使用 Kubernetes,就一定会使用 Kubectl 命令,默认安装好 Kubectl 命令不支持自动补全参数。下面配置 Kubectl 命令参数自动补全方法:
最近线上环境上出现了一个问题, k8s集群环境Pod中的tomcat容器运行一段时间后直接被killd,但有时一切看起来正常,不能准确判断在什么时机出现被Killd问题。
在使用服务器的时候,无论是做网站还是跑软件都希望能实时方便地查看和监控服务器信息,包括服务器配置、性能、网络、环境模块等参数,雅黑探针就是专门做这个事情的,只需要简单的配置就能轻松查看和监控这些服务器
eBPF (扩展的伯克利数据包过滤器) 是一项强大的网络和性能分析工具,被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码,而无需重启内核或更改内核源代码。这个特性使得 eBPF 能够提供极高的灵活性和性能,使其在网络和系统性能分析方面具有广泛的应用。此外,eBPF 还支持使用 USDT (用户级静态定义跟踪点) 捕获用户态的应用程序行为。
之前给大家介绍过一个简单的服务器监控。uptime-kuma 今天给各位带来一个酷炫的多服务器探针和多服务器监控。ServerStatus
在我们多年使用kubernetes的经验中,我们有幸看到了很多集群(在GCP,AWS和Azure上都是托管的和非托管的),并且我们看到一些错误在不断重复。
云探针是什么呢?云探针,其实就是用TCP,对服务器进行一次握手连接后,得到服务器的运行状态。
指定样式格式的版本 在Exporter响应的HTTP头信息中,可以通过Content-Type指定特定的规范版本,例如:
开发人员在内核或者模块的调试过程中,往往会需要要知道其中的一些函数有无被调用、何时被调用、执行是否正确以及函数的入参和返回值是什么等等。
| 导语 从这篇文章开始,我们将详细介绍K8S的各个组件。学习一项技术,理论先行,只有充分的了解了内在原理才能在日后的维护和调优方面有所思路。
Kubernetes作为当下最炙手可热的容器管理平台,在给应用部署运维带来便捷的同时,也给应用及性能监控带来了新的挑战。本文给大家分享一款十分火热的开源监控工具Prometheus,让我们一起来看它是如何兼顾传统的应用监控、主机性能监控和Kubernetes监控的。
云计算日益成为组织构建应用程序和服务的首选目的地。尽管一年来经济不确定性的头条新闻主要集中在通货膨胀增长和银行动荡方面,但大多数组织预计今年的云使用和支出将与计划的相同(45%),或高于计划的(45%)。Flexera公司2023年云现状报告中的新数据显示,仅有10%的受访者预计云支出会比计划的略低或显著降低。无论在支出方面的计划如何,许多组织都在寻找方法来控制高昂的云成本,同时确保Kubernetes工作负载的可靠性。但是,将成本尽可能降低并不意味着您不需要确保平台和服务的用户满意度。
d. 风险控制:测试没问题,再上线,环境依次是,work --> test --> ut --> prod 灰度 --> prod 全量;做好回滚虚拟机的应急方案
大家好,我是程栩,一个专注于性能的大厂程序员,分享包括但不限于计算机体系结构、性能优化、云原生的知识。
我们都知道,MySQL 中的错误日志,慢查询日志可以帮你快速定位问题。 但有时候,日志记录的信息过少,或者是你感兴趣信息被没有被记下来,有时候又记录了过多问题,大量无效信息干扰你排查问题。 因此,这篇文章介绍一种新的思路——探针技术,这种技术可以在不影响 MySQL 运行,不破现场环境的前提下,在系统中的关键节点插入一些探针来收集信息。 理论上,探针可以插入 MySQL 或者 Linux 内核任意函数进出口,轻松访问参数等其他详细信息,资源损失很少,一旦移除探针后没有任何损失。就像医生给病人拍片子一样,在
根据粉丝的反馈,是有两个问题的,首先是该R包在Windows平台是无法使用的,然后是大家下载参考基因组总是搞错!
livenessProbe:连续探测失败会重启、重建 pod,readinessProbe 不会执行重启或者重建Pod操作
Pod中通过共享Network Namespace的方式进行网络的共享,但是如果是以下方式进行Network Namespace共享会有问题:
尽管只能在单个容器上指定请求和限制,但是谈论Pod资源请求和限制很方便。特定资源类型的 Pod资源请求/限制是Pod中每个Container的该类
当今,可观测性领域正在经历一场颠覆性的转变,其中核心驱动力便是 “eBPF”(扩展伯克利数据包过滤器)技术。作为下一代改革先锋,eBPF 技术正在彻底改变我们对系统观测和监控的认知。在之前的文章中,我们已经详细介绍了 eBPF 技术及其对可观测性的影响。
本文介绍下php探针代码不显示cpu、内存、硬盘等信息的原因与处理方法,在使用php探针时遇到的一些问题。
上篇文章写完后,性能调优|成都核酸系统篇 收到了一些夸赞,让我有继续写下去的动力;
根据官方的解释,Skywalking是一个可观测性分析平台(Observability Analysis Platform简称OAP) 和应用性能管理系统(Application Performance Management简称APM)。
BPF,及伯克利包过滤器Berkeley Packet Filter,最初构想提出于 1992 年,其目的是为了提供一种过滤包的方法,并且要避免从内核空间到用户空间的无用的数据包复制行为。它最初是由从用户空间注入到内核的一个简单的字节码构成,它在那个位置利用一个校验器进行检查 —— 以避免内核崩溃或者安全问题 —— 并附着到一个套接字上,接着在每个接收到的包上运行。几年后它被移植到 Linux 上,并且应用于一小部分应用程序上(例如,tcpdump)。其简化的语言以及存在于内核中的即时编译器(JIT),使 BPF 成为一个性能卓越的工具。
本文翻译自 Best Practices for Java Apps on Kubernetes 。
当碰到内核线程的资源使用异常时,很多常用的进程级性能工具,并不能直接用到内核线程上。这时,我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为,找出热点函数,进一步定位性能瓶颈。不过,perf 产生的汇总报告并不直观,所以我通常也推荐用火焰图来协助排查。
用于调度,并控制pod不能在计算资源少于指定数量的情况下运行。调度程序试图找到一个具有足够计算资源的节点来满足pod请求。
内核维护着各种统计信息,被称为Counters,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:
但使用 Kubernetes 不仅仅是设置它并向其部署 pod。Kubernetes 中许多使应用程序更具弹性和高可用性的丰富功能不仅仅是一件事,而是不同流程和配置的组合。从如何在不停机的情况下部署应用程序,到调度Pod 以确保它们在节点之间正确分布。这些是我们将在本文中讨论的配置和技术的要点:
随着分布式技术的发展与演进,微服务技术成为了大型分布式IT架构的必然选择。从本质上来讲,微服务是一种架构风格,将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用,应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建,可以独立部署、独立迭代,也可能根据业务负载独立的水平扩展。微服务思想以及相关的技术为IT架构的发展带来了一系列深刻的变革。
在微服务和容器化方面,工程师倾向于避免使用 Java,这主要是由于 Java 臭名昭著的内存管理。但是,现在情况发生了改变,过去几年来 Java 的容器兼容性得到了改善。毕竟,大量的系统(例如Apache Kafka和Elasticsearch)在 Java 上运行。
写在前面 Illumina甲基化芯片目前仍是很多实验室做甲基化项目的首选,尤其是对于大样本研究而言,其性价比相当高。这种芯片的发展主要经历了27K、450K以及850K,目前积累的数据主要是450K芯片的,未来850K可能会成为主流。之前我写过一篇450K芯片预处理的帖子,其中也介绍了这种芯片的基础知识以及流程图和代码,大家可以先看看。芯片的处理流程一般就是:数据读入——数据过滤——数据校正——下游分析。 step1:计算机资源的准备 与测序相比,芯片的处理可能对计算资源的要求是不算高,主要使用的工具就是R
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在实际的软件开发过程中,内存问题常常是耗费大量时间进行分析的挑战之一。为了更有效地定位和解决与内存相关的难题,一系列辅助工具应运而生,其中备受赞誉的Valgrind工具便是其中之一。事实上,笔者本人曾利用Valgrind工具成功地发现并解决了一个隐藏在软件中的bug,这充分体现了工具在开发过程中的重要性。
我们可以使用BPF对Linux内核进行跟踪,收集我们想要的内核数据,从而对Linux中的程序进行分析和调试。与其它的跟踪技术相比,使用BPF的主要优点是几乎可以访问Linux内核和应用程序的任何信息,同时,BPF对系统性能影响很小,执行效率很高,而且开发人员不需要因为收集数据而修改程序。
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
Kubernetes 是一套功能强大的工具,可用于管理自动可扩展、高可用性的分布式云原生应用程序,但很多人都会犯一些常见错误。
本周三晚20:30,Kubernetes Master Class在线培训第六期《在Kubernetes中创建高可用应用》即将开播,点击文末【阅读原文】即可免费预约注册!
最近为了解决一个技术问题,需要用到内核里中断下半部的tasklet机制,使用过程遇到了非常有趣的问题。在解决问题过程中,也逐步加深了对tasklet机制的理解。本文把这些收获记录下来和大家一起分享。
Nmon是一款计算机性能系统监控工具,因为它免费,体积小,安装简单,耗费资源低,广泛应用于AIX和Linux系统。
作者:xixie,腾讯 IEG 后台开发工程师 这篇文章,你要翻很久,建议收藏。 Kubernetes,简称 K8s,是用 8 代替 8 个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。k8s 作为学习云原生的入门技术,熟练运用 k8s 就相当于打开了云原生的大门。本文通过笔者阅读书籍整理完成,希望能帮助想学习云原生、以及正在学习云原生的童鞋快速掌握核心要点。学习 k8s 和大家学习 linux 差不多,看似复杂,但掌握了日常熟悉的指令和运行机理就能愉快
RASP英文为 Runtime application self-protection,即运行时应用程序自我保护。“运行时应用程序自我保护”的概念由Gartner在2014年提出,含义是:对应用服务的保护不应该依赖于外部系统,应用应该具备自我保护的能力。这意味着,RASP在程序执行期间运行,使程序能够自我监控并识别有害的输入和行为。OpenRASP 是该技术的开源实现,它改变了防火墙依赖请求特征来拦截攻击的模式。
随着云计算和互联网的高速发展,大量应用需要横跨不同网络终端,并广泛接入第三方服务(如支付、登录、导航等),IT系统架构越来越复杂。快速迭代的产品需求和良好的用户体验,需要IT运维管理者时刻保障核心业务稳定可用,而企业运维中的痛点和难点也急需解决。
eBPF 在可观测性中的应用——对 Groundcover、Odigos、Grafana Beyla、Pixie、Cilium 和 Apache SkyWalking 等领先的可观测性平台中 eBPF 使用情况的回顾
容器的隔离是通过各种namespace来实现的,Pod 里的所有容器,可以通过Namespace来共享系统资源,像Network Namepsace。
查看服务器信息还有硬盘测试,从原版上面翻新过来的,去掉了网络测试,减少测试时间,原脚本显示全是英文,我翻译为中文了,新加机房地址功能,脚本里面有单独的网络测速功能,后面可能还会补充其他功能!
原文作者:ryan4yin,🔗: https://thiscute.world/posts/kubernetes-best-practices/ 本文主要介绍我个人在使用 Kubernetes 的过程中,总结出的一套「Kubernetes 配置」,是我个人的「最佳实践」。其中大部分内容都经历过线上环境的考验,但是也有少部分还只在我脑子里模拟过,请谨慎参考。 阅读前的几个注意事项: 这份文档比较长,囊括了很多内容,建议当成参考手册使用,先参照目录简单读一读,有需要再细读相关内容。 这份文档需要一定的 Kube
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