原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
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。
谷歌的最佳实践告诉你,重要服务一定要配置 Guaranteed 的,这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="300" maxThreads="500" acceptCount="500" connectionTimeout="30000" enableLookups="false"/>
系统设计得再好,如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求,以及常见的优化方式和问题有哪些。
由于Intel为代表的处理器厂商发现,处理器主频的提升受到硅材料物理特性的限制,难以突破4.0GHz的瓶颈,从而转向在处理器集成电路上集成多个处理核心,以提升处理器的计算力。为了让多个处理核心可以运行多个不同的应用程序和服务,出现了把一台物理机资源分割为多个虚拟机的虚拟化技术。
本文带来的是基于瑞芯微RK3568J + 紫光同创Logos-2的ARM + FPGA多通道AD采集处理与显示案例。
(1)双桶双速是有两个速度的(cir和pir),系统使用cir(承诺信息速率)朝着cbs(承诺突发尺寸)注入令牌;使用pir(峰值信息速率)朝pbs(峰值突发尺寸),当有数据经过这两个桶时,先检查pbs再检查cbs:
https://cloud.tencent.com/developer/news/841752
siege -c 1 -r 1 http://10.33.216.220:8080/apps/p1/api/server0 POST <./p2.json
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样:
Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合。适合监控docker容器。因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展。
感谢孟老师的推荐,发现了这篇关于Borg自动容器托管的论文📃。Borg是Google的容器编排系统,kubernetes的原型。 去年在做global / regional awareness split的时候,专门在vns上启用了这个功能。当时大致上知道这个feature的作用,但是没有深究过背后的原理。Autopilot功能在Borg完全启用之后,SRE发表了这篇论文。只能说真是太卷了,连SRE都有一群人在做data mining。最早的可溯记录是在2016年borg就有这个计划了,并且加到了kuber
星辰算力平台基于深入优化云原生统一接入和多云调度,加固容器运行态隔离,挖掘技术增量价值,平台承载了腾讯内部的CPU和异构算力服务,是腾讯内部大规模离线作业、资源统一调度平台。 背景 在大规模 Kubernetes 集群中,集群瞬息万变,每时每刻可能都有相关用户、集群组件、运维人员对集群进行操作。根据大规模集群的注意事项,Kubernetes v1.26 单个集群支持的最大节点数为 5000。更具体地说,Kubernetes 旨在适应满足以下所有标准的配置: 每个节点的 Pod 数量不超过 110 节点数不超
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。Emule服务器与设置 2004-02-09 LifeNT lifent.5i6.net 点击: 3614
垃圾回收♻️(GC)是Go语言关键特性,帮助开发人员大大减轻心智负担。我们知道内存有栈和堆区之分,栈内存无需手动释放,但是堆内存需要我们手动释放。在Go语言中,GC会跟踪和释放不再使用的堆内存,每个Gopher都应该了解其工作原理,这非常有助于我们对程序进行优化。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用,还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
随便测了青岛OJ的docker,好不容易跑完压力测试,一看Analysis给我整晕了。就这?
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现,在该系统中,优步(Uber)上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今,该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器,自其建立以来,已净减少了超过 12 万个内核的分配,从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步(Uber),我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载,如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
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:
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,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
相信很多人都听说过中国的天河二号,也知道这个庞然大物曾经连续六年登顶超级计算机排行榜,但是大多数人的认知,可能就停留在天河二号的外壳上,也就是大家经常看到的这样一张图。
虚拟化技术是指在x86的系统中,一个或以上的客操作系统(Guest Operating System,简称:Guest OS)在一个主操作系统(Host Operating System,简称:Host OS)下运行的一种技术。这种技术只要求对客操作系统有很少的修改或甚至根本没有修改。x86处理器架构起先并不满足波佩克与戈德堡虚拟化需求(Popek and Goldberg virtualization requirements),这使得在x86处理器下对普通虚拟机的操作变得十分复杂。在2005年与2006年,英特尔与AMD分别在它们的x86架构上解决了这个问题以及其他的虚拟化困难。
蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得有些捉襟见肘(
内存问题,脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思,就是脑袋运算空间太小,撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇,让人脑瓜疼的内存篇。其余参见:
使用 GPU 进行网络数据包内联处理是一种数据包分析技术,可用于许多不同的应用领域:信号处理、网络安全、信息收集、输入重建等。
8月2日消息,龙芯中科近日宣布,基于龙芯自主的LoongArch架构的新一代四核处理器龙芯3A6000流片成功,代表了我国自主桌面CPU设计领域的最新里程碑成果。
实时虚拟化听起来有点矛盾,但是它确实是有用的(在某些条件下),并且为 Linux 内核的灵活性又提供了一个强有力的证明。KVM2015 论坛的前两个演讲就详细的讨论了实时虚拟化。第一个演讲者是 Rik
nmon 是 Nigel's performance Monitor for Linux on POWER, x86, x86_64, Mainframe & now ARM (Raspberry P
最近,烦心事有点多,博客也像是进入了便秘期。虽然还远远不到说放弃的地步,但总有一种挤不出牙膏的郁闷感。很怀念前几个月的冲劲和激情,一天都能存好几篇优质草稿。 看来,张戈博客是首次进入瓶颈阶段了!没办法
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
前言 cgroup作为Linux上广泛应用的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组群的资源。在内核Linux-4.14上,支持了如下类型(源代码参考https://github.com/torvalds/linux/blob/v4.14/include/linux/cgroup_subsys.h): SUBSYS(cpuset) SUBSYS(cpu) SUBSYS(cpuacct) SUBSYS(io) SUBSYS(memory) SUBSYS(devices) SUBSYS(freezer) SUBSYS(net_cls) SUBSYS(perf_event) SUBSYS(net_prio) SUBSYS(hugetlb) SUBSYS(pids) SUBSYS(rdma) SUBSYS(debug) 查看目前实际打开了其中的一部分: # cat /boot/config-`uname -r` | grep CONFIG_CGROUP_ CONFIG_CGROUP_WRITEBACK=y CONFIG_CGROUP_SCHED=y CONFIG_CGROUP_PIDS=y # CONFIG_CGROUP_RDMA is not set CONFIG_CGROUP_FREEZER=y # CONFIG_CGROUP_HUGETLB is not set CONFIG_CGROUP_DEVICE=y CONFIG_CGROUP_CPUACCT=y CONFIG_CGROUP_PERF=y CONFIG_CGROUP_BPF=y # CONFIG_CGROUP_DEBUG is not set CONFIG_CGROUP_NET_PRIO=y CONFIG_CGROUP_NET_CLASSID=y 尤其是其中的CPU的Quota控制,在以docker为代表的PaaS中大显身手。然而,这并不意味着cgroup的CPU Quota控制就是完美的。例如,希望一个进程占用的CPU不超过200%,那么它的真实的CPU占用是怎样的呢?接下来,作者会构造一段代码,可以算是一种极端场景,来证实这个问题确实存在。
xin片之争,已经暴露了中国xin的问题,我等码农束手无策;而在操作系统方面,成果也是乏善可陈;现如今酷炫的Web监控工具,让很多研发丧失了真正处理问题的能力。
Emmagee是网易杭州研究院QA团队开发的一个简单易上手的Android性能监测小工具,主要用于监控单个App的CPU,内存,流量,启动耗时,电量,电流等性能状态的变化,且用户可自定义配置监控的频率以及性能的实时显示,并最终生成一份性能统计文件。
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。
目前大多数游戏使用的都是Unity引擎,所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要,而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
htop是一款运行于Linux系统上的监控与进程管理软件,取代传统UNIX的top。 安装命令如下:
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。
对 Kubernetes 集群进行监控对于确保容器化应用程序的健康、性能和可靠性至关重要。Kubernetes 提供了强大的监控工具套件和集成,但是当您需要深入内核和网络级别的复杂性时,eBPF(扩展的伯克利包过滤器)就成为了无价的资源。在本文中,我们将探索惊人的 eBPF 功能,以及如何利用它提升 Kubernetes 监控策略。
之前介绍了《PHP性能分析之Xhprof安装》和《PHP性能分析之Xhprof的使用》,链接如下: PHP性能分析之Xhprof安装 PHP性能分析之Xhprof的使用 下面来介绍下Xhprof输出的
作为一枚测试,或多或少都做过or听说过性能测试。说到性能测试,第一印象可能是高大上,因为它涉及到评估系统的性能、稳定性和可靠性。确实,性能测试水很深,如果玩得比较溜就能发展成性能测试专家、架构师级别。
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器,CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释:有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样,服务器经常是CPU的配置高,硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
“云”越来越不陌生,云上庞大的资产也成为不法分子觊觎的对象,他们喜欢窥探各处的信息,并使用工具,批量扫描、利用漏洞入侵机器,达到控制机器的效果;他们利用一个漏洞就能完成一系列操作,在你的设备上留下后门,进行挖矿、DDoS 等行为。 2016-2017年 Petya、WannaCry 勒索病毒相继出现,国内外多家大型企业被攻击,政府、银行、电力系统、通讯系统不同程度被影响; 2016年10月,美国东部大规模网络瘫痪,大量知名平台受到 DDoS 攻击。 2017年10月 某汽车厂商的公有云基础设施被爆曾遭黑
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
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