WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇，也是本系列文章的最后一篇。
宿主机物理内存 - 系统保留内存4GB - N个虚拟机物理内存 - （N个虚拟机 * 2GB虚拟机管理内存）
KVM的发展路线就是逐步从软件模拟到硬件辅助，内存虚拟化的本质就是实现客户机虚拟地址 (Guest Virtual Address, GVA) 到宿主机物理地址之间的转换， 其主要发展历程就是从最初的影子页表到硬件辅助实现的EPT/NPT页表，对于影子页表KVM需要为每个客户机的每个进程的页表都要维护一套相应的影子页表， 这会带来较大内存上的额外开销，此外，客户机页表和和影子页表的同步也比较复杂。 因此，Intel 的 EPT(Extent Page Table) 技术和 AMD 的 NPT(Nest Page Table) 技术都对内存虚拟化提供了硬件支持。
携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方，为保证Redis的高可用性，DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大，集群的扩容，上下线，实例扩容都面临着不小的挑战。
kdump.conf 配置文件里的coredump存储目录，确认目录位置和目录的空间（或目录所在的挂载点文件系统可用空间）
Docker是目前最具代表性的容器技术之一，对云计算及虚拟化技术产生了颠覆性的影响。本文对Docker容器在应用中可能面临的安全问题和风险进行了研究，并将Docker容器应用环境中的安全机制与相关解决方案分为容器虚拟化安全、容器安全管理、容器网络安全三部分进行分析。
# uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息
在上期，小E通过学习方老师推荐的关于操作系统、虚拟化和Intel x86体系结构的经典著作，知道了90年代土豪的计算机长什么样，也知道了为什么不建议通过从硬盘“借”内存的方式，为虚拟机超分配内存。
糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 OpenStack简介 OpenStack 是一个开源的 IaaS 实现，它由一些相互关联的子项目组成，主要包括计算、存储、网络。 由于以 Apache 协议发布，自 2010 年项目成立以来，超过 200 个公司加入了 OpenStack 项目，其中包括 AT&T、AMD、Cisco、Dell、IBM、Intel、Red Hat 等。 目前参与 OpenStack 项目的开发人员有 17,000+，来自 139 个国家，这一数字还在不断增长中。 OpenStack
一、比较docker容器技术与传统虚拟化技术 Docker容器技术是一个与传统的虚拟化技术有些本质上的差别，传统的虚拟化技术，是站硬件物理资源的基础上，虚拟出多个OS，然后在OS的基础上构建相对独立的程序运行环境，而Docker则是在OS的基础上进行虚拟，所以，Docker轻量很多，因此其资源占用、性能消耗相比传统虚拟化都有很大的优势。
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置，仍然可能会出现OOMKilled问题，您想知道为什么吗？
在使用docker-compose时，可以通过在docker-compose.yml文件中设置特定的参数来限制Docker容器的资源。以下是一些可以设置的参数：
云函数（ServerlessCloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助用户在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。用户只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。 云函数 SCF 采用按需付费的方式，并首次发布 1ms 计费粒度，真正实现按使用多少计算能力来计费。 这种计费方式下有什么优势呢？首先，我们来看传统云主机的计费模式和 Serverless 计费模式差异。 付费资源：云主机 vs Server
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
默认情况下，一个容器是没有任何资源限制的，它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源，就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样，永远吃不饱。这显然是不合理的，因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统中，如果内核探测到当前主机已经没有可用的内存分配给某些重要的系统进程，它就会启动 OOM killer 或者触发 kernel panic，详情请查看另一篇文章Linux OOM killer。OOM killer 会杀死符合条件的进程，docker daemon 也有可能会被 kill。为此 docker 调整了 docker daemon 的 OOM 优先级，但是 docker container的优先级没有被调整啊，怎么办？小场面，道友慢慢听我道来。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具，首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令：ps、top以及stats，然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息.
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田，那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源，来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向，尤其在疫情冲击下的经济社会中，更是一份社会责任。 在技术上深研，突破极致弹性，让客户像使用自来水一样的使用数据库，用多少、怎么用由客户决定，计费由使用量决定，这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分，最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客，我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
硬件查看命令 系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 # cat /proc/version # 查看操作系统详情信息 # hostname # 查看计算机名 # lspci -tv # 列出所有PCI设备 # lsusb -tv # 列出所有USB设备 # lsmod # 列出加载的内核模块 # env # 查看环境
Docker目前已经在安全方面做了一定的工作，包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;在构建和使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力(capability)的接口;通过定义seccomp profile限制容器内进程系统调用的范围等。如果合理地实现上述安全方案，可以在很大程度上提高Docker容器的安全性。
GC 会分配堆段，其中每个段都是一系列连续的内存。 置于堆中的对象归类为 3 个代系之一：0、1 或 2。 代系可确定 GC 尝试在应用不再引用的托管对象上释放内存的频率。 编号较低的代系会更加频繁地进行 GC。 对象会基于其生存期从一个代系移到另一个代系。 随着对象生存期延长，它们会移到较高代系。 如前所述，较高代系进行 GC 的频率较低。 短期生存的对象始终保留在第 0 代中。 例如，在 Web 请求存在期间引用的对象的生存期较短。 应用程序级别单一实例通常会迁移到第 2 代。 当 ASP.NET Core 应用启动时，GC 会：
第一行信息依次为：系统时间、运行时间、登录终端数、系统负载（三个数值分别为1分钟、5分钟、15分钟内的平均值，数值越小意味着负载越低）。
我们的痛苦来源于“夸父追日”一般的对“更好”的追求，也来自于自己的自卑与狂妄。--------duoduokk
默认情况下，容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式，即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
在汉诺塔游戏例子中，如果你需要移动的盘子很多时，程序运行就会消耗很长时间来计算结果。可以回顾下 —>算法篇-python递归算法
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说，该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持，并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持，力求兼容与适配所有类型的容器。
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制，可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量，预计阅读时间为5分钟。
uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看计算机名 lspci -tv # 列出所有PCI设备 lsusb -tv # 列出所有USB设备 lsmod # 列出加载的内核模块 env # 查看环境变量
在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐，因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。
用jmap把进程内存使用情况dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：
本文介绍了腾讯云容器服务中的监控能力，包括指标、视图、统计方式和计算方式等方面的介绍。
为了支持这些特性，Linux namespace 实现了 6 项资源隔离，基本上涵盖了一个小型操作系统的运行要素，包括主机名、用户权限、文件系统、网络、进程号、进程间通信。
Linux系统下基本命令： 要区分大小写 系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 # hostname # 查看计算机名 # env # 查看环境变量 # dmidecode #查看硬件详细信息 资源 # free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 # df -h # 查看各分区使用情况 # du -sh # 查看指定目录的大小 # uptime #
昨天，我们提到了，为了在数据中心网络的吞吐量和无丢包之间找到平衡点，我们需要合理配置交换机的流控触发水线，避免交换机发起流控过迟而无法避免丢包，或过早发起流控而使得上下游服务器无法充分利用网络资源。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
ifconfig命令用于获取网卡配置与网络状态等信息，英文全称为“interface config”，语法格式为“ifconfig [参数] [网络设备]”。
在这个寒冬中，我们得不断提升自己的能力，所以这次，我就针对“虚拟机描述”这个点扩展出去，具体讲些在面试中展示虚拟机内存调优能力的话术。
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源，以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源，并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中，我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能，包括如何创建和配置ResourceQuota对象，以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
主机网络接口可能接收了太多的数据（> 100 MB/s）。阀值根据自己机器背板网卡决定
近些年，各家公司都在不断推出各种新的 App，百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作，并在流量增长时进行快速扩容。同时，本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
在本篇文章中，笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为，以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解，为后续的性能调优做好理论准备。
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候，我们往往会观测到各种各样的图形，无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件，例如，Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测，我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征，以方便为后续的性能调优提供数据参考。
随着云计算技术的发展，Serverless 凭借其免运维、按量付费和弹性伸缩等特点逐渐成为热门话题。然而，通用虚拟机无法满足 Serverless 高并发创建能力、冷启动速度等需求。为此，腾讯云技术团队推出了 Cube 安全容器产品，通过对管控流程、KVM、主机 OS、VMM、虚拟机 OS 等进行全链路精简和优化，实现高性能、低开销、高密度的运行环境。Cube 还针对快照技术进行了深度优化，大幅提升启动速度，从而更好地满足 Serverless 场景的需求。
DK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof等小巧的工具，本博客希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。 现实企业级Java开发中，有时候我们会碰到下面这些问题： OutOfMemoryError，内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用（Lock Contention） Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人
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