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cpu(python)

f.write(str(content))     f.close() cpu_num = get_cpu_core_num()  if cpu_num < 4:     print "small cpu sys.exit() if cpu_num > 16:     print "too many cpu core's, this program not support!"

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一文读懂 | CPU实现

为了避免这个问题的出现,Linux 内核实现了 CPU 可运行进程队列之间的。接下来,我们将会介绍 CPU 间的的实现原理。 本文使用的内核版本为:Linux-2.6.23 CPU原理 CPU的根本原因就是,CPU 的可运行进程队列中的进程数量不导致的。 CPU实现 要实现 CPU 间的,只需要将最繁忙的可运行队列中的一部分进程迁移到空闲的可运行队列中即可。 所以,Linux 内核会优先对使用相同 CPU 缓存的可运行队列之间进行进程迁移。 1. CPU触发时机 当 CPU时,内核就需要对 CPU 进行。 由于对 CPU 进行可能会导致 CPU 缓存丢失,所以对 CPU 进行不能太频繁(需要隔一段时间才能进行)。

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    解决envoy cpu问题

    在线上环境运行使用envoy时,假如服务是短连接,我们发现envoy每个core使用率基本是的,但是当有grpc等长连接时,我们会发现某些core使用率已经100%,但是其他的core却处于空闲状态 通常,Envoy被编写为100%无阻塞,对于大多数工作,我们建议将工作线程的数量配置为等于计算机上的硬件线程的数量。 这意味着所有工作线程独立地尝试接受每个listener上的连接,并依赖内核在线程之间执行适当的平。对于大多数工作,内核在平传入连接方面做得非常好。 但是,对于某些工作,尤其是那些具有少量非常长的连接(例如,服务网格HTTP2/gRPC出口)的工作,可能需要让Envoy强制平工作线程之间的连接。 之间重新平,在执行平策略期间,连接将保持锁定,这种平策略为了保持准确性而牺牲了吞吐量,所以适合在新建连接很少的情况下使用 istio中使用exact_balance istio原生并没有支持exact_balance

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    记录一个多核CPU问题

    昨晚和一位读者朋友讨论了一个问题:在一台多核 CPU 的 Web 服务器上,存在问题,其中 CPU0 的明显高于其它 CPUx,进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大。 让我们在一台四核服务器上采样分析一下数据确认看看是否存在问题: shell> mpstat -P ALL 1 10 CPU %usr %nice %sys %iowait =$(echo "$i % $CPUs" | bc) let i++ taskset -pc $CPU $PID done 如上脚本运行后,让我们再来看看各个 CPU 分配情况如何 本文把 PHP-FPM 进程平分配给了 0,1,2,3 四个 CPU,实际操作的时候可以更灵活一些,比如前文我们提过,操作系统总是偏爱使用 CPU0,如果 CPU0 的已经很高了的话,那么我们不妨把 PHP-FPM 进程平分配给 1,2,3 三个 CPU

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    与硬、4层与7层

    今天我们抽空再来讲一讲软与硬! 软,顾名思义就是靠软件手段来实现的。比如,我上面那么文章中的各种算法。软也通常被称为 4层或 7 层! 硬,就是靠硬件实现的,数据包转发功能。常见的就是 F5,这个机器很贵,通常几百万起吧。 我上面讲到来,软又被称为 4 层或者 7 层。这是为什么呢? ? 硬效率比软高。它的原理是把目标 IP 地址改为后台服务器的 ip 地址。硬方面,通常有这些设备。多链路、防火墙、服务器等。 软方面的软件特别多,比如早期阿里章文嵩博士的 LVS,再比如 Nginx 的等。 通常软有这些大的分类技术,http重定向、DNS、反向代理、IP(LVS-NAT)、直接路由(LVS-DR)、IP隧道(LVS-TUN)等技术。 ? 硬的效率非常高。

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    ,英文名Load Balance,作用是将操作分摊到多个执行单元上执行。随着如今网络流量的不断增大,服务的是必须的,这里就来讲一讲的结构。 说到,同学最容易想到的可能就是nginx了,但是nginx只是其中的一层,而从我们发送一个请求时可能就开始了,下面是一个流程: ? ip后再去访问,而这个过程对用户来说完全是透明的,通过DNS分流完成了第一步的: ? 常见的如F5器。 ? 四层 四层主要是指OSI七层模型中,工作在第四次tcp层的,主要是通过修改报文中的目标地址和端口,再加上一定的策略,选择最终处理的服务器,如lvs。

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    1、数据链路层:双网卡绑定,思科:EtherChannel image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png 2、4层:tcp udp 3、7层:http image.png image.png 4、DNS的 5、基于重定向的 6、客户端的

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    nginx

    w=nginx%20%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1 恰好需要考虑网站问题,下了nginx,依葫芦画瓢,把玩了一番 1、下nigix、解压到E:\Web\ nginx-1.0.9 2、配置 服务器     upstream 192.168.86.229 {        ip_hash;        server 192.168.86.228:80;

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    Web

    镜像下的目的就是实现,一般也达到了就近访问的目的,加快用户下速度,避免一定的带宽浪费。通过不同的地域来源来转移请求只是实现的一种策略,但有些时候不一定合理。 12.3 DNS DNS责域名解析,若一个域名解析可以对应多个IP地址,这时DNS服务器便充当了调度器,将请求分散到多个服务器上,常见的策略是对多个A记录进行RR(轮询)。 12.4 反向代理 反向代理服务器的核心工作就是转发Http请求,工作在HTTP层,因此也称为七层。反向代理服务器是转发请求不是转移,前面的都是转移。 12.5 IP 网络地址转换(NAT)工作在传输层,对数据包中的IP地址和端口进行修改,从而达到转发的目的,称为四层。 IPVS不仅可以实现基于NAT的,还可以实现直接路由和IP隧道等。IPVS的管理工具是ipvsadm,也称为LVS。

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    Golang

    请求者向服务发送请求 type Request struct { fn func() int // The operation to perform. 通道是first-class值 能很好的模拟一个请求者,一个产生者 func requester(work chan<- Request) { c := make(chan int) for 服务跟踪请求待处理的数量来判断情况。 每个响应直接反馈给它的请求者。 定义器 // 器需要一个装很多worker的池子和一个通道来让请求者报告任务完成情况。 type Pool []*Worker type Balancer struct { pool Pool done chan *Worker } 函数 func (b *Balancer b.completed(w) // ...so update its info } } } 将的池子用一个Heap接口实现 // 使用堆来跟踪情况 func (p Pool

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    ---ribbon

    Ribbon:提供云端,有多种策略可供选择,可配合服务发现和断路器使用。 eureka.dalaoyang.cn/eureka/ 由于只是一个简单demo,所有我将java代码都写在了启动类里面,解释一下,@LoadBalanced放在RestTemplate上面,表明RestTemplate开启 可以看到已经做到了。 完整项目流程如下图: ?

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    nginx

    例如目前有两台服务器,一个nginx服务器,一个web服务器(例如tomcat),nginx责把所有请求转发到web服务器 ? 配置如下 server { ...... location / { proxy_pass http://web1.example.com; } } 由于访问量增大,一台web服务器压力过大,想再添加一台,通过nginx的设置来让这两台服务器一起工作 的配置步骤 (1)添加服务器组 http { ...... location / { proxy_pass http://backend; } } 更多配置 nginx的还有更丰富的配置,例如: location / { include /opt/nginx/conf/proxy.conf; } proxy_next_upstream 用来定义故障转移策略,当后端服务节点返回500错误时,自动将请求转发到upstream组中的另一台服务器

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    Jexus

    利用Jexus的“多目标反向代理”功能,我们很容易实现多服务器的,构成一个WEB服务器集群,大大提高网站的能力。 甚至还可以把一个整站作为你的一个虚拟路径: 如: reproxy=/blog/ http://blog.xy.com/ 反向代理具体的配置方法如下:       假设有一台面向用户的服务器作为前端服务器 1.1.1.2由80端口提供服务,1.1.1.3由80、81两个端口(更多也行)同时提供服务,那么,只需要一行文字就可以实现这两台服务器的: 在192.168.1.1的网站配置文件中加一句 http://1.1.1.3:81/ 配置文件生效后,当用户访问 1.1.1.1 时,Jexus就会把用户的请求随机转发给1.1.1.2和1.1.1.3这两台工作服务器的三个服务端口,从而实现了的目的

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    Nginx

    在大型网站中,是有想当必要的。 尤其是在同一时间访问量比较大的大型网站,例如网上商城,新闻等CMS系统,为了减轻单个服务器的处理压力,我们引进了这一个概念,将一个服务器的压力分摊到几个服务器上,一方面减轻了宕机的几率,另一方面也使得宕机后还要其他服务器可以继续稳定运行 这篇文章将要介绍的主要内容如下: 配置三台服务器 分别在三台服务器上部署同样的服务代码 使用Nginx实现 我们的Nginx器将部署在一台交互服务器上,配置与其他两台服务器的连接 ,所有的请求直接访问Nginx服务接口,然后Nginx器将自行选择真实调用的服务器端口。 可以发现,我们每一次的请求,调用的后台服务接口都不是同一个,这样就保证了在大量客户访问同一个服务器地址时候,可以将一个服务器的压力分别分摊到几个服务器上,达到了的目的。

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    Nginx

    什么是 ---- Load Balance, web服务器的是接收/处理客户端请求; 将客户端的请求”平的”分配给服务器集群 如何实现 ---- Nginx实现需要使用反向代理服务器技术 Nginx的upstream模块 ---- 的算法: Round Robin轮询调度算法: 将客户端请求依次顺序地分配给服务器 least_conn: 最少连接数算法, 对那些连接数少的服务器

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    Dubbo

    "/> 或 <dubbo:service interface="xxx" loadbalance="roundrobin" /> 各种的实现方式 随机(RandomLoadBalance 最少活跃保证了“慢”提供者能接收到更少的提供者调用。 一致哈希(ConsistentHashLoadBalance): 一致性哈希算法的保证了同样的请求(参数)将会落到同一台提供者上,这在某些场景是非常有用的,Dubbo中默认采用了160个虚拟节点 其实现方式就是:生成虚拟节点,使用TreeMap保存,然后获取第一个节点进行调用 总结 上述的四种,除了一致性哈希,其他三种都依赖了接口方法的权重统计,借助权重的不同,随机就能做到动态调整的效果 最少活跃的就很巧妙的解决了此问题,而且它不是直接通过统计服务调用的耗时,而是采用统计调用差(活跃数)。一致性哈希特别适用于有缓存的系统,这样缓存命中率会比较高。 参考 一致性hash

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    nginx

    nginx的用于upstream模板定义的后端服务器列表中选取一台服务器接收用户的请求。 listen 80; server_name localhost; location / { proxy_pass http://test/; # } } nginx : 策略 目前Nginx的upstream模块支持6种方式的策略(算法):轮询(默认方式)、weight(权重方式)、ip_hash(依据ip分配方式)、least_conn 1)轮询   最基本的配置方法,是upstream模块默认的策略。每个请求会按时间顺序平分配到不同的后端服务器。 同一个资源多次请求可能会到达不同的服务器上,导致不必要的多次下,缓存命中率不高,以及一些资源时间的浪费。

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    Feign(

    Feign 1.1. 简介 1.2. 使用 1.3. 注意 1.4. 算法 Feign 简介 Feign是一个声明式的伪Http客户端,它使得写Http客户端变得更简单。 Feign默认集成了Ribbon,并和Eureka结合,默认实现了的效果。 声明式的接口+注解 使用的是轮询的算法 使用 添加依赖(消费者端和公共模块端) <! 但是我们最好保持一致 其中的restful风格的api只能使用RequestMapping,不能使用GetMapping等,有些版本可能会报错 一般使用Feign定义接口都需要放在公共模块中,因为这些接口可能是公用的 算法 Feign是结合Ribbon使用的,算法和Ribbon是一样的,默认采用的是轮询算法,如果需要改变,只需要注入Ribbon的已经有的算法即可,具体操作和Ribbon一样,只需要新建一个配置类类 org.springframework.context.annotation.Configuration; import com.netflix.loadbalancer.IRule; import com.netflix.loadbalancer.RandomRule; /** * Feign的算法的配置类

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