Debian 9.3上安装和配置 Observium 监控平台
once every 2 hours 完成后保存并关闭文件，然后重新启动cron服务以应用此更改： systemctl restart cron 结论 恭喜！ 您已经在Debian 9服务器上成功安装了Observium。 您现在可以轻松获得网络的状态和健康状况。 您可以检查Observium官方文档页面以获取有关配置设备，警报和身份验证模块的更多信息。【本文转载自 Howtoing.com，略有增删】...阅读全文
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Spinnaker 介绍 – Netflix 的持续交付平台
然避免不了，为了更加从容的应对这些故障，就搞了一个工具 Chaos Monkey 会随机停止生产环境中的虚拟机，通过观察系统在真实故障中的表现来确保程序的健壮性，也通过实战来验证各种高可用技术是否靠谱。接着冒出了 Chaos Gorilla，会停止一整个可用域中的所有机器；最后还有Chaos Kong，直接停掉一整个 Region，非常有挑战精神（丧心病狂）。 为了更好的观察系统在故障时的情况，还研发了全局可视化系统，代号 Flux，可以将整个系统的逻辑架构和各服务之间的流量可视化在大屏幕上，效果图如下： 他们每个月有一个活动：将一个 Region 里的机器全部关掉，看 Netflix 服务是否正常。有兴趣看视频的可以移步这里。 另外，Netflix 除了云服务，还有自建CDN，即 Open...阅读全文
Kubernetes 部署 Nacos 1.4 集群 · 小豆丁
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
下一代时间同步服务 Chrony 详解
成后的配置文件内容。 server ntp1.aliyun.com iburstserver ntp2.aliyun.com iburst driftfile /var/lib/chrony/drift makestep 1.0 3 rtcsync logdir /var/log/chrony 使用 Chrony 客户端程序进行管理 检查 Chrony 是否实际同步 为了检查 Chrony 是否实际同步，我们将使用它的命令行程序 chronyc 来验证。 root@hk:~# chronyc tracking Reference ID : C200057B (any.time.nl) Stratum : 3 Ref time (UTC) : Mon Jan 04 00:28:16 2021...阅读全文
Linux系统诊断-内存基础
谈及linux内存，很多时候，我们会关注free，top等基础命令。当系统遇到异常情况时，内存问题的根因追溯，现场诊断时，缺乏深层次的debug能力。本篇幅不做深层讨论，能把当前系统的问题描述清楚，是每个SRE应该具备的最基础能力。free========2.1 free命令原理free是通过查看 /proc/meminfo 来获取内存的使用情况。但是 /proc/meminfo 这个文件又是怎么来的？我们先了解下 /proc 目录：/proc 是一个虚拟文件系统，该目录下的所有文件都是伪文件，该类文件只存在于内存中，并不占用空间——使用 du -sh 即可验证，该模具路下的磁盘占用都是0。/proc 下的所有文件都是内核调用proc_create() 接口来创建的虚拟条目。/proc 中...阅读全文
Hadoop 核心 - HDFS 分布式文件系统详解
就是块缓存的一个很好的候选。 用户或应用通过在缓存池中增加一个cache directive来告诉namenode需要缓存哪些文件及存多久。缓存池（cache pool）是一个拥有管理缓存权限和资源使用的管理性分组。 例如: 一个文件 130M，会被切分成2个block块，保存在两个block块里面，实际占用磁盘130M空间，而不是占用256M的磁盘空间 6.3 hdfs的文件权限验证 hdfs的文件权限机制与linux系统的文件权限机制类似 r:read w:write x:execute 权限x对于文件表示忽略，对于文件夹表示是否有权限访问其内容 如果linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS当中的owner就是zhangsan HDFS文...阅读全文
2017 年会是 Serverless 爆发之年吗
器容灾稳定性等非专业逻辑的开发。这些服务器的运维和开发知识、经验极大地限制了开发者进行业务开发的效率。设想一下，如果开发者直接租用服务或者开发服务而无须关注如何在服务器中运行部署服务，是否可以极大地提升开发效率和产品质量？这种去服务器而直接使用服务的架构，我们称之为 Serverless 架构（无服务器架构）。 Serverless 架构的问世 2014 年，云厂商 AWS 推出了“无服务器”的范式服务。其实，最初“无服务器”意在帮助开发者摆脱运行后端应用程序所需的服务器设备的设置和管理工作。这项技术的目标并不是为了实现真正意义上的“无服务器”，而是指由第三方供应商负责后端基础结构的维护，以服务的方式为开发者提供所需功能，例如数据库、消息，以及身份验证等。这种服务基础结构通常可以叫做后端即服...阅读全文
阿里巴巴版 JDK 首发 GA 版 生产环境可用
某些测试用例，启动阶段跑分会有 10% 的提高。该特性在阿里巴巴的双 11 抢购场景中得到了大量验证。目前，阿里巴巴正在社区努力推进，希望通过 JEP 的方式将该功能推到上游 OpenJDK 社区。 下图是阿里一个应用在“双十一”期间使用 JWarmUp 时的效果: 说明：图中蓝线是正常启动 (默认开启分层编译)，红线是启用 JWarmUp 的 CPU 使用率。 （1）是开启了 JWarmUp 选项，在应用启动时候，流量进来之前积极加载和编译方法。（2）是流量进来的时刻。（3）是正常模式启动下，CPU 消耗 100% 维持了 70s。（注：作图省略了一部分数据）（4）对应的绿线是稳定后 CPU 的使用率。 可以看到应用 JWarmUp 后在流量进来的时候 JWarmUp 可以减少大量 CPU...阅读全文
influxdb内存消耗分析及性能优化【探索篇】
influxdb在内存中引入了大量文件，在内存充足时，会占用较多的空间，用于提高程序读取性能。5.SMP与NUMA?cpu硬件体系架构可以分为:SMP(Symmetric Multi-Processor)/UMA(Uniform Memory Access)模式SMP架构，所有的CPU争用一个总线来访问所有内存，优点是资源共享，而缺点是总线争用激烈。 实验证明，SMP服务器CPU利用率最好的情况是2至4个CPUNUMA(Non-Uniform Memory Access)模式NUMA架构引入了node和distance的概念。对于CPU和内存这两种最宝贵的硬件资源， NUMA用近乎严格的方式划分了所属的资源组（node），而每个资源组内的CPU和内存是几乎相等。在influxdb服务器上，查看当前cpu及...阅读全文
粘合万种芯片的“万能胶” 是摩尔定律的续命丹吗？ - 硬件
Chiplet可以应用，以及Chiplet产品的性价比何时能最先验证。"戴伟民说到。正因如此，即便是有了UCIe这一标准，大家也容易停留在观望阶段，都在等待第一个吃螃蟹的人出现。"芯原正在与有意向使用Chiplet的企业积极沟通，并尝试探索向潜在客户'众筹'Chiplet的方案，有望尽快打破僵局。"戴伟民补充道。续命摩尔定律，万能胶芯片不万能抛开工艺难题，芯片万能胶普及的关键在于，能否延续摩尔定律给芯片公司们更大价值。从产业链角度，一方面，Chiplet作为半导体产业的技术趋势，需要各家芯片公司都在自己的位置上做最擅长的工作，通过分工协作减少Chiplet芯片与市场需求匹配的时间和周期，因此芯片公司之间的连接会更加紧密，另一方面，芯片万能胶似乎正在改写芯片公司或芯片产品的评价体系或维度。"一直以来，最先...阅读全文
得物云原生全链路追踪Trace2.0-采集篇 - OSCHINA
的监控： RPC 调用排障，调用方除了拥有下游接口信息，也可溯源自身触发该调用的接口。 接口高耗时分析，根据指标，可还原出单位时间窗口的耗时分解图快速查看耗时组件。 3.2 关于选型的疑问 你可能会问，链路监控领域在业内有现成的 APM 产品，比如 Zipkin, Pinpoint, SkyWalking 等，为什么当时会选择 OpenTracing + Prometheus 自行埋点？主要有两大因素： 第一，在当时，CAT 无法满足全链路监控和一些定制化的报表分析，而得物交易链路五彩石项目交付也趋于尾声，贸然去集成外部一款庞大的 APM 产品在没有充分的验证下，会给服务带来稳定性风险，在极其有限的时间周期内不是个理智的选择。 第二，监控组件是随着统一的基础框架来发布，同时，由另一团队牵头开...阅读全文
Kafka 3.0新特性全面曝光，真香！
盖。leader为了最大程度的保证日志的一致性，且保证日志最大量，leader会寻找follower与他日志一致的地方，然后覆盖follower之后的所有日志条目，从而实现日志数据的一致性。具体的操作就是：leader会从后往前不断对比，每次Append Entries失败后尝试前一个日志条目，直到成功找到每个Follower的日志一致的位置点，然后向该Follower所在位置之后的条目进行覆盖。详细过程如下：Leader维护了每个Follower节点下一次要接收的日志的索引，即nextIndex。Leader选举成功后将所有Follower的nextIndex设置为自己的最后一个日志条目+1。Leader将数据推送给Follower，如果Follower验证失败（nextIndex不匹配...阅读全文
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