你好,我是 somenzz,可以叫我征哥,今天看到了一个很好的面试问题,分享给你。
本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
事实证明,读过Linux内核源码确实有很大的好处,尤其在处理问题的时刻。当你看到报错的那一瞬间,就能把现象/原因/以及解决方案一股脑的在脑中闪现。甚至一些边边角角的现象都能很快的反应过来是为何。笔者读过一些Linux TCP协议栈的源码,就在解决下面这个问题的时候有一种非常流畅的感觉。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上,如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能,它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常,并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死,包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程,可能导致整个系统瘫痪。
一谈到Linux系统分析,大多数开发觉得不了解也没有关系,但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU,MEMORY,IO,NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题,
udp 数据包的理论长度是多少,合适的 udp 数据包应该是多少呢?
在Linux中,每个进程分配的资源是有限制的,以防止某个进程耗尽系统资源,从而影响其他进程的正常运行。开发人员需要时刻关注这些资源的使用情况,避免资源异常导致系统问题。
DHCP攻击针对的目标是网络中的DHCP服务器,原理是耗尽DHCP服务器所有的IP地址资源,使其无法正常提供地址分配服务。然后在网络中再架设假冒的DHCP服务器为客户端分发IP地址,从而来实现中间人攻击。本文以神州数码CS6200交换机为例,从原理、实施、防御三个方面对DHCP攻击进行了全面介绍。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下,被测试系统已经被测试到了系统极限(系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存,数据库出现大量的slow query,系统有些处理已经变慢),并且系统证明是可以水平扩展的,则可以上线。
我们(Buffer)早在 2016 年就开始使用 Kubernetes 了。我们使用 kops 对 Kubernetes 集群进行管理,其中包含了大约 60 个运行在 AWS 的节点,运行着 1500 个左右的容器。我们的微服务迁移之路充满坎坷。在和 Kubernetes 相处多年以后,我们还是会时不时遭到它的毒打。本文接下来要讨论的案例就是这样——CPU Limit 是一头披着狼皮的羊。
所以我们会比较好了解CPU密集型,需要大量计算资源,会非常消耗cpu,I/O密集型需要等待I/O,会有大量的不可中断进程,
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
SockStress攻击正好与Syn-Flood攻击原理相悖,它正是利用建立TCP/IP三次握手连接来实现拒绝服务攻击,而且与Syn-Flood不同它并非通过耗尽服务器的TCP连接数来让正常用户的正常请求无法响应,而是直接耗尽服务端的内存、CPU等资源让受害者宕机,属于非对称的资源消耗攻击,这种攻击方式的危害性极大,而且一旦遭受分布式攻击是几乎不能被抵御的。
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
大量TimeoutException,说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询,超出redis服务能力,再次尝试连接的客户端,redis 服务节点直接拒绝,抛出错误。
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
在进行压力测试之前,准备测试数据是非常重要的一步。以下是一些准备测试数据的方法:准备测试数据的方法描述生成随机数据使用随机数据生成器来生成测试数据,确保数据的多样性和充分性。使用真实数据使用真实的数据来模拟真实场景,并确保数据的安全性和隐私性。数据库复制从生产环境中复制一份真实数据到测试环境中,以模拟真实的测试环境。数据库还原从备份中还原一份数据到测试环境中,以模拟真实的测试环境。数据库填充使用脚本和工具来填充测试数据,确保数据的充分性和多样性。在准备测试数据时,还需要注意以下几点:数据准备时的方法描述数据
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
原文地址:All you need to know to really understand the Node.js Event Loop and its Metrics 原文作者:Daniel Khan Node.js 是一个基于事件的平台。这意味着在 Node 中发生的一切都是基于对事件的反应。通过 Node 的事件处理机制遍历一系列回调。 事件的回调,这一切都由一个名为 libuv 的库来处理,它提供了一种称为事件循环的机制。 这个事件循环可能是平台中最被误解的概念。当我们提及事件循环监测的主题时,我
理解硬件访问内存的原理,MMU和页表;澄清Linux内核ZONE,buddy,slab管理;澄清用户空间malloc与内核关系,Lazy分配机制;澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念;澄清内存耗尽的OOM行为;澄清文件背景页面与匿名页,page cache与swap;澄清内存的回收、dirty page的写回,以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理;DMA和cache一致性,IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法;消除网上各种免费资料的各种误解。
传统虚拟化技术与容器技术对比 1、传统的虚拟化技术 传统的虚拟化技术会在已有主机的基础上创建多个虚拟主机,然后在每个虚拟主机上安装独立的操作系统,并由虚拟主机的内核空间和用户空间来运行应用程序
几年前的一个下午,公司里码农们正在安静地敲着代码,突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了,都挺高兴!打开一看,原来是告警短信
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
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Linux阅码场内核月报栏目,是汇总当月Linux内核社区最重要的一线开发动态,方便读者们更容易跟踪Linux内核的最前沿发展动向。
#背景 一直以来我的业务都是跑在aufs+ext4的存储驱动结构上,看上去没有什么问题,直到业务报告: 在高并发场景下,aufs因为锁争抢的原因,导致cpu高负载。我才不得不考虑更换docker驱动的事情
爱可生南区交付服务部团队 DBA,负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
Firefox 在 Linux 用户中很受欢迎。它是几个 Linux 发行版上的默认 Web 浏览器。
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
Vmstat是一个很全面的性能分析工具,可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中,使用最多的是这个,除了sysstat工具包外,这个工具能查看的系统资源最多。
③ 引导内存分配器 : 页分配器 , 块分配器 , 不连续页分配器 , 连续内存分配器 , 每处理器内存分配器 ;
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括:
本文以 极客时间 倪鹏飞老师的专栏为基础进行的编写心得、由于本人水平有限,如果有什么不妥的地方,还请各位批评指正。
进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站,来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
进程调度决定了将哪个进程进行执行,以及执行的时间。操作系统进行合理的进程调度,使得资源得到最大化的利用。
你有没有看过有人吃了超过公平分享的饼干?也就是一个人进来,抓住了半打新鲜出炉的巧克力,然后像Cookie Monster一样,惊呼“Om nom nom nom”。
在 Uber,所有有状态的工作负载都运行在一个跨大型主机的通用容器化平台上。有状态的工作负载包括MySQL®、Apache Cassandra®、ElasticSearch®、Apache Kafka®、Apache HDFS™、Redis™、Docstore、Schemaless等,在很多情况下,这些工作负载位于同一台物理主机上。
一个爱笑的江苏苏宁银行数据库工程师,主要负责数据库日常运维、自动化建设、DMP 平台运维。擅长 MySQL、Python、Oracle,爱好骑行、研究技术。
作者通过分析源码定位数据库异常,梳理参数 innodb_thread_concurrency 设置的注意事项。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 在云计算时代,开发和运维的结合变得越来越重要。在DIFF论坛第一期,前新浪SAE运维主管,郑志勇,分享了《一个开发眼中的运维》根据自己从开发人员转型运维之后的心得,谈如何把在开发上的运用抽象思维方式运用到运维领域。 1. 运维不是什么? 运维不是打杂的,运维不是客服,运维也不是服务开发的,但要做好合作。 2. 运维是什么? 运维服务于整个产品,保证架构合理,系统稳定。运维只对业务稳定负责,所有的工作都是奔着这个去的。 3. 你如何写程序,写
数据可用性是一种以使用者为中心的设计概念,易用性设计的重点在于让产品的设计能够符合使用者的习惯与需求。以互联网网站的设计为例,希望让使用者在浏览的过程中不会产生压力或感到挫折,并能让使用者在使用网站功能时,能用最少的努力发挥最大的效能。基于这个原因,任何有违信息的“可用性”都算是违反信息安全的规定。因此,世上不少国家,不论是美国还是中国都有要求保持信息可以不受规限地流通的运动举行。
作为一个javaer,我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察,发现其实对于大部分人,有些东西压根就用不着。用的最多的,就是到线上排查个问题而已,这让人很是苦恼。那么,我们就将范围再缩小一下。
BumbleBee简化了构建和运行分布式eBPF程序的过程,将其封装到OCI镜像并发布到符合OCI标准的仓库中。
Docker是一项革命性的容器化技术,于2013年由Docker公司推出。在Docker出现之前,软件部署和运行环境配置是一项复杂且耗时的任务。开发人员需要在不同的系统中进行适配和配置,这导致了“在我的机器上可运行”的问题。传统的虚拟机解决了一部分问题,但它们占用了大量的系统资源,并且启动速度较慢。Docker的诞生解决了这些问题,引领了一场容器化技术的革命。
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