要查看单个集群的延迟,可以通过以下步骤进行:
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温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.总结 ---- "Slow ReadProcessor" 和"Slow BlockReceiver"往往是因为集群负载比较高或者某些节点不健康导致的,本文主要是帮助你确认是因为集群负载高导致的还是因为某些节点的硬件问题。 2.症状 ---- 1.作业比以前运行的时间变长 2.Job的日志中有以下WARN的
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一.简介 上一篇文章简单入门和了解到了Kong自定义插件开发方式。紧跟着,这篇主要介绍Kong集群部署模式。生产环境/流量较大的环境下,我们的
评估增加的业务请求是否符合预期,如果是预期内正常的请求增加,那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力。
可以在启动时为每个节点分配任意元数据属性。例如,可以为节点分配rack和size属性,如下所示:
scroll 查询可以有效地从 ES 中单个检索中获取大量的结果,类似于数据库中的 cursor。scroll 查询可以获取时间点的快照数据。每次请求会将查询到的 id 列表保留在一个 context 中,即记一个游标 scroll_id。
在 TiDB 的架构中,所有的数据按照 range 划分成一个个 Region 分布在多个 TiKV 实例上。随着数据的写入,一个集群中会产生上百万,甚至千万个 Region。而量变引起质变,单 TiKV 实例上过多的 Region 无疑会带来比较大的负担,进而影响整个集群的性能表现。
上一章节,我们讲了Elasticsearch集群的监控,除了腾讯云自己平台提供了丰富的监控参数外,Kibana Monitor也提供了丰富的监控特性。作为信息管理人员我们有必要去结合两者的监控去管理我们的集群服务。那么,我们知道,监控其实是一种被动式的管理,而且需要维护者时时去管理调试。那么能不能在监控到系统有问题的时候提前告警通知呢??答案是肯定的。腾讯云 ES 提供一些关键指标的配置告警功能,配置告警可帮助您及时发现集群问题并进行处理。可以毫不夸张的说集群告警在信息管理中是非常重要的一部分,那么,本文为您介绍通过控制台配置告警的操作。
用户通过微信支付完成交易,商户通过微信支付完成收款后,可能会出于不同目的来查看此前的交易记录,并且查询条件可能会有很大的差异;为了能够满足这里的功能需求,目前选择ElasticSearch作为主要的存储组件以提供诸如搜索等功能。但是有别于业界使用ElasticSearch支持日志分析场景,在支付金融场景下,会对ElasticSearch的安全和可用性提出更高的要求,以便满足当前领域的需求。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外,根据一些生产系统的需要,此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护,从而保证数据不丢以及系统的容错。然而,很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾,为什么需
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consumer并行度完全依赖与被消费的分区数量。综上,通常情况下,在一个kafka集群中,partition的数量越多,意味这可以到达的吞吐量越大。
bulk 即集群索引写入,bulk 拒绝表示集群当前节点的 bulk 请求超出了节点的默认 queue 容量,默认容量为1024。出现 bulk 拒绝时,说明集群已经达到了 bulk 操作处理能力的上限,或集群出现异常,应及时排查出现 bulk 拒绝的原因并解决,否则会影响业务的 bulk 操作,甚至出现数据丢失情况。
在使用或运维管理 TiDB 的过程中,大家几乎都遇到过 SQL 变慢的问题,尤其是查询相关的读变慢问题。读变慢的问题大部分情况下都遵循一定的规律,通过经验的积累可以快速的定位和优化,不好排查的问题需要从读 TiDB 的每个过程一一排查和分析处理。
在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中,每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循,通过经验的积累可以快速的定位和优化。 但是有些情况下不一定很好排查,尤其涉及到内核调优等方向时,如果事先没有对各个组件的互访关系、引擎存储原理等有一定的了解,往往难以下手。
之前我一直开发測试一直是用的一个Etcd节点,然后启动命令一直都是直接打一个etcd(我已经将etcd安装文件夹的bin文件夹增加到PATH环境变量中),然后启动信息显示etcd server监听在默认的4001port。peer server监听在默认的7001port。
github地址 : https://github.com/smartloli/kafka-eagle
Elasticsearch 是一个近实时的搜索平台。这意味着从您索引一个文档开始直到它可以被查询时会有轻微的延迟时间(通常为一秒)。 Lucence;
当配置一个生产级别的Istio时,需要解决一些问题:如网格是单集群使用,还是跨集群使用?所有的服务会放到一个完全可达的网络中,还是需要网关来连接跨网络的服务?使用一个控制面(可能会跨集群共享一个控制面),还是使用多个控制面来实现高可用(HA)?所有的集群都连接到一个多集群服务网格,还是联合成一个多网格形态。
《从混合云到分布式云 (上篇)》(以下简称《上篇》)发出来后,有位老友转发了文章并添加了评论“混合云除了出现在PPT,现实是不存在的”。所以,在谈混合云案例之前,得首先回答一个问题:混合云在现实中存在吗?
这个工程是对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现,它包含一个针对http://www.woaidu.org/ 网站的spider, 将其网站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地: 分布式使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,这样可以解决爬虫的性能瓶颈,利用redis的高效和易于扩展能够轻松实现高效率下载:当redis存储或者访问速度遇到瓶颈时,可以通过增大r
TiDB集群上线运行一段时间,近期巡检的时候发现一个问题,集群中TiKV节点内存占用比较高,尤其在导入数据的时候,节点的内存会更高
Apache Kafka有许多针对其操作的度量,这些度量指标非常多,会让人混淆哪些是重要的,哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量,到针对每种请求类型的详细时间度量,再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图,但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准,以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准,然而,这并不是可用的度量标准的详细列表,因为列表经常发生变化,而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 的优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
虽然进程构成了分布式系统中的基本组成单元,但是操作系统提供的用于构建分布式系统的进程在粒度上还是太大了,而就粒度而言,将每个进程细分为若干控制线程的形式则更加合适。
越来越多的组织开始放弃单体应用,逐步转向微服务的架构模式–将业务流程分为多个独立的服务。
两年前,Kinvolk(https://kinvolk.io/) 优秀人士对 Linkerd 和 Istio 的性能进行了基准测试(https://kinvolk.io/blog/2019/05/performance-benchmark-analysis-of-istio-and-linkerd),结果显示,只有 Linkerd 消耗了更多的数据平面 CPU 之外,Linkerd 在其他方面表现都比 Istio 明显更好。最近,我们使用这两个项目的最新版本重复了这些实验。我们的结果显示,「Linkerd 不仅仍然比 Istio 快得多,而且现在消耗的数据平面内存和 CPU 也少了一个数量级」。这些结果甚至在吞吐量水平超过 Kinvolk 评估的3倍情况下仍可保持,你也可以自己进行测试。
大数据文摘作品 编译:丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣,从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集,存储和分析时间序列数据的效率,同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而,这种时间序列的爆炸式增长,可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司,对这些挑战并不陌生,多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
RabbitMQ集群架构模式 主备模式 实现RabbitMQ的高可用集群,一般在并发和数据量不高的情况下,这种模型非常的好用且简单。主备模式也称为Warren模式 HaProxy配置 listen rabbitmq_cluster bind 0.0.0.0:5672 # 配置TCP模式 mode tcp #简单的轮询 balance roundrobin #主节点 server bhz76 192.168.11.76:5672 check inter 5000 rise 2 fall 3 server bh
将系统之间彼此隔离的消息系统已经存在了很长时间,在Hadoop 环境中Flume 做了这样的工作。Flume 是专门设计用来从大量的源,推送数据到Hadoop 生态系统中各种各样存储系统中去的,例如HDFS 和HBase。
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
了解 YARN的容量调度器的基本功能通常是在各种部署中需要处理的一个概念。虽然容量管理涉及共享、扣款和预测等许多方面,但本博客的重点将放在可供平台操作使用的主要功能上。除了基本功能之外,还将复审一些在设计或使用队列时经常遇到的问题。
本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。
本书大部分内容都在讨论单个kafka集群的配置、维护和使用。但是,在一些场景中,可能需要多集群架构。 在某些情况下,集群是完全分离的,他们属于不同部门的不同实例,没有理由将数据从一个集群复制到另外一个集群。有时,不同的SLA或者工作负载使得单个集群提供多个用例服务的集群很难调优。在某些时候,还有不同的安全需求。这些场景非常容易管理多个不同的集群,就像多次允许单个集群一样。 在其他场景中,不同的集群是互相依赖的,管理有要不断地在集群之间复制数据。在大多数数据库中,在数据库服务之间持续复制数据称为复制。由于我们使用复制来描述属于同一集群的kafka节点之间的数据移动,因此我们将把kafak集群之间的数据复制称之为镜像。Apache kafka内置的跨集群 的复制器称为mirrormaker。 在本章中,我们将讨论所有或者部分数据的跨集群镜像。我们将首先讨论跨集群的镜像的一些常用用例。然后我们将展示一些用于实现这些用例的架构,并讨论每种架构的优缺点。然后我们将讨论MirrorMaker本书以及如何使用它。我们将分享一些操作技巧,包括部署的性能调优。最后我们将讨论mirrorMaker的一些替代方案。
背景 如果,初次配置完成了 MySQL 数据库的读写分离操作 那么,后面遇到稍大流量访问时; 首先遭遇到的便是 “主从同步延迟” 造成的后果 环境 Linux系统: CentOS7.2 mySQL版本: mySQL5.7.32 MySQL 数据库主从同步延迟原理 (摘抄经验) 推荐参考—— 【MySQL主从数据库同步延迟问题解决】 DDL : 数据定义语言, DML :数据操纵语言 MySQL的主从复制都是单线程的操作, 主库对所有 DDL 和 DML 产生的日志写进 binlog,由于 b
来自社区,回归社区。非常感谢各位 TiDBer 在之前 【TiDBer 唠嗑茶话会丨征集 TiDB 数据库性能优化大师,你是如何优化 TiDB 数据库性能的呐?】( https://asktug.com/t/topic/1005563 )里提供的各种性能优化方法。这篇帖子收集整理了大家推荐的各个方面的 TiDB 数据库性能优化方法,欢迎各位 TiDBer 持续补充更新~
腾讯云 ES 目前已经提供了多可用区部署,即支持同地域跨机房的高可用容灾方案,满足了绝大多数客户的需求。但是依然会有部分客户希望进一步提升容灾级别,能够做到跨地域容灾。随着腾讯云 ES 双网卡功能的发布,使得跨地域容灾成为可能。接下来我将介绍下腾讯云 ES实现跨地域容灾的详细步骤。 一、对等连接 (https://cloud.tencent.com/document/product/553/18836from=10680) 首先将北京和上海的两个 vpc 建立对等连接,如下图所示: 新建对等链接 注
第7章 可靠性和可扩展性 分为两个问题进行考虑 可靠性和容错性 可扩展性 ---- 7.1 可靠性和容错性 通常的实现方式是构建集群。但是,集群解决方案需要相对复杂的网络,并且需要解决集群中节点之间的状态管理问题 Prometheus架构认为,实现集群所需的投入以及维护集群节点之间数据一致性的成本要高于数据本身的价值 Prometheus推荐的容错解决方案是并行运行两个配置相同的Prometheus服务器,并且这两个服务器同时处于活动状态。该配置生成的重复警报可以交由上游Alertmanager使用其分组(
文档中涉及到的所有 DSL 命令,都可以通过 kibana 的 dev tools 执行
Consul的简介和安装过程之前的文章中已经提及了,这次主要了解下consul的集群搭建过程,在搭建Consul集群之前,有必要先了解一下单个节点的consul环境部署。
腾讯云ES目前已经提供了多可用区部署,即支持同地域跨机房的高可用容灾方案,满足了绝大多数客户的需求。但是依然会有部分客户希望进一步提升容灾级别,能够做到跨地域容灾。随着腾讯云ES双网卡功能的发布,使得跨地域容灾成为可能。接下来我将介绍下腾讯云ES实现跨地域容灾的详细步骤。
蓝鲸的配置平台(CMDB)底层使用的是 Mongodb 作为数据存储,其优点不用多说,相信使用过的小伙伴应该都会觉得设计很灵活方便。
问题导读: 1 Kafka集群有什么优势? 2 集群中部署多少个节点合适? 3 集群针对系统如何调优? Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作,单个Kafka服务器就可以支撑
说到日志,它就是一个将有序序列的不可变记录记下来,并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务,你可能需要一两套日志。在Facebook,我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook,我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段,又无需担心数据流管控或数据丢失的呢?就是让一个阶段写入日志,另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢?就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改,然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢?答案就是先将它们写入日志,让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统,可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此,要是有持久性方面的顾虑?那就去使用预写日志吧。
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发,并且现在正准备将它部署进产品中,那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题: 最佳部署实践是什么? 为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标? 如何能够确定添加分片的时机? 有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复? 怎样才能安全地访问所有新的实时大数据? 本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前,首先让我们处理一个最常见的问题: 部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同? 你会发现MongoDB作为一个文档
导语:本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例,以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案,同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统,详尽全面,推荐给大家,也欢迎各位一起交流。
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中,用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库,来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到,Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标(Metric)以及指标如何导出(Reporter)。Metric 为多层树形结构,Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。
正如我在最近的一篇文章中讨论过的那样,集中化测试会干扰开发者的速度。在以微服务为导向的模式中,集中化测试已成为发布流程中的一个“瓶颈”,因为开发代码和管理生产操作已经被有效地民主化并且它们的功能被隔离在更小的团队中。问题不在于工具本身。事实上,现代测试工具赋予团队惊人的能力,可以检测到以前会由最终用户发现的问题。问题在于太多问题没有在最终端到端(E2E)测试和验收测试之前被发现。
通过之前的文章《Kafka分区分配策略》和《Kafka高性能揭秘》,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。
RocketMQ天然支持分布式集群模型,其中主节点可读可写,从节点只可读,不可写,类似MySQL的主从模式。RocketMQ主要支持以下几种集群模型:
在过去的几个月里,我写了各种关于大型科技公司“幕后”技术的文章,比如 Meta 的内部无服务器(serverless)平台和谷歌内部喜爱的代码审查工具。
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