cgroup还有其他一些限制特性,如io,pid,hugetlb等,这些用处不多,参见Cgroupv1。下面介绍下与系统性能相关的io和hugepage,cgroup的io介绍参考Cgroup - Linux的IO资源隔离
当你接手一个老项目,可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕,与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构,能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待,运维已经在要求加机器了,而坏消息是,原有框架还不支持水平扩展,没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下,度过难关呢?
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp、deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
广义上Cache的同步方式有两种,即Write Through(写穿)和Write back(写回). 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念(纯读的话就不存在Cache一致性了,不是么)。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作,完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反,指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
PHP 运行环境的性能考虑在 php 深入学习中需要逐步强化意识,并着手实现,其中对于性能分析的相关工具也需要有一定的掌握,比如压力测试工具 Apache Benchmark,Opcode 代码分析工具 vld,PHP 性能分析工具 XHProf,另外,对于日常编写代码时,也需要考虑 PHP 自身的特性,进行扬长避短,使用 isset 而不用 array_key_exists 方法,以及尽可能规避 PHP 自带的魔术方法。对 PHP 的运行流程也需要有一个大致的了解,知道 Opcode 在 PHP 执行过程中的阶段。需要逐渐加深对 PHP 深层次的思考。
概述 什么是性能? 性能最通俗的衡量指标就是“时间”,CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比,磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比,当CPU使用率100%时,意味着有部分请求来不及计算,响应时间
导言:运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外,还得对服务器的性能进行优化,让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟(simon)在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律,通用计算机的CPU主频早已超过3GHz,内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速,但是在读写性能上并无明显提升,同时SSD硬盘价格高昂,不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈,制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么?如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计?针对这些问题,本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标,以及操作系统针对磁盘性能所做的优化,最后讨论下基于磁盘I/O
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
•MapReduce写入Hbase原理:封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
今天发现突然有一台主机无缘无故死机了,于是翻看了/var/log/message日志,发现提示: echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs;
从大方面说基本上就是两类,一类是链路出了问题,包括网络抖动,链路环中的某一节点抖动等。另一类是服务本身的问题,包括服务器自身问题如磁盘老化等,还有代码bug造成的服务等待或服务器负载问题。
接上文 从应用到内核查接口超时(中),查到是因为 journal 导致 write 系统调用被阻塞进而导致超时后,总感觉证据还不够充分,没有一个完美的交待。而且 leader 还想着让我把问题排查过程分享给同事们,这让我更加不安,担心搞错了方向。
集群内节点负载过高,频繁脱离集群,引起健康状态变化,节点分片未分配,影响集群业务。
1.缓冲 I/O,是指利用标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。
Mysql在使用时不仅会受到自己的配置参数影响, 服务器硬件设施, 内核参数也会对性能有影响.
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
Linux的文件IO子系统是Linux中最复杂的一个子系统(没有之一)。读者可以参考以下这个图:
传统的机器学习模型,数据集比较小,模型的算法也比较简单,使用单机存储,或者本地硬盘就足够了,像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。
Nginx 的特点: 1.处理静态文件 2.反向代理加速 3.fastCGI,简单的负载均衡和容错 4.模块化的结构 5.分阶段资源分配技术,使得它的 CPU 与内存占用率非常低,保持 10,000 个没有活动的连接,它只占 2.5M 内存 6.支持内核 Poll 模型,能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达 50,000 个并发连接数 7.采用 master-slave 模型,能够充分利用 SMP 的优势,且能够减少工作进程在磁盘 I/O 的阻塞延迟。当采用 select()/poll() 调用时,还可
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
比如进程的代码段、映射的文件都是file-backed,而进程的堆、栈都是不与文件相对应的、就属于匿名页。
话题的从系统性能优化讲起, 熟悉PG的同学都明白PG大部分的与硬件打交道的功能都通过LINUX来进行,如何让PG 与 LINUX 之间更协调的工作就是一个重点.
大数据开发岗大厂面试30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day01】——Hive1
本文主要是《Linux内核设计与实现》这本书的读书笔记,这本书我读了不下十遍,但依然感觉囫囵吞枣。我结合自己的理解,从这本书中整理出了一些运维应该了解的内核知识,希望对大家能够有所帮助。另外,推荐大家读下这边书,这本书主要讲内核设计、实现原理和方法,有利于理解内核的一些机理。
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
这次分享是腾讯后端面经,面试接近 1 小时,问了非常多的问题,涵盖Linux、数据库、C++、操作系统、计算机网络。
只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
接下来我们会学习一个 Netty 系列教程,Netty 系列由「架构与原理」,「源码」,「架构」三部分组成,今天我们先来看看第一部分:Netty 架构与原理初探,大纲如下:
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
线上故障主要会包括 CPU、磁盘、内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如 jstack、jmap 等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是 df、free、top 三连,然后依次 jstack、jmap 伺候,具体问题具体分析即可。
线上故障主要会包括cpu、磁盘、内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如jstack、jmap等工具也是不囿于一个方面的问题的,基本上出问题就是df、free、top 三连,然后依次jstack、jmap伺候,具体问题具体分析即可。
RTSP/Onvif网络摄像头、GB/T28181国标流媒体服务器、RTMP推流服务器一个优势就是可以随时进行视频调用,错过的视频都可以调取录像来进行回看,所以对我们的研发来说,录像视频回看这种功能是我们的必备功能,并且会有相对应的接口配置可以自由设置。
线上故障主要会包括 CPU、磁盘、内存以及网络问题,而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题,所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。
IO,即Input/Output,指的是程序从外部设备或者网络读取数据到用户态内存/从用户态内存写数据到外部设备或者网络的过程。
廖威雄,就职于珠海全志科技股份有限公司,负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
在regionserver日志搜索关键字 "TooLarge",若存在则需要业务侧优化表结构,优化大KV
linux系统下一切皆文件,我们几乎无时无刻不在跟文件打交道。内核对文件I/O做了很好的封装,使得开发人员便捷地操作文件,但也因此隐藏了很多细节。如果对其不求甚解,在实际开发中可能会碰到一些意想不到的问题。这次,让我们手拿放大镜,一起窥探文件I/O的全貌。
小文件读写的性能瓶颈是磁盘的寻址(随机读写性能更差),评估的标准是tps。大文件读写的性能瓶颈是带宽,评估的标准是持续的读写速度。Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache,因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
Kafka 最初由 Linkedin 公司开发,是一个分布式、支持分区的、多副本的,基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统,其最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于 Hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark 流式处理引擎、Web/Nginx 日志、访问日志,消息服务等等,用 Scala 和 Java 语言编写,Linkedin 于 2010 年将其贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
Consumer Group:消费者组,消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,提高消费能力。逻辑上的一个订阅者。
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