这是一个非常重要的文件，并且像往常一样，对于MySQL中最重要的变量，默认值不适用于高负载服务器。让我们看看为什么它很重要，以及如何为集群的工作负载计算正确的值。 什么是gcache？...如果所有需要的写集都在该高速缓存上，则捐助者将它们发送给联接器。联接程序将应用它们，仅此而已，它是最新的并准备加入集群。...另一方面，如果没有写集，则需要使用一种受支持的方法XtraBackup，Rsync或mysqldump 进行完全传输（SST）。 总之，IST和SST之间的区别是节点需要加入集群的时间。...我们需要检查每分钟写入多少字节。要检查的变量是： wsrep_replicated_bytes：发送到其他节点的写集的总大小（以字节为单位）。...status like 'wsrep_received_bytes'; show global status like 'wsrep_replicated_bytes'; 下面是我在生产环境获取的数据(我的集群负载比较低
/bin/bash # 服务器磁盘 内存 进程 错误日志 # 脚本开发：万杨 lggname="root" #lggname="zxin10" setdiskp=13...# 设置磁盘分区告警百分率，为纯数字 setfree=6 # 设置内存告警百分率，为纯数字 ipa=$( ip a | grep 'scope...------------------------#" ; free -m mtotal=`free -m | grep Mem | awk -F" " '{print $2}' ` ; echo "总内存为...( awk 'BEGIN{ mtotal='"$mtotal"' mused='"$mused"' syl=mused/mtotal*100 printf "%d" , syl }' ) echo "内存使用率...：$syl %" if [ $syl -gt $setfree ] ; then echo " 告警 ： ============================> 内存占用超过 $setfree %
那么其实建议你的每台机器都给64G的内存的量。 如果一个机器有64G的内存，那么是比较理想的状态，但是32GB和16GB的内存也是ok的。具体的内存数量还是根据数据量来决定。...但是如果一个机器的内存数量小于8G，那么就不太适合生产环境了，因为我们可能就需要很多小内存的机器来搭建集群。而大于64G的机器也不是很有必要。...在服务器上，磁盘是最慢的那个资源，所以对于大量写入的es集群来说，会很容易因为磁盘的读写性能造成整个集群的性能瓶颈。...---- 容量规划 在规划你的es集群的时候，一般要规划你需要多少台服务器，每台服务器要有多少资源，能够支撑你预计的多大的数据量。...比如说，你预计一下，你的数据量有多大，需要多少台机器，每台机器要多少资源，来支撑，可以达到多大的性能 数据量 -> 性能，10亿 -> 要求1s内返回 es达到ms级的化，你必须要有足够的os cache
最简单的方式就是将Spark的standalone集群和Hadoop进群部署在相同节点，同时配置好Spark和Hadoop的内存、CPU使用以避免相互干扰。...3.对于低延迟数据存储如HBase，可能优先在与存储系统不同的节点上运行计算任务以避免干扰【计算引擎在处理任务时，比较消耗服务器资源，可能影响低延迟存储系统的即时响应】 本地磁盘 尽管Spark可以在内存中处理大量的计算...示例：mount -t gfs /dev/vg00/lvol00 /gfs_dir -o noatime 内存 通常情况下，每台机器的内存配置从8G到数百G，Spark都能良好的运行。...但建议最多分配给Spark75%的内存，剩余的留给操作系统和buffer cache。 当然，具体需要多少内存取决于你的应用。...要确定你的应用使用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存缓存起来，然后在Spark UI（http://:4040）的Storage界面去看它的内存占用量。
redis就缓存一些数据，后面在权限验证的处理中将认证token放在了redis中，某天redis所在服务器受到外部机房断电影响导致redis直接挂掉，其他的应用服务都是需要从redis中去获取token...故事是这样的，在某年某月，我们项目上引入了redis做为缓存使用，而在一个版本开发中，有新的同事进来当时负责一个功能点的数据验证临时结果存储，这个数据校验结果有多大，从前端页面传的一个EXCEL表格，最大行是...，我们排查发现就是内存不够了，这个很明显的问题就是redis自身资源有限，内存占用满了之后就无法使用了，这肯定是不允许的，一台redis已经解决不了这种对存储空间的需求问题了，所以我们采用了集群加分片的方式进行处理...，这里不展开讲，后期会写一篇关于redis集群相关的文章，欢迎各位伙伴关注阅读。...；Z轴解决了访问压力问题，将业务数据再细分导向规则化的不同的机器，使得每台机器收到的并发访问压力就会大大减少。
根据数据体量，结合集群各节点的CPU、内存、磁盘的表现，合理优化设置kudu参数，让集群飞起来~ 如有雷同，纯属借鉴~ 1.Kudu后台对数据进行维护操作，如写入数据时的并发线程数，一般设置为4，官网建议的是数据目录的...并发数越大，吞吐量越高，但对集群计算能力的要求也越高。默认值为1，表示Kudu会采用单线程操作；对于需要大量数据进行快速写入/删除的集群，可以设置更大的值。...参数：block_cache_capacity_mb 3.Tablet Server能使用的最大内存量，有多大，设置多大。 ...需要根据集群的规模及并发处理能力，非常谨慎的设置这个值。 ...1、时效和稳定性的平衡； 2、资源的平衡，在某一时间点，集群的内存、io、cpu等负载均衡。
redis就缓存一些数据，后面在权限验证的处理中将认证token放在了redis中，某天redis所在服务器受到外部机房断电影响导致redis直接挂掉，其他的应用服务都是需要从redis中去获取token...故事是这样的，在某年某月，我们项目上引入了redis做为缓存使用，而在一个版本开发中，有新的同事进来当时负责一个功能点的数据验证临时结果存储，这个数据校验结果有多大，从前端页面传的一个EXCEL表格，最大行是...，我们排查发现就是内存不够了，这个很明显的问题就是redis自身资源有限，内存占用满了之后就无法使用了，这肯定是不允许的，一台redis已经解决不了这种对存储空间的需求问题了，所以我们采用了集群加分片的方式进行处理...，这里不展开讲，后期会写一篇关于redis集群相关的文章，欢迎各位伙伴关注阅读。...； Z轴解决了访问压力问题，将业务数据再细分导向规则化的不同的机器，使得每台机器收到的并发访问压力就会大大减少。
我认为，对于互联网应用，文件分块存储没有多大的必要。它既没有带来多大的好处，又增加了系统的复杂性。...集群由一个或多个组构成，集群存储总容量为集群中所有组的存储容量之和。一个组由一台或多台存储服务器组成，同组内的多台Storage server之间是互备关系，同组存储服务器上的文件是完全一致的。...类似木桶短板效应，一个组的存储容量为该组内存储服务器容量最小的那个，由此可见组内存储服务器的软硬件配置最好是一致的。 采用分组存储方式的好处是灵活、可控性较强。...文件同步只在同组内的Storage server之间进行，采用push方式，即源头服务器同步给目标服务器。只有源头数据才需要同步，备份数据并不需要再次同步，否则就构成环路了。...为了最大程度地避免相互影响以及出于系统简洁性考虑，Storage server对组内除自己以外的每台服务器都会启动一个线程来进行文件同步。
庞大的训练任务，需要由大量GPU服务器组成的算力集群协作完成。 这些服务器通过机间网络相连接，不断交换海量数据。 集群每次计算的背后，服务器间的同步通信量高达百GB。...而且，随着集群规模扩大，网络带来的算力损耗还会更大。 传统的网络架构，在传输时会经过多层协议栈： 需要反复停下来检查、分拣和打包，通信效率很低。...为解决这一问题，业界通常会引入RDMA技术： 它就像点对点的高速传送带，支持服务器内存间直接通信。 中间环节少了，自然省下不少资源开销。...前者决定了能同时传输多少数据，后者决定了组网规模有多大。 3.2Tbps带宽、支持10万卡集群组网 ——这两项硬指标，星脉都做到了业界最强。...//计算网络联合优化 对分布式架构而言，想要把资源用足，需要实现“负载均衡”： 把任务更均匀地分到每台服务器、每条路径上。
很多大数据栈/分布式系统当中，zk都充当着重要角色。如HDFS/YARN的HA，HBase存放regionServer心跳，Flume负载均衡和单点故障。...此时，集群中有些机器（比如Master节点）需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策，/clusterServersStatus/{hostname} 集群选主 一旦当前master服务器宕机了...client-server architecture zk角色 zk的工作集群可以简单分成两类，一个是Leader，其余的都是Learner(follower和observer) 每个server在内存中存储了一份数据...当zk集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举 集群中已存在Leader 对于集群中已经存在Leader这种情况，一般都是某台机器启动得较晚，在其启动之前，集群已经在正常工作，...每台机器发出投票后，也会收到其他机器的投票，每台机器会根据一定规则来处理收到的其他机器的投票，并以此来决定是否需要变更自己的投票，这个规则也是整个Leader选举算法的核心所在， (vote_sid
最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，每个task的内存配置参数是mapred.child.java.opts...在所有情况下，建议仅为Spark分配最多75％的内存;留下其余的操作系统和缓冲区缓存。 需要多少内存取决于你的应用程序。...要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。...五，cpu 对于每台机器几十个cpu的机器，spark也可以很好的扩展，因为他在线程之间执行最小的共享cpu。应该每台机器至少配置8-16个内核。...根据cpu负载，可能需要更多的cpu：一旦数据在内存中，大多数应用程序的瓶颈就在CPU和网络。 推荐阅读： 面试必备|spark 高层通用调优 Spark Adaptive Execution调研
最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，每个task的内存配置参数是mapred.child.java.opts...在所有情况下，我们建议仅为Spark分配最多75％的内存;留下其余的操作系统和缓冲区缓存。 需要多少内存取决于你的应用程序。...要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。...五，cpu 即使每台机器几十个cpu，spark也可以很好的扩展，因为他在线程之间执行最小的共享cpu。你应该每台机器至少配置8-16个内核。...根据cpu负载，可能需要更多的cpu：一旦数据在内存中，大多数应用程序的瓶颈就在CPU和内存。
例如：有2T的数据，一台服务器有1T，一个topic可以分多个区，分别存储在多台服务器上，解决海量数据存储问题 3、Kafka的集群架构 Kafka集群中，一个kafka服务器就是一个broker，Topic...如果是4倍的话，大概我们集群的能力要准备到 20万qps。这样子的集群才是比较安全的集群。大概就需要5台物理机。每台承受4万请求。...2）需要我们评估每台服务器需要多少块磁盘 5台服务器，一共需要276T ，大约每台服务器 需要存储60T的数据。我们公司里面服务器的配置用的是 11块硬盘，每个硬盘 7T。...11 * 7T = 77T 77T * 5 台服务器 = 385T 场景总结： 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T 11.4 内存评估 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS...总结： 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好） 11.5 CPU压力评估 评估一下每台服务器需要多少cpu core(资源很有限) 我们评估需要多少个
0x04：集群模式 使用集群模式，只需要将每个数据库节点的cluster-enable配置打开即可。每个集群中至少需要三个主库才能正常运行。...集群模式的最大优点就是可以7 * 24提供服务，最大的缺点就是需要大量服务器资源。...即使使用的是哨兵模式，redis每个实例的数据也是全量存储的，即就是每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存，可以采用集群，就是分布式存储。...即每台redis存储不同的内容。 集群至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件，主从不用配置，集群会自己选。...哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ;但是在这种模式下每台Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在Redis 3.0上加入了cluster模式，实现的Redis的分布式存储，也就是说每台
这样子的集群才是比较安全的集群。大概就需要5台物理机。每台承受4万请求。 场景总结：搞定10亿请求，高峰期5.5万的qps,276T的数据，需要5台物理机。...2）需要我们评估每台服务器需要多少块磁盘 5台服务器，一共需要276T ，大约每台服务器 需要存储60T的数据。我们公司里面服务器的配置用的是 11块硬盘，每个硬盘 7T。...总结：搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好） 11.5 CPU压力评估 评估一下每台服务器需要多少cpu core(资源很有限) 我们评估需要多少个...一般要么是千兆的网卡（1G/s），还有的就是万兆的网卡（10G/s） 高峰期的时候 每秒会有5.5万的请求涌入，5.5/5 = 大约是每台服务器会有1万个请求涌入。...11.7 集群规划 请求量 规划物理机的个数 分析磁盘的个数，选择使用什么样的磁盘 内存 cpu core 网卡就是告诉大家，以后要是公司里面有什么需求，进行资源的评估，服务器的评估，大家按照我的思路去评估
一、负载均衡 1、什么是负载均衡 随着请求数的快速增长，单服务器已经无法承担大量用户的并发访问，这个时候，就需要建立服务器集群，来让多台服务器协同工作，提高整体项目的吞吐量和QPS。...假设一台设备资源占有率已经饱和，而另一台服务器缺只有零星几个请求处理，这显然是不合理的。我们期望多台服务器需要平均承担客户端发来的请求，使每台机器都充分利用。...负载均衡是多台服务器组合为一个集群，其中每台机器可以单独运行，服务器之间地位相同，通过负载均衡技术，将客户端发来的请求平均分配到每台服务器中，使得项目的负载能够均衡的分布，每台服务器的资源使用量也基本相同...; #代理服务器临时文件大小 proxy_temp_file_write_size 256k; #设置服务器集群池,每台服务器的权重等信息,www_server_pool是这一组服务器的名字...,每台服务器的权重等信息,lanewechat_server_pool是这一组服务器的名字,可以自行修改.后续将配置lanewechat_server_pool服务器集群用来访问lanewechat.lanecn.com
Redis 作为一门主流技术，应用场景非常多，很多大中小厂面试都列为重点考察内容 前几天有星球小伙伴学习时，遇到下面几个问题，来咨询 Tom哥 考虑到这些问题比较高频，工作中经常会遇到，这里写篇文章系统讲解下...客户端每次访问时，只需要在原key的基础上拼接一个分片数上限的随机数，将请求路由不到的实例节点。...2、本地内存缓存 把热点数据缓存在客户端的本地内存中，并且设置一个失效时间。对于每次读请求，将首先检查该数据是否存在于本地缓存中，如果存在则直接返回，如果不存在再去访问分布式缓存的服务器。...本地内存缓存彻底“解放”了缓存服务器，不会对缓存服务器有任何压力。 缺点：实时感知最新的缓存数据有点麻烦，会产生数据不一致的情况。我们可以设置一个比较短的过期时间，采用被动更新。...举个例子： Redis 集群 总共有4台机器，假设数据分布均衡，每台机器承担 四分之一的流量，如果某一台机器突然挂了，顺时针方向下一台机器将要承担这多出来的 四分之一 流量，最终要承担 二分之一 的流量
2.3 磁盘容量 集群到底需要多大？ Kafka需要将消息保存在磁盘上，这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。...假设有个业务 每天需要向Kafka集群发送1亿条消息 每条消息保存两份以防止数据丢失 消息默认保存两周时间 现在假设消息的平均大小是1KB，那么你能说出你的Kafka集群需要为这个业务预留多少磁盘空间吗...真正要规划的是所需的Kafka服务器的数量。假设机房环境是千兆网络，即1Gbps，现在有业务，其目标或SLA是在1小时内处理1TB的业务数据。 到底需要多少台Kafka服务器来完成这个业务呢？...计算 带宽1Gbps，即每秒处理1Gb数据 假设每台Kafka服务器都是安装在专属机器，即每台Kafka机器上没有混入其他服务 通常情况下你只能假设Kafka会用到70%的带宽资源，因为总要为其他应用或进程留一些资源...根据这个目标，每秒需要处理2336Mb的数据，除以240，约等于10台服务器。 如果消息还需要额外复制两份，那么总的服务器台数还要乘以3，即30台。
Yandex于2016年开源的面向OLAP列式数据库管理系统（DBMS）ClickHouse采用 C++ 语言开发，以卓越的查询性能著称，在基准测试中超过了目前很多主流的列式数据库ClickHouse集群的每台服务器每秒能处理数亿到十亿多行和数十千兆字节的数据...，这个基准测试大多数是在单台服务器进行测试，该服务器的配置是：双CPU(Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2@2.60GHZ)内存128GB在8个6TB SATA...，没有必要修改读取数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到一小部分列表很“宽”，即表中包含大量的列查询频率相对较低（通常每台服务器每秒查询数百次或更少）对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟列的值是比较小的数值和短字符串...（例如，每个URL只有60个字节）在处理单个查询时需要高吞吐量（每台服务器每秒高达数十亿行）不需要事务数据一致性要求较低每次查询中只会查询一个大表。...返回结果不超过单个服务器内存大小
该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。...每台计算机都运行一个收集和发送度量数据（如处理器速度、内存使用量等）的名为 gmond 的守护进程。它将从操作系统和指定主机中收集。...Ganglia 过去要求代理运行在每台主机上以从中收集信息，但是现在可以通过 Ganglia 的欺骗机制获得度量数据。...Zabbix监控Hadoop zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营；并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。...这里是Zabbix可以使用hadoop-jobtracker.sh，但是这个脚本可能需要稍加修改。更多大家可以找找网上的资料。
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