前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展,并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中,我们将详细了解这些指标,并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
出于简单性和可组合性的原因,Linkerd 本身没有提供内置的 Ingress 控制器。Linkerd 旨在与许多现有的 Kubernetes Ingress 解决方案一起使用。
下表和图形显示了不同 CPU 数量和不同请求大小的 HTTP 请求数量,以千字节(KB)为单位。
来自Linux内核文档。之前看过这篇文章,一直好奇,问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理,本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能,将这篇文章穿插入内。
这个演示是一个Ruby应用程序,可以帮助您管理书架。它由多个微服务组成,并通过 HTTP 使用 JSON 与其他服务通信。有三种服务:
各位测试同学大家好,throughput字面意思可以理解为吞吐量。通过最近总结学习Jmeter中的各项知识,发现在单线程单事务情况下throughput实际就是TPS或者说RPS。
在构建分布式系统时,保证可靠性是一项关键任务。Linkerd 是一个功能强大的服务网格工具,通过其重试与超时机制,可以帮助应对临时错误和延迟问题,从而提高系统的可靠性。本文将深入探讨 Linkerd 中的重试与超时特性,以及它们如何帮助应对故障和提升用户体验。
原题:RESTful APIs tutorial: Learn key web service design principles
要获取每个路由的指标,您必须首先创建一个 service profile。创建 service profile 后,Linkerd 将向 Prometheus 指标添加标签, 将特定请求与特定路由相关联。
Linkerd的主要目标之一是使服务和平台所有者能够不仅在数据包和字节方面,而且在请求和响应方面理解他们的服务。对于HTTP等协议,这需要了解协议的语义,以便Linkerd可以测量成功率和响应延迟等内容。我们还需要能够在不同维度,例如源服务、目标服务和HTTP路径中分解这些指标。
Kubernetes要求集群中的每个容器都具有唯一的可路由的IP。 Kubernetes本身不分配IP,将任务交给第三方解决方案。 在这项研究中,我们的目标是找到具有最低延迟,最高吞吐量和最低安装成本的解决方案。 由于我们的负载对延迟敏感,因此我们的目的是在相对高的网络利用率下测量高百分比的延迟。 我们特别关注性能低于最大负载的30-50%,因为我们认为这最好代表了非超载系统的最常见用例。 竞争对手 Docker与--net =主机 这是我们的参考设置。 所有其他的竞争对手都与这种设置进行比 -net =
Linkerd 服务网格解决的最重要问题之一是可观察性:提供服务行为的详细视图,Linkerd 对可观察性的价值主张是,它可以为你的 HTTP 和 gRPC 服务提供黄金指标,这些都是自动执行,无需更改代码或开发人员参与的。
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候,对一些性能术语十分模糊,直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解,更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营,每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙,外行看起来很牛X,实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
在 Linkerd 中,金丝雀发布是通过流量拆分来管理的,这项功能允许你根据可动态配置的权重,将请求分配给不同的 Kubernetes 服务对象。虽然流量分割可以适用于任意的 Service 对象,但一般情况下是将一个 Service 的传入流量分给不同版本的 Service。
过去几年里,服务网格在 Kubernetes 生态中迅速成长。Service Mesh 的价值难以抗拒,然而对摩拳擦掌的用户来说,另一个基础问题就是:成本怎样?
QPS:全名 Queries Per Second,意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够响应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
最近在一个客户的项目拓展和做过程中,希望客户在IDC中自建的容器服务能够部分使用云上的容器服务,基于IDC环境和虚拟机上的容器服务之间,做了一些静态和动态的性能对比测试。测试过程终于到一些问题,针对问题前后经过多轮分析对比,在问题定位和分析上的一些总结,希望能供大家借鉴。
上周,安全公司Imperva报告称发现一起滥用 HTML5 标签 ping 属性的DDoS攻击,4小时内生成了7,000万流量请求。该ping属性旨在供网站用作通告用户跟随页面上给定链接的机制。ping通常只是单次行为,但Imperva发现,黑客找到了将ping放大成持续性数据流发动DDoS攻击的方法。
我们做性能测试时,尽可能的降低网络延迟时间,这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
重试是处理分布式系统中的部分或瞬态故障的基本机制。但重试也可能是危险的,如果做得不好,他们可以迅速将一个小错误升级为系统范围的中断。在这篇文章中,我们描述了我们如何在Linkerd 2.2里设计重试,使Linkerd能够在最小化风险的同时,自动提高系统可靠性。
使用 Service Mesh Interface 的 Traffic Split API 很容易将故障注入应用程序。TrafficSplit 允许您将一定比例的流量重定向到特定后端。这个后端是完全灵活的,可以返回任何你想要的响应——500 秒、超时甚至疯狂的有效载荷。
从聚合报告可以看出来,平均TPS= 1303。那么我们可不可以就认定这个TPS=RPS呢?
出于简单,Linkerd 本身并没有提供内置的 Ingress 控制器,Linkerd 旨在与现有的 Kubernetes Ingress 解决方案一起使用。
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 的优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
(Photo by Marc Sendra Martorell on Unsplash.)
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
分别测试4中连接池(DBCP、C3P0、Druid、Hikari)的表现情况。
文章标题:《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell Phenotypic Switching and Potential Therapeutic Targets for Atherosclerosis in Mouse and Human》
对于幂等且没有主体的路由,您可以编辑服务配置文件(service profile)并将 isRetryable 添加到可重试路由:
导语|春节期间腾讯大部分业务进入流量备战的紧张时刻。压测相比于监控而言,是更具主动性的筹备手段。通过高负载、真实流量的预演,探测系统的瓶颈和发现风险,是服务质量保障体系的重要一环。云压测主要聚焦在压测平台的发压端基础能力构建,本文作者张泽强分享云压测备战春节期间从压测模型选型、用例编写、测试数据构建到压测报表分析的压测方案。期望对你有帮助。 目录 1 背景与挑战 2 解决方案 2.1 压测模式选型 2.2 压测用例编写 2.3 测试数据构造 2.4 压测报表分析 3 实践案
拓扑图用来描述平台各服务之间的依赖关系,也可以理解为平台服务的整体结构。拓扑图上的每个节点表示服务组件或服务的依赖项,且节点上标注有服务的运行状态和请求信息,点击后可获取详细的观测图表。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章,取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率,但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者:Toshiaki Makita
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
这篇文献基于基因组突变和临床表型的差异对RPS-DBA与RPL-DBA类型病人的骨髓CD34+细胞进行单细胞转录组分析,并构建体外细胞模型进行验证。挺难的,从背景走起~
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
多路复用其实并不是什么新技术,它的作用是在一个通讯连接的基础上可以同时进行多个请求响应处理。对于网络通讯来其实不存在这一说法,因为网络层面只负责数据传输;由于上层应用协议的制订问题,导致了很多传统服务并不能支持多路复用;如:http1.1,sqlserver和redis等等,虽然有些服务提供批量处理,但这些处理都基于一个RPS(每秒请求数)下。下面通过图解来了解释单路和多路复用的区别。
导语:STGW作为公司七层接入网关,在云和自研业务中承担多种网络协议接入与转发的功能,由于业务数量庞大、接入形式多样、网络环境复杂,会遇到一些很有挑战的疑难杂症。某次业务出现了流量突然下降,此时用户侧也有延迟上升和重试增多的问题。在团队自研的秒级监控助力下,我们从CPU软中断热点入手追查,发现了内核listen port哈希机制存在消耗过高问题,但热点只出现在部分核心上,接着在网卡多队列、内核Receive Packet Steering(RPS)上发现了负载均衡策略的缺陷,找出最终原因后我们在硬件和
随着机器学习的兴起,我们看到了许多伟大的框架和库的兴起,比如scikit learn、Tensorflow、Pytorch。这些框架使得用户更容易创建机器学习模型。但仍然需要遵循包括数据准备、建模、评估在内的整个过程。
空闲之余用jmeter对百度进行了一次压测,目的是分析一下性能的拐点,验证一下理论知识
原文:https://medium.com/intrinsic/why-should-i-use-a-reverse-proxy-if-node-js-is-production-ready-5a079408b2ca
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
在自动驾驶中,需要大量的sensor信息上传到服务器进行训练。即使在车辆的行驶过程中也需要相关的sensor信息进行融合,感知。而sensor的信息可能来自不同的域,这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。对RX 和TX 提供了下面技术,
HEVC 标准实现了参考图像信息和运动矢量预测理念,提供了最佳的帧间预测质量。这包括以 1/4 像素的精度指定预测矢量、使用单向和双向预测、自适应地改变被预测图像区域的形状和大小、创建长参考帧列表(多达 15 个元素),以及使用运动矢量预测算法,从而只将有关差分矢量 (mvd) 的信息添加到编码流中。这一切是如何实现的呢?让我们一探究竟。
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