的 -XX:MetaspaceSize 参数配置。 JVM_MMS 320m JVM 的 -XX:MaxMetaspaceSize 参数配置。 NACOS_DEBUG 支持y/n，默认为n 是否启用远程调试。 NACOS_AUTH_ENABLE false 是否启用系统鉴权。 NACOS_AUTH_SYSTEM_TYPE nacos 指定 Nacos 系统鉴权认证类型。 NACOS_AUTH_TOKEN SecretKey012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789 指定 Nacos 安全认证 Token。 NACOS_AUTH_CACHE_ENABLE false 指定 Nacos 是否开启身份验证信息的缓存...阅读全文
带类型； 您的IP (Internet Protocol)地址，该地址有时可以显示您所在地理位置； 您在本网站内浏览过的页面、广告和链接； 您访问本网站时发出的访问请求及其日期、时间和引荐网址（如有）； 通过Cookie标注您的浏览器的唯一性和在本网站的账户信息（包括您访问本网站的各项活动，浏览习惯等）；您可以通过修改浏览器设置的方式拒绝cookie； 我们可能会使用浏览器网络存储（包括 HTML 5）和应用程序数据缓存等机制，在您的设备上收集和存储您所浏览过的网页信息； 如果您需要查询、更正您的个人信息或注销账号，请通过 support@debian.cn 与我们联系并提供您的账号和其他验证信息，我们在核实后会回复您的请求。 2. 信息的使用 我们仅在必要的情况下...阅读全文
看所有原生 Kubernetes 概念的分配支出，例如 NS、Label、Service。 Cost Allocation 还允许将成本分配给 team、product/project、department、or environment 等组织概念。 3. **时间窗口**： 用于衡量成本的指定时间窗口。默认情况下会缓存 1d、2d、7d 和 30d 查询的结果。 4. **过滤**： 按 NS、clusterId 、lable、Pod prefix 过滤资源，以更密切地查询成本支出的关键位置。 5. **Allocate idle costs（分配空闲成本）**： Allocate idle costs 按比例将空闲或空闲集群成本分配给租户。具体来说，这适用于已配置但未被租户完全使用或请求...阅读全文
且将元数据保存在kafka自己的服务器当中，大大提高了kafka的元数据管理的性能。KRaft运行模式的Kafka集群，不会将元数据存储在Apache ZooKeeper中。即部署新集群的时候，无需部署ZooKeeper集群，因为Kafka将元数据存储在Controller节点的KRaft Quorum中。KRaft可以带来很多好处，比如可以支持更多的分区，更快速的切换Controller，也可以避免Controller缓存的元数据和Zookeeper存储的数据不一致带来的一系列问题。在新的版本当中，控制器Controller节点我们可以自己进行指定,这样最大的好处就是我们可以自己选择一些配置比较好的机器成为Controller节点，而不像在之前的版本当中，我们无法指定哪台机器成为...阅读全文
库？服务需要支持多大的流量？ 这些都是很重要的问题，但服务是动态并且变化的：二进制版本不断更新，实例被添加和删除。架构也就需要随之演进：可能需要在某个特定的集群添加新的缓存，移除一些过时的日志等等。 在2014年，我们发现自己不能充分地适应服务的灵活性。对于绝大多数服务，我们使用人工编制的工作流来变更基础架构：推送x，然后y；手动执行不常见的变更。 但是团队通常需要管理数十个服务，每个服务都有很多job，数据库，配置以及自定义的管理流程。已有的解决方案因为如下两大原因无法扩展： 基础架构配置和API是异构的，并且很难连接在一起——比如，不同的服务使用不同的配置语言，抽象级别，存储和推送机制等等。因此，基础架构不一致，很难确定出通用的变更管理。生产变更管理的流程很脆弱，不理解变更之间的联系...阅读全文
，服务端都会返回304 - Not Modified定时频率默认为每5分钟拉取一次，客户端也可以通过在运行时指定System Property: apollo.refreshInterval来覆盖，单位为分钟。客户端从Apollo配置中心服务端获取到应用的最新配置后，会保存在内存中客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份 在遇到服务不可用，或网络不通的时候，依然能从本地恢复配置应用程序可以从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知 4.6.1 配置更新推送实现 前面提到了Apollo客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。 长连接实际上我们是通过Http Long Polling实现的，具体而言： 客户端发起一个Http请求到服务端服务端会保持住...阅读全文
中小型公司，尤其是互联网行业的创业公司，本身并没有太多的技术人员，如果设计系统时需要考虑诸多的技术问题，例如 Web 应用服务器如何配置、数据库如何配置、消息服务中间件如何搭建等等，那对于他们来说人员成本、系统成本会很高，Serverless 架构的出现，让这种情况可能可以大幅度改善。 初识 Serverless？ 在目前主流云计算 IaaS（Infrastructure-as-a-Service，基础设施即服务）和 PaaS（Platform-as-a-Service，平台即服务）中，开发人员进行业务开发时，仍然需要关心很多和服务器相关的服务端开发工作，比如缓存、消息服务、Web 应用服务器、数据库，以及对服务器进行性能优化，还需要考虑存储和计算资源，考虑负载均衡和横向扩展能力，考虑服务...阅读全文
如果 RabbitMQ 集群只有一个 broker 节点，那么该节点的失效将导致整个服务临时性的不可用，并且可能会导致 message 的丢失（尤其是在非持久化 message 存储于非持久化 queue 中的时候）。可以将所有 message 都设置为持久化，并且使用持久化的 queue，但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为 message 在发送之后和被写入磁盘并执行 fsync 之间存在一个虽然短暂但是会产生问题的时间窗。通过 publisher 的 confirm 机制能够确保客户端知道哪些 message 已经存入磁盘，尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致服务不可用。 如果 RabbitMQ 集群是由多个 broker 节点构成的，那么从服务的整体可用性上来讲，该集群对...阅读全文
态。这时，虽然 Java 能够对外提供服务，但服务质量较差，如果该阶段的用户并发较高，那么就会造成服务质量降级乃至服务崩溃。 为了优化这一过程，通常的工业实践会在 Java 启动后引入 " 预热 "(warmup) 步骤，通过人为导入数据来让应用提前加热。在预热完成之前，用户请求通过网络控制不让它发送到 Java 进程，在预热完成之后才打开流量限制让 Java 真正提供服务。这个做法可以部分缓解上述问题，但是该方案在很多场景下会有一些局限性，在很多情况下，获取一份高质量的预热数据是很困难的。而预热数据的正确性直接影响预热效果，与实际情况相符的数据可以提高编译质量，如果不一致，有时反而会造成反面效果，比如一种常见的情况是预热时漏掉重要方法调用。更糟糕的情况是由于和实际情况不一致，导致 JVM...阅读全文
，kubelet通过给容器打不同的label来识别之。CRI是一个统一的容器操作gRPC接口，kubelet对容器的操作，都要通过CRI请求来完成，而Docker，Rkt等容器项目则负责实现各自的CRI实现，Docker的实现即为dockershim，dockershim负责将收到的CRI请求提取出来，翻译成Docker API发给Docker Daemon。 relist通过CRI请求更新到Pod中Sandbox容器和非Sandbox容器最新状态，然后将状态信息写入kubelet的缓存podCache中，如果有容器状态发生变化，则通过pleg channel通知到syncLoop循环。对于单个pod，podCache分配了两个数组，分别用于保存Sandbox容器和非Sandbox容器的最新状态...阅读全文
发货期，HPE的服务区将支持到2025年。随着纯血64位安腾处理器的停售，也意味着Itanium架构将黯灭在历史当中。而随着服务器市场的发展，这场处理器架构的淘汰赛似乎并没有结束。文章开篇提到的，MIPS将不再设计MIPS芯片，而将开发基于 RISC-V 架构的处理器，也预示着引领MIPS架构发展的一代枭雄的退场了。（但严格来说，MIPS架构并没有在真正意义上消失，包括龙芯、芯联芯在内的厂商还在致力于以MIPS架构为基础的处理器的开发）未来，谁主沉浮由于新的市场应用对处理器有了新的需求，尤其是在摩尔定律发展放缓的情况下，处理器架构的创新为处理器带来的提升就愈显重要。由此，业内也有不少人士认为，市场即将迎来计算架构的黄金十年，这当中当然也包括了处理器架构的技术迭代。从目前处理器架构市场来看...阅读全文
询时必须提供相同的值。在下面的例子中，这个headers是使用nginx反向代理设置的。架构图Cortex架构（源）Nginx/gateway–一个位于cortex前面的反向代理，将收到的所有请求转发给相应的服务。分发服务器Distributor–处理传入的指标，将其拆分为多个批次，然后将其传递给Ingesters。如果复制因子replication factor设置为> 1，则数据将发送到多个实例。接收器Ingester–此服务负责将数据写入已配置的存储后端。Ingester是半状态的，因为它们保留了最后12个小时的样本。这些样本将被批处理并压缩，然后再写入块存储。查询前端Query Frontend–一个可选组件，用于对查询请求进行排队，并在失败时重试它们。结果也被缓存以提高性能查询器...阅读全文
能也不如后者来得大。 Ubuntu Cleaner是被抛弃的Ubuntu Tweak应用程序的“Cleaner”部分的分支。使用该应用程序是帮助释放Ubuntu空间的好方法。它可以清除不需要的程序包，清理过时的应用程序配置，还能清理apt和Web浏览器缓存内存。 16. FeedReader RSS阅读器 我用两种方式来密切关注成百上千的应用程序、网站及其他开发项目：电子邮件(通过邮件列表)和RSS新闻源(通过Feedly)。如果你使用后者(或者即便不用)，可能会有兴趣打量一下FeedReader。 FeedReader是一款GTK桌面RSS阅读应用程序，适用于Linux桌面。它并不是各方面都很完善，好几个地方还是不尽人意，但它是在浏览器标签中使用Feedly的比较好的工具。它可以通过专用...阅读全文
Debian 章程最初制定的时候，尽管感觉到了不妥，但我没有发声。我很清楚，这份有毒的章程正在缓慢且坚定地引导 Debian 走向病态。 在2021年11月的一次访谈中，Joey 直言 “Debian 章程有毒”。在 Debian 章程的框架下，Joey 感到紧张，因为这些章程正在拖延着所有的决策。 同样是在2014年，同样是因为这场旷日持久的 syetemd 论战，当年的 Debian 技术委员会成员 Colin Watson 和 Russ Allbery 先后在 Debian 邮件列表上宣布了辞职声明。在 Russ Allbery 的辞职信中，他提到了 Joey： Finally, I've been thinking hard about Debian project governance in...阅读全文
API收集堆栈跟踪和跟踪内存分配，因而其可以和OpenJDK、Oracle JDK和其他基于HotSpot JVM的Java应用在运行时协同工作。 Github项目链接地址：https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler Async-profiler可以跟踪以下类型的事件： CPU周期； 硬件和软件性能计数器，如缓存未命中、分支未命中、页面错误、上下文切换等； Java堆中的分配； 满足的锁定尝试，包括Java对象监视器和可重入锁； 支持的平台Linux / x64 / x86 / ARM / AArch64macOS / x64注意：macOS分析仅限于用户空间代码。 生成的火焰图，绿色代表用户栈，黄色代表jvm，红色代表内核；横坐标...阅读全文
很重要，因为在 K8s 中没有为这些设置默认值。例如，如果一个 pod 需要 20 秒才能启动并且缺少就绪探测，那么在启动期间定向到该 pod 的任何流量都会导致失败。就绪探针应该是独立的，并且不考虑对其他服务的任何依赖，例如后端数据库或缓存服务。存活探针试应用程序是否正在运行以将其标记为健康。例如，可以测试 Web 应用程序的特定路径以确保其响应。如果不是，该 pod 将不会被标记为健康，并且探测失败将导致 kubelet 启动一个新的 pod，然后将再次对其进行测试。这种类型的探测用作恢复机制，以防进程无响应。译者：在 Kubernetes 1.18 引入了 StartUp（启动）探针。当容器启动时间较长（要花较长的时间完成初始化工作），此时应该使用启动探针。如果启动探针探测不成功，其他...阅读全文
都要用G1垃圾收集器，因为年轻代内存比较大，用G1可以设置GC最大停顿时间，不至于一次minor gc就花费太长时间，当然，因为像kafka，rocketmq，es这些中间件，写数据到磁盘会用到操作系统的page cache，所以JVM内存不宜分配过大，需要给操作系统的缓存留出几个G。 2.1 线上问题及优化 2.1.1 消息丢失情况 消息发送端： （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。大数据统计报表场景，对性能要求很高，对数据丢失不敏感的情况可以用这种。 （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发...阅读全文
本文从 Redis 的基本特性入手，通过讲述Redis的数据结构和主要命令，对 Redis 的基本功能进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力，并在部署、维护、性能调优等多个方面进行进一步的介绍。本文适合使用Redis的普通开发人员，以及对Redis进行选型、架构设计和性能调优的架构设计人员。 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的选择 概述 Redis是一个开源的，基于内存的结构化数据存储媒介，可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。 Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图...阅读全文
