之前我们对容器的网络命名空间,文件系统命名空间都进行了配置,说到底这些都是为了资源更好的隔离,但是他们无法办到对硬件资源使用的隔离,比如,cpu,内存,带宽,而今天要介绍的cgroups技术便能够对硬件资源的使用产生隔离。
首先,Linux把CGroup这个事实现成了一个file system,你可以mount。在我的Ubuntu 14.04下,你输入以下命令你就可以看到cgroup已为你mount好了。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作,关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说,在直播app运营的每个阶段,所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组?针对这个问题,小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
Unity3D 带来的 ECS 曾经广受诟病。 在之前的这个版本中,Unity 做出了以编辑器为中心,数据驱动的开发框架。从此策划可以直接在编辑器中开发新的关卡和玩法而无需改动代码。组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省了大量人力。尽管如此,这仍然不是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。
最近不少读者都留言说博客中的代码越来越反哺归真,但讨论的问题反倒越来越高大上了,从并发到乱序执行再到内存布局各种放飞自我。
服务器大家都不陌生了,那么我们购买一台服务器之后,是否真的了解它机器的配置以及性能?包括:cpu、内存、磁盘、是否解锁流媒体,以及网络的线路等。 今天介绍一个github上的服务器测评项目,作者很贴心的把各个测评脚本都融合了,傻瓜式操作。对于我们小白很友好。 我打算以我买的一台便宜服务器作为测评演示的例子
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
选择2台:32核,64G的ECS机器,最少支持2万视频的处理/天,这个量是最低量,服务器不会有压力,做好监控(zabbix/prometheus)后不断调整各项参数,将其优化到最优解。
最近官方更新了一个黑客帝国觉醒的试玩游戏,看了演示视频之后大为震撼,其中最后有提到街上的海量人群是使用MASS AI框架实现的。能做出这样的实机效果,这套框架也是功不可没的。而这个MASS代码虽然外发版还没有,但其实已经在github的ue5-main分支上存在了很久了,因为之前我也大概看过,最近这里的代码也在持续更新,所以想趁这个热度总结下内部实现原理。如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。
阿里云K8S集群的一个重要特性,是集群的节点可以动态的增加或减少。有了这个特性,集群才能在计算资源不足的情况下扩容新的节点,同时也可以在资源利用率降低的时候,释放节点以节省费用。
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自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
很多人提到云计算,一定会说到云计算具备自动伸缩能力,会按照客户的业务负载自动伸缩,我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗?没这么简单!
用于实时显示当前系统的性能统计信息。该命令主要用来观察整个系统当前的状态,比如可以通过查看该命令的输出来查看当前系统最耗时的内核函数或某个用户进程
ECS设计理念并不是一个新兴的事物,早在90年代就存在了。但是走入大众视野则要归功于《守望先锋》这款游戏。2017年的GDC大会上,《守望先锋》团队在大会上分享的《 Overwatch Gameplay Architecture and Netcode》,但他们设计的初衷是用来解决预测和回滚的问题。
云服务器因为其管理流程简便、操作过程方便快捷的特点,受到很多企业的青睐。但面对市场上琳琅满目的各种云服务器厂商以及所提供的各种云产品,如何选择适合自己的云服务器对于新手是有一定的困难的。本作者总结了在选择云服务器时务必考虑到的几个方面,希望对大家选择云服务器有一定的帮助。
操作系统版本:CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
ECS在游戏里的运用,最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构,天然符合了现代CPU的编程思想,所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是如何提升程序性能的呢?最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前,我们先说说CPU的一些基础知识。
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵子,但是最近又有超时现象报出,但与上次不同的是,这次超时的现象发生在业务高峰期,在简单看过服务器的各项指标以后,发现只有cpu的使用率在高峰期略高,我们是8核cpu,高峰期能达到90%的使用率,其余指标都相对正常。
您可以通过 df 命令查看数据盘的使用情况,以及文件系统被挂载的位置。例如:df –lh
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
组件:nova-api负责接受和响应终端用户有关虚拟机和云硬盘的请求,nova-api是整个nova 的入口。它接受用户请求,将指令发送至消息队列,由相应的服务执行相关的指令消息。
服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或应用服务。服务器具有高速的 CPU 运算能力、长时间的可靠运行、强大的 IO 外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。根据服务器所提供的服务,一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备,其内部结构十分复杂,但与普通计算机内部结构相差不大。
编辑 | Lisa 阿里云和英特尔作为云与硬件厂商的代表,如何打破摩尔定律失效的魔咒? 在摩尔定律失效的今天,各行各业对算力的需求却空前膨胀。大数据、AI 等趋势方兴未艾,生命科学、智能制造等行业的深度数字化,也给数据处理的规模和性能带来更高要求。 云作为如今数字经济的基础设施,承载着海量的应用。云厂商不得不思考,如何才能更好地满足客户对数据处理效率越来越高的要求,对算力性能、性价比越来越高的要求? 在摩尔定律失效的今天,当前云上的企业是否已经触碰到了云效益的天花板?云厂商可以做点什么,来突破传统计算
DOTS是Unity一个阶段性的转变,也是Unity蓝图上一个非常重要的里程碑节点。Unity的官网为它建立了主题链接,甚至打出了阶段性的口号: 重建Unity的核心!,可见Unity对DOTS的重视程度。
在先前的文章中,我谈到了如何使用 Linux 容器技术(如 Docker)简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植,它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行,容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载,这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
轻量应用服务器是面向入门级云计算及简单应用用户,提供基于单台云服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。用户可以选择精品应用镜像(比如wordpress),并可在控制台实现全方位的服务器、域名、防火墙、安全防控、监控等管理和操作。轻量应用服务器 (Simple Application Server),是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。
接着上篇《multi-network ns在Underlay下的应用-本手篇》,我们来聊聊基于 multiple network ns 的妙手级应用:Underlay 。
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
传统OOP下的MonoBehaviour/GameObject模式, 可以非常方便的为创作游戏编写代码, 但是往往在后期会使得代码难以阅读, 维护, 优化, 游戏开销大而性能低, 这是由一系列因素导致的:
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
网友说自己的小型网站部署服务器上,随着网站数据增多、访问量变大后,用什么办法解决大流量访问,扩容增配置还是动静分离呢?这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中,传统的方法是扩容增配,CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高,也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路,有了思路再去操作就容易很多了。
当我们用SRS快速搭建了视频服务,业务也开始上线运行了,很快就会遇到一个问题:如何支持更多的人观看?如何支持更多的人推流?这本质上就是系统的水平扩展能力,SRS当然是支持的,而且有多种扩展的方法,这篇文章就就详细分析各种扩展的方案,以及各种方案的应用场景和优缺点。 从哪里开始 我们看最简单的视频服务,推一个流,只有一个播放器消费流,我们只需要一个SRS Origin源站服务就可以: listen 1935;max_connections 1000;vhost __
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
《黑暗之潮》是一款顶视角的次世代手游,虽然锁了视角,但实际对画质和战斗细节的要求很高。游戏采用了PBR的渲染,场景当中有不少的动态光影效果,场景的细节也相当丰富。
为虚拟机安装系统在运维工作中会出现,但是不是常态化的工作,我们只需要能够清楚不同的安装场景怎么应对就行了。
Explosion 是我新开发的游戏引擎,GitHub 地址在这里: Explosion,预计是一个大大的工程,我也将持续开发与维护,欢迎志同道合的朋友加入与我一同创造新的游戏秩序。我会在博客中持续更新自己开发过程中的一些心得与思考,欢迎大家关注,Explosion 的故事将由此开始。
云计算是现在很多企业的必备安装系统,因着互联网的高速发展,也要求云计算具有弹性伸缩的功能。那么云计算怎么实现弹性伸缩?弹性伸缩有哪些特点?先来看看以下的讲解。
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
本文所有 shell 命令均在阿里云ECS服务器上测试过,以确保每行代码都是百分百可用的。测试使用的服务器配置信息如下:
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。
Elastic 与 OpenTelemetry 在各个领域展开合作,不仅在分析方面,还在通用架构和语义约定方面。
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