在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
本文介绍了Linux平台上一个名为“Linux易用剖析器(LEP)”的剖析工具，用于分析Linux应用程序的性能。LEP通过记录和分析系统调用、进程状态、内存使用、I/O操作等方面的信息，帮助开发人员诊断和解决Linux应用程序的性能问题。
导语：STGW作为公司七层接入网关，在云和自研业务中承担多种网络协议接入与转发的功能，由于业务数量庞大、接入形式多样、网络环境复杂，会遇到一些很有挑战的疑难杂症。某次业务出现了流量突然下降，此时用户侧也有延迟上升和重试增多的问题。在团队自研的秒级监控助力下，我们从CPU软中断热点入手追查，发现了内核listen port哈希机制存在消耗过高问题，但热点只出现在部分核心上，接着在网卡多队列、内核Receive Packet Steering(RPS)上发现了负载均衡策略的缺陷，找出最终原因后我们在硬件和
决定一次负载均衡是否要发生有很多的规则，因此也就很难推断如果有工作可作时一个空闲核能够维持空闲多久，也很难推断在系统中有空闲核时，任务变为可运行状态前还要在运行队列里等待多久。因为之前极少数的开发者可以在第一次就写出完美的代码，这种复杂性又导致了bug的出现。弄明白这个bug是必要的，这样才能搞明白为什么他们避开了传统的测试和调试工具。因此，我们首先将描述这引起bug, 延后在展示我们所使用的工具。
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
处理外部事件是 CPU 必须要做的事，因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件，其实它们是平等的，只不过冯氏机器不这么认为罢了，既然要处理外部事件，那么就需要一定的方法，方法不止一种，大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式，也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式，也就是说 CPU 不知道何时中断，只要有了中断就会通知 CPU，而 CPU 此时必须停 下一切来处理，而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程，CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
前面的调度学习都是默认在单个CPU上的调度策略。我们知道为了CPU之间减少“干扰”，每个CPU上都有一个任务队列。运行的过程种可能会出现有的CPU“忙的一笔”，有的CPU“闲的蛋疼”，于是便需要负载均衡。
多核CPU现在很常见，那么问题来了，一个程序在运行时，只在一个CPU核上运行？还是交替在多个CPU核上运行呢？Linux内核是如何在多核间调度进程的呢？又是内核又是CPU核，两个核有点绕，下面称CPU处理器来代替CPU核。
面对性能调优问题，很多人往往只是单纯的套用既往的经验：先试试一个，不行再试试另一个。面对简单的问题，如此通常能事半功倍；但是当面对复杂问题的时候，单凭经验往往并不能达到立竿见影的效果，此时我们需要更精准的判断性能短板在哪里。
在Kubernetes中，您可以使用节点标签和调度策略来控制Pod在哪些节点上运行。如果节点的标签不正确或调度策略不当，可能会导致某些节点上的Pod过多，而其他节点则处于空闲状态。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
hello，大家好，我是小楼，终于忙完了一阵，今天来更新一篇长连接的负载均衡问题。
flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
作者 | Uber 工程博客 译者 | 志勇 策划 | 赵钰莹 在大规模分布式系统的负载均衡中，子集是一种常用的技术。本文，我们将简要介绍 Uber 目前的服务网格架构，2016 年以来，这一架构已经为 Uber 数以千计的关键微服务提供了支持。接下来，我们将会探讨尝试在网格架构中扩大任务的数目所面临的挑战，并会探讨最初的子集方法的问题。本文最后给出了如何提出实时动态子集的解决方案，以及在生产中的结果。 Uber 服务网格 什么是服务网格？ 服务网格有很多种不同的定义，但我们的定义是：
利用 mysql_random_load 工具连接MySQL写入数据时，性能非常非常低。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章，源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决，但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。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 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一，负责系统内 CPU 资源的合理分配，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警，不同于以往，查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现，仅123节点存在大量查询请求堆积。
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等，实现了弹性资源的精细化管理和调度，降低了资源浪费，提高了资源利用率，并降低了碳排放和能源成本。
小明初到一家公司做运维的工作，刚来的第一天就开始部署LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境，结果出现了问题。 他来向我请教。
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，存在负载不均衡问题，其中 CPU0 的负载明显高于其它 CPUx，进一步调查表明 PHP-FPM 的嫌疑很大。话说以前我曾经记录过软中断导致过类似的问题，但是本例中可以排除嫌疑。
在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通过扩容的方式来提供更好的服务。我们一般会把多台机器组成一个集群对外提供服务。然而，我们的网站对外提供的访问入口都是一个的，比如www.taobao.com。那么当用户在浏览器输入 www.taobao.com 的时候如何将用户的请求分发到集群中不同的机器上呢，这就是负载均衡在做的事情。
在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。
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到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道，最怕的不是性能差，而是费了半天劲在细节上死抠，却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度，旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况，《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度，具备一定的完整性，新手可以按图索骥的去调优，老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称，包
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是 Web 应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。
作为整个团队的匠心之作，Milvus 2.3.0 历经 8 个月的设计与打磨，无论在新功能、应用场景还是可靠度方面都有不小的提升。
作为全球领先的云服务提供商之一，腾讯云*致力于向全球用户提供性能卓越的企业级网络服务。公有云对于服务质量有着严苛的要求，计算、内存、网络以及存储等各项资源的分配能否满足服务水平协议中所承诺的标准，都将直接影响最终用户的应用体验。对于云服务提供商来说，如何在充分利用以上资源，满足服务水平协议的前提下，尽可能减少额外资源开销，也是降低运营成本的关键因素之一。为在降低成本的同时保证优质的服务质量，腾讯云携手深度合作伙伴英特尔，基于腾讯云应用程序界面 (Application Programming Interfaces, API) TGW 与腾讯专门的硬件工程实验室 星星海实验室的创新软硬件结合方案，发挥 TGW 在网络领域的技 术优势，针对网络资源调度及分配展开性能优化。
在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
hi，大家好，今天分享一篇内存性能优化的文章，文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想，slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法，文章分析了内存分配的各种性能问题（在不同的场景下面），并给出了这些问题的优化方案，这个对我们实现高性能内存池算法，或以后遇到内存性能问题的时候，有一定的启发，值得我们学习。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Winlin、Azusachino、Benjamin 编辑：Alex ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 当我们的业务超过单台流媒体服务器的承受能力，就会遇到负载均衡问题，一般我们会在集群中提供这种能力，但实际上集群并非是唯一的实现方式。有时候负载均衡还会和服务发现等时髦词汇联系起来，而云服务的LoadBalancer无疑不可回避，因此，这个问题其实相当复杂，以至于大家会在多个场合询问这个问题，我打算系统地阐述
当部署多个 FE 节点时，用户可以在多个 FE 之上部署负载均衡层来实现 Doris 的高可用。官方文档描述: 负载均衡 。
Nginx是一款轻量级的Web server/反向代理server及电子邮件（IMAP/POP3）代理server。并在一个BSD-like 协议下发行。由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发。供俄国大型的入口站点及搜索引擎Rambler（俄文：Рамблер）使用。其特点是占有内存少，并发能力强，中国大陆使用nginx站点用户有：新浪、网易、腾讯等。
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
匡澄，中国移动云能力中心助理软件研发工程师，专注于云原生、微服务、算力网络等领域。
作为这个系列的第一篇，我先来描述一下slab系统。因为近些天有和同事，朋友讨论过这个主题，而且觉得这个主题还算比较典型，所以就作为第一篇了。其实按照操作系统理论来讲，进程管理应该更加重要些，按照我自己的兴趣来讲，IO管理以及TCP/IP协议栈会更加有分量，关于这些内容，我会陆续给出。
研究显示，AI工程化落地过程中，出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中，资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点，其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
为了方便使用，我上传到了CSDN上，https://download.csdn.net/download/yangshangwei/11015243 （积分真不是我设置的。。。自动生成的。。。这个有点尴尬）
本文多数内容为小编精心总结，呕心沥血完成，切勿抄袭沿用。 参考文献《架构知识》、《深入理解java》 ---- 章节目录： 前言 前端架构 应用层架构 服务层架构 存储层架构 后台架构 数据采集、监控 安全架构 大型网站特点 系统的演变 大型网站架构模式 架构要素 性能优化 前端性能优化 服务器端性能优化 存储性能优化 高可用性能优化 伸缩性优化 分布式缓存 NOSQL 安全架构常见的攻击方式 加密 信息过滤 1前言 网站架构包括：前端架构+应用层架构+服务层架构+存储层架构+后台架构+数据中心机房架构+
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