导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了腾讯后台开发工程师邢孟棒以 TDSQL实际生产中mysql-proxy内存泄露问题作为分析对象,分享其基于动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。其中将详细介绍内存分配器行为分析、缺页异常事件分析,涵盖应用程序内存分配的常见过程。阅读完本文后,开发者仅需关注少数可能导致内存泄露的代码路径,就能有效提升定位内存泄露(增长)问题的效率。 背景 某个 TDSQL 私有化环境中,
导读|遭受内存泄露往往是令开发者头疼的问题,传统分析工具 gdb、Valgrind在解决内存泄露问题上效率较低。本文特别邀请到了 OpenCloudOS 社区 Contributor、腾讯后台开发工程师邢孟棒以 mysql-proxy 内存泄露问题作为分析对象,分享其基于 eBPF 动态追踪技术的通用内存泄露(增长)分析方法。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念,不过实际上,计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常,人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究,分别是:日志收集、链路追踪和聚合度量。
在MySQL的世界里,二进制日志(Binlog)是一个非常重要的组件,它记录了数据库中所有影响数据内容的事件。
GitOps 于 2017 年首创,是一种管理由 Kubernetes 提供支持的云原生系统的现代方式。它利用策略即代码方法来定义和管理现代应用程序堆栈的每一层——基础设施、网络、应用程序代码和 GitOps 管道本身。Orbit 基于 GitOps 方法理念提供以下能力:
遇到CPU性能问题时,我们常常通过perf来了解CPU上到底在执行什么,以及通过On-CPU火焰图来帮助我们寻找性能瓶颈。但是,这种方式并不能让我们知道不在CPU上运行的进程和线程到底在做什么。在一些场景中,我们会发现CPU的使用率上不去,性能表现很差,这时候我们也许就需要考虑,是不是花在应用请求、异步调用这种Off-CPU的场景上的时间太多了。
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
我们知道,微服务之间通过网络进行通信,但在我们提供服务的同时,不能保证网络一定是畅通的。相反地,网络是很脆弱的,网络资源也有限,因此我们有必要追踪每个网络请求,了解它们经过了哪些微服务,延迟多少,每个请求所耗费的时间等。只有这样能更好地分析系统瓶颈,解决系统问题。
微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识,以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主,后续文章介绍另外一种。
在大型系统的微服务化构建中,一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能,组合成 系统,最终可以提供丰富的功能。在这种架构中,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心,也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题:
摘要:由于一个系统被拆分成了多个模块,在一次请求中可能涉及到调用多个服务,如何在服务调用中快速定位并发现问题,这就涉及到链路追踪技术。
在之前的案例中,我们每次部署应用都需要复制一份agent,修改其中的服务名称,这样显得非常麻 烦。可以使用Skywalking提供的配置覆盖功能通过启动命令动态指定服务名,这样agent只需要部署一 份即可。Skywalking支持的几种配置方式:
本文整理自云杉网络 DeepFlow 产品负责人向阳在 QCon 2023 的演讲分享,主题为“基于 eBPF 的云原生可观测性深度实践”。
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构,就需要学习他们的组件。包含:注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
监控(Metrics),链路(Tracing),日志(Logging) 都是用于监测系统在运行时的情况,在这3个领域中都有着不同的解决方案,同时3点也可能会重合在一起进行使用.
在分布式服务时代,服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式,注册中心的出现,让服务治理更加便利,也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求。
在大型系统的微服务化构建中,一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能,组合成系 统,最终可以提供丰富的功能。在这种架构中,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在 不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、 有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心,也就意味着这种架构形式也会存在一些问题:
摘要: 前言 数据库日志记录了用户对数据库的各种操作及数据库发生的各种事件。能帮助数据库管理员追踪、分析问题。MySQL提供了错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志。 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值(long_query_time,单位:秒)的SQL语句。
Spring Cloud为开发者提供了快速构建分布式系统中的一些常见工具,如分布式配置中心,服务发现与注册中心,智能路由,服务熔断及降级,消息总线,分布式追踪的解决方案等。
微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与, 参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。
On-CPU性能问题可以借助On-CPU火焰图解决,但是无法了解进程和线程不在CPU上运行所花费的时间。如果有很多的时间花在同步请求上,也会很容易影响性能表现。
我们都知道 MySQL 的 Table Cache 是表定义的缓存,江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。
随着互联网架构的扩张,分布式系统变得日趋复杂,越来越多的组件开始走向分布式化,如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用,这些组件共同构成了繁杂的分布式网络,那现在
很多时候我们为了安全审计或者故障跟踪排错,可能会记录分析主机系统的操作行为。比如在系统中新增了一个用户,修改了一个文件名,或者执行了一些命令等等,理论上记录的越详细, 越有利于审计和排错的目的。不过过剩的记录也会为分析带来不少麻烦, 尤其是将很多主机的记录行为发送到固定的远程主机中,数据越多,分析的成本便越大。
它是一个在线商业协作和项目管理的平台,主要功能包括:项目管理、里程碑管理、任务、报表、事件、博客、论坛、书签、Wiki、即时消息等。
开发语言:PHP 开发工具:VScode 前端框架:vue2+element
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从MySQL 5.6.5 开始新增了一种基于 GTID 的复制方式。通过 GTID 保证了每个在主库上提交的事务在集群中有一个唯一的ID。这种方式强化了数据库的主备一致性,故障恢复以及容错能力。 GTID (Global Transaction ID)是全局事务ID,当在主库上提交事务或者被从库应用时,可以定位和追踪每一个事务,对DBA来说意义就很大了,我们可以适当的解放出来,不用手工去可以找偏移量的值了,而是通过CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='xxx', MASTER_AUTO_POSITION=1的即可方便的搭建从库,在故障修复中也可以采用MASTER_AUTO_POSITION=‘X’的方式。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
分布式系统变得日趋复杂,越来越多的组件开始走向分布式化,如微服务、分布式数据库、分布式缓存等,使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时,复杂的网络结构也使问题定位更加困难。在一个请求在经过诸多服务过程中,出现了某一个调用失败的情况,查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分抓狂,问题定位和处理效率是也会非常低。
这三个方向虽然各有千秋,各有侧重,但是又不完全独立。在Peter Bourgon 的文章《Metrics, Tracing, and Logging》系统地阐述了这三者的定义、特征,以及它们之间的关系与差异,受到了业界的广泛认可。
对于一个系统来说,监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的,而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过,是不是有必要引入那么多组件,毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话,就有三个组件了(事实上就是:Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK)。
在前面:微服务调用链追踪中心搭建 一文中我们利用Zipkin搭建了一个微服务调用链的追踪中心,并且模拟了微服务调用的实验场景。利用Zipkin的库Brave,我们可以收集一个客户端请求从发出到被响应
关于微服务的概念我们在之前的两篇文章中都已经做出了相应的见解,没看过的小伙伴可以空降查看一番,不同见解欢迎后台留言!
分布式发布与订阅系统Apache Kafka在即将发布的2.8版本,使用 Kafka 内部的 Quorum 控制器来取代 ZooKeeper,因此用户第一次可在完全不需要ZooKeeper的情况下执行Kafka,这不只节省运算资源,并且也使得Kafka效能更好,还可支持规模更大的集群。
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。
爱奇艺每天都为数以亿计的用户提供7x24小时不间断的视频服务。通过爱奇艺的平台,用户可以方便的获取海量、优质、高清的视频资源。但如果服务平台出现故障,会有大量的用户将无法正常播放视频,因此我们的应用服务以及数据库服务都必须具备高可用架构。
MongoDB数据库叕被攻击了。就在上周末,三个黑客团伙劫持了MongoDB逾26000多台服务器,其中规模最大的一组超过22000台。 “MongoDB启示录”再临? 此次攻击由安全专家Dylan
数据库日志记录了用户对数据库的各种操作及数据库发生的各种事件。能帮助数据库管理员追踪、分析问题。MySQL提供了错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志。
众所周知,单体应用程序,由于其种种不足,几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目,最好从微服务架构开始。
以前我都是通过 MySQL 官方文档来学习 MySQL 的相关知识;入行久了之后发现有些问题在官方文档上是找不到答案的。如果想更进一步,就只能是学习源代码了。君子善假于物,有一些小工具可以让我们的整个学习过程平滑不少。下面我就来深入介绍一下。
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策,包括系统的组成部分、这些部分之间的交互,以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
埋点又称为事件追踪(Event Tracking),指的是针对特定用户行为或流程事件进行捕获,处理和发送的相关技术及其实施过程。
profiling这词比较难翻译,有译成画像,我将其译为资料收集、剖析研究, 用于对程序指标或特征的分析,很多软件中都内置或有第三方的profiling工具,如Linux(比较知名的如Perf),MySQL,JAVA,Go等。
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