可用资源量计算表达式为：资源量 = 总资源 - 预测资源 - 预留资源，且一直处于动态调整过程中。资源隔离，这应该是混部的核心，依赖底层OS进行隔离，主要是cgroup功能。...Caelus对离线作业进行全维度资源隔离，从CPU、内存到磁盘IO、网络出入带宽，再到更细粒度的内存带宽、L3 Cache。隔离方式依赖底层OS的隔离功能，如cgroup、diskquota等。...图6 全维度资源管理 这里需要重点说明的一点是原生的OS提供的隔离功能有限，不能覆盖全维度资源，本公司内部OS团队专门做了混部增强，如：1）cpu的BT调度，解决cpu抢占问题；2）内存优先级及cgroup
♣ 题目部分 在Oracle中，如何获取集群的名称（Cluster name）？...♣ 答案部分 集群名称信息是记录在OCR中的，因此可以通过转储OCR的方法来获得集群名称，另外，也可以使用cemutlo工具直接查看集群名称信息，如下所示： [root@raclhr-11gR2-N1...vendor_info> [root@raclhr-11gR2-N1 ~]# cemutlo -n raclhr-cluster 其实在$CRS_HOME/cdata/CLUSTER_NAME/目录中也可以看到...CLUSTER_NAME，这个目录是用作OCR备份的。
引言 在 K8s 集群运营过程中，常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰，既影响了节点上 Pod 的稳定运行，也会增加节点故障的几率。...不能代表资源真实使用情况，节点的 CPU/内存利用率 经常处于不均衡的状态。...在集群中，如果出现一个新增的节点，为了防止新增的节点调度上过多的节点，我们会通过监听调度器调度成功事件，获取调度结果，标记每个节点过去一段时间的调度 Pod 数,比如 1min、5min、30min 内的调度...针对此场景，借鉴 K8s 社区 Descheduler 重调度的设计思想，给出基于各节点 CPU/内存实际利用率进行驱逐的策略。 架构 ?...Descheduler 从 apiserver 中获取 Node 和 Pod 信息，从 Prometheus 中获取 Node 和 Pod 监控信息，然后经过Descheduler 的驱逐策略，驱逐 CPU
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