INFO命令在使用时，可以带一个参数section，这个参数的取值有好几种，相应的INFO命令也会返回不同类型的监控信息；首先无论是运行单实例或是集群建议重点关注一下stat、commandstat、cpu和memory这四个参数的返回结果，这里面包含了命令的执行情况（比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的CPU资源），内存资源的使用情况（比如内存已使用量、内存碎片率），CPU资源使用情况等，这可以判断实例的运行状态和资源消耗情况；另外当启用RDB或AOF功能时，需要重点关注persistence参数的返回结果，可以通过它查看到RDB或者AOF的执行情况；如果在使用主从集群，就要重点关注下replication参数的返回结果，里面包含了主从同步的实时状态；不过INFO命令只是提供了文本形式的监控结果，并没有可视化；
在Redis世界里，热key指的是那些在一段时间内访问频率特别高的键值，具体到业务场景，包括热点新闻、热门直播、秒杀活动等等。
本文使用Prometheus+Grafana+Node Exporter搭建Linux主机监控系统：
工作中使用 Redis 时，如果大家公司没有专业运维，可能我们开发就会面临运维的工作，包括 Redis 的运行状态监控，数据迁移，主从集群、切片集群的部署和运维等等。本文我就从这三个方面，给大家介绍一些工具，帮助大家更好的运维管理 Redis。
"1 min average per core " 是每个core 的平均值，不是CPU 的平均值。 一个cpu可以有多个 core.
运维工作中可能会遇到这么一个痛点，因线上机器基本都是单机多实例，有时候会出现因为某个实例而影响了整个机器的性能。因缺少进程级别的监控，事后想分析是哪个实例跑满了系统资源往往比较困难。为了解决这一痛点，迫切希望实现进程级别的监控。
评估增加的业务请求是否符合预期，如果是预期内正常的请求增加，那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力。
如今非常多企业都在搭建自己的私有PAAS平台，当然也有非常多大型互联网公司搭建共同拥有PAAS平台（比如SAE/BAE/JAE(jae.jd.com)）。那么使用PAAS平台来部署SAAS应用有哪些优点呢？除了大家都知道方便部署管理，节约资源和成本，今天我主要给大家介绍还有一个优点就是让部署在PAAS平台上的应用非常easy做到7×24小时不server执行（哪怕须要又一次部署和更新应用），这个对于一般的企业和普通开发人员来说是非常难办到的。当然假设要在PAAS平台做到事实上也不是那么简单的。须要非常强的技术力量。以下就主要介绍一下在PAAS平台如何实现让部署在PAAS平台上的应用达到7×24小时执行的方案。
产品要求的功能都都开发完了，但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验，并以提问的方式，给读者一点点建议
在数据中心运行过程中，不可避免会出现各种各样的问题。若网络发生信息不通、网页不能浏览等连通性故障时，这类故障现象的故障点很容易检查和定位， 解决起来并不困难。但是网络如果是通的，而网速变慢。遇到这种“软”故障，就比较令人头痛，有的人往往就会束手无策。一旦遇到这类问题时，需要有一个定位问题的基本思路，这样就能帮助我们在日常维护中有条不紊地找到问题的真实原因。 第一：检查设备CPU占用率 数据中心里的设备少则数百，多则上万，不可能都去依依检查CPU。需要先明确哪个业务慢，了解这个业务在数据中心里需要经过哪些设备
Kubernetes（K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。尽管它是一个健壮的系统，但在使用中不可避免的会遇到一些故障。这些问题大致可以分为以下几类：
Sherlock.IO是eBay现有的监控平台，每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job实时处理系统用于处理其中的日志和事件。本文将结合监控系统Flink的现状，具体讲述Flink在监控系统上的实践和应用，希望给同业人员一些借鉴和启发。
去过很多的现场，发现大家都没有注意到S7-1500 CPU内置Web服务器的功能，这个功能主要用于快捷方式的诊断，而且是免费的,不需要额外的软件，不需要专业的知识，可以通过网页浏览器实现对PLC的诊断。现场维护人员还可以在市场上购买无线热点适配器，将有线信号转成无线信号，这样可以使用手机或者PAD对现场PLC进行诊断，这里所说的诊断主要是巡检，下面就介绍一下PLC WEB服务器的基本功能。
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
在云上环境进行压测的场景，主要有单链路和全链路压测。其中，单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估；全链路压测则更多是在割接上云前演练，大促前容量评估等几个场景。
vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今，已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面，积累了众多宝贵的开发、运维经验，并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台（VContainer）。为了支撑公司 AI 在线业务的发展，满足公司对算力资源的高效调度管控需求，需要将在线业务，主要包括 C 端、推理等业务，由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始，基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设，并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通，使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。
如果主从复制之间出现延时，就会影响主从数据的一致性。 此时发生容灾切换，且在新的主库写入了数据，那么从业务角度上，会产生意想不到的严重后果。 复制延时问题，在只读从库的场景下，若从库产生复制延时，也可能会对业务造成一定影响，比如在业务上表现为读写不一致——新增/修改数据查不到等现象。 由此可见，主从复制的延时问题在数据库运营中需要特别关注。一般来说，DBA在库上执行SHOW SLAVE STATUS，并且观察 Seconds_Behind_Master的值，就能够了解当前某个数据库和它的主库之间的数据复制延时。
一直想做一款后台管理系统，看了很多优秀的开源项目，从中发现了若依开源框架，从她出现以来就一直关注，但发现其中的功能太过强大，部分功能也不太适合自己，并且自己也一直想要动手学习一下若依的强大之处，便有了自己现在的novel。
团队简介： 腾讯SNG社交平台业务运维团队，负责Qzone、微云、QQ相册、天天P图、优图等产品的技术运营工作。致力于服务质量优化、服务保障、自动化运维体系建设等工作。经历过农牧场、红包、"军装"P图等多次活动保障。 前言 壹 近几天人民日报+腾讯云联合运营“军装照”活动，想必已经刷爆了各位的朋友圈。在这场营销盛宴的背后，伴随了又一次海量运维能力的showtime：4000台设备，峰值24G带宽，5次运维自动扩容。 这类利用社交关系引爆的运营事件对腾讯SNG的运维团队早已不是什么新鲜事，从
本文主要介绍AUTOSAR 架构下的WdgDriver WdgIf WdgM 模块，分析模块之间的依赖关系以及运行原理以帮助快速理解。本文以MPC5746R为主控芯片，以FS6500为SBC，DaVinci Configurator 为AUTOSAR工具链。
潘斐斐，携程无线平台研发部高级研发工程师。2008年加入携程，目前负责携程Node.js技术栈的基础平台研发工作。
虽然 reuse port 是在 linux 3.9 才被合并进来，但有 backport 到更早之前的版本（至少我们在使用的 2.6.32 是有的），很多博客在这点上有些误导。另外，在 reload 时候也不能简单将老的监听关闭，会导致 tcp backlog 里面这些三次握手成功但未 accept 的连接丢失，业务在这些连接上发送数据则会收到 rst 包。
拜占庭故障（例如性能差或有异常的节点发出有错误的响应、异常的行为、对调用者随机地返回不同的响应等）
面板（Panel）是 Grafana 中基本可视化构建块，每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器，每个面板都有各种各样的样式和格式选项，面板可以在仪表板上拖放和重新排列，它们也可以调整大小，所以要在 Grafana 上创建可视化的图表，面板是我们必须要掌握的知识点。
中移信息平台能力中心数据库团队成员，主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。
岳毅，携程高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
在学习线程的相关概念之后，想探究在进程的虚拟地址空间当中的哪些区域是进程中多个线程共享的。 探究发现，全局变量在不同的线程当中访问全局变量是共享的。举例如下：
疫情停倮以来，腾讯课堂助力全国数百万老师和数千万学生在线教学、听课。已有3000多个线下教育机构申请入驻腾讯课堂。这背后，离不开腾讯课堂可支持百万人同时在线上课、网络延时低至百毫秒级、1080P直播高清视频、秒级扩容服务海量用户等优势。
唐聪, 腾讯云高级工程师, etcd活跃贡献者, 主要负责腾讯云万级K8s集群和内部业务的公共etcd平台以及Serverless产品研发设计工作。 背景与挑战 随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长，一方面，腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型（TKE托管及独立集群、EKS弹性集群、edge边缘计算集群、mesh服务网格、serverless knative）也越来越丰富。各类容器服务类型背后的核心都是K8s，K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的et
cgroup是Linux内核允许将流程组织为分层的功能，然后可以限制其使用各种类型资源的组并进行监控。内核的cgroup接口通过伪文件系统，称为cgroupfs。分组在核心cgroup内核代码，而资源跟踪和限制是在一组每个资源类型的子系统（内存，CPU，等等）。
本文主要是在ARM架构的不同异常等级上工作的软件之间，提供一个标准的电源管理接口。这些软件，比如Linux、Hypervisor、安全Firmware和可信OS之间必须能够实现互相操作。而这些软件可能由不同厂商提供，本标准就是为这些软件的集成提供便利。
1.响应时间。 2.并发数。如果暂时没有对应的准确监控，针对不同业务模型，可以有不一样的并发数的预估。我们的系统进行峰值并发数预估的话，有一种比较粗略的计算方式，即全天请求平均每秒并发数 * 3。但也需要case by case。 3.吞吐量。比较常见的有QPS（每秒查询数）、HPS（每秒http请求数）以及TPS（每秒处理事务数）。 4.性能计数器。包括系统负载、线程数、cpu、内存使用情况等。可以用top、free、cat /proc/cpuinfo等命令来查看。系统负载的定义为当前被CPU执行的线程数/等待被CPU执行的总线程数。当其值与逻辑cpu个数相同时是最佳状态，其代表所有的资源都被最大限度地被利用。但也有人认为当负载为0.7倍逻辑CPU数时最佳。 1)系统负载、任务、cpu、内存使用情况：
这一章节展示了一些可以用来帮助找到shared pool中的潜在问题的SQL语句。这些语句的输出最好spool到一个文件中。
随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长，一方面，腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型（TKE托管及独立集群、EKS弹性集群、edge边缘计算集群、mesh服务网格、serverless knative）也越来越丰富。各类容器服务类型背后的核心都是K8s，K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理。基于它我们目前管理了千级etcd集群，背后支撑了万级K8s集群。
我们知道，大部分的业务场景都是读多写少，为了利用好这个特性，提升Redis集群系统的吞吐能力，通常会采用主从架构、读写分离
伴随着突发流量、系统变更或代码腐化等因素，性能退化随时会发生。如在周年庆大促期间由于访问量暴涨导致请求超时无法下单；应用发布变更后，页面频繁卡顿导致客诉上升；线上系统运行一段时间后，突然发生OOM或连接打满拒绝访问。
作者：厉辉，腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧，介绍 systemtap 的原理机制，如何使用火焰图快速定位性能问题原因，同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下，曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的？通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙，稍微有些经验的同学则会对差异代码进行二分或者逐段调试。这种定位问题的方式不仅耗时耗力，而且还不具有通用性，当遇到其他类似的性能问题时，需要重复踩坑、填坑，那么如何避免这种情况呢？ 俗语有曰：兵欲善其事必先利其器，个人认
腾讯不仅致力于开发广受欢迎的自研游戏，还与世界各地的知名游戏开发商合作，负责将这些游戏推向市场，让更多玩家享受游戏的乐趣。这些合作伙伴来自全球各地，使用多种多样的技术栈，这为游戏的稳定性维护提出了复杂的挑战。本文旨在探讨腾讯互娱如何利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性，这一策略不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验，还加快了问题的诊断与解决，有效预防了潜在的性能问题。
CDN 的本质仍然是一个缓存，而且将数据缓存在离用户最近的地方，使用户已最快速度获取数据，即所谓网络访问第一跳。
随着移动互联网普及，移动设备和高清摄像头在日常生活和工作中大量使用，人们产生海量的视频数据，如何高效实时采集、传输、显示视频数据，成为当下各方参与者摩拳擦掌的竞技舞台，TRTC是将腾讯多年来在网络与音视频技术上的深度积累，以多人音视频通话和低延时互动直播两大场景化方案，TRTC音视频解决方案是其中的佼佼者。
Redis是一个开源的高性能键值对存储系统，具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets）等。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略，这篇聊聊基准测试的MVP（最小可行性方案）。
值此佳节之际，美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon（全球软件开发大会）上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分，相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
这次讲2 个小小知识点，一个关于监控交换机端口流量，一个关于store value。
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