平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了,内存高了,io高了等问题,这里最明显的表现就是相关的监控指标了,对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Setting-up-a-Storm-cluster。
Zookeeper作为TDBank系统的一个重要模块,我们运营它已经两年多。在使用过程中,我们也遇到了一些问题及走过很多弯路,本文主要对zookeeper运营经验进分享。 Zookeeper在TDBank中的使用场景 TDBank主要利用zookeeper实现配置管理、配置更新通知、节点主备容灾、节点心跳管理等。使用到的模块包括消息中间件Tube、流式处理平台storm、分拣中心TDSort及配置管理中心TDManager,各模块利用zookeeper的功能如下 Tube 我们利用zookeeper
Zookeeper作为TDBank系统的一个重要模块,我们运营它已经两年多。在使用过程中,我们也遇到了一些问题及走过很多弯路,本文主要对zookeeper运营经验进分享。 Zookeeper在TDBank中的使用场景 TDBank主要利用zookeeper实现配置管理、配置更新通知、节点主备容灾、节点心跳管理等。使用到的模块包括消息中间件Tube、流式处理平台storm、分拣中心TDSort及配置管理中心TDManager,各模块利用zookeeper的功能如下 Tube 我们利用zookeep
前言 监控hadoop的框架有不少,如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop,但是它不能监控apache的hadoop,如果你是使用原生的Apache Hadoop,那么也没关系,原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口,里面包含了各个核心组件metrics获取功能,这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下面的metrics文件里面配置,就能得到验证。 (一)Ganglia是什么? Ganglia 是 UC Berk
下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复。
* 等待:waitting(无限期等待),timed waitting(限期等待)
Elastic Stack 7.x 版本在过去持续了 3 年左右,当前发展到 7.17.x,这也导致我们一直围绕7.x做着很多可能并无新意的事情。Elastic Stack 团队最近几月动作很快,接连发布了8.x,带来了非常多的新功能特性,性能也有大幅度提升。这意味着我们需要更新我们过去对于 Elasticsearch 与 Elastic Stack 传统认知,更新我们应用的方式。
随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。
监控 简单来说,分布式系统需要实现一个基本的监控工具。最简单的办法是在每个节点上部署一个agent,定时上报该机器的信息。这一块鱼龙混杂。开源的实施起来就比较复杂了。这一块主要分四层: 收集,具体怎么收集数据(比如sar命令、JMX等) 传输,收集到的数据如何传到存储(比如用syslog,fluentd,statsd) 存储+分析,如何存储收集到的数据,并提供查询(比如用mysql,postgres等一般数据库,RRD Tools工具,或者InfluxDB这样的专用时序数据库) 界面展示和报警,数据怎么变成
JMC 是“Oracle Java Mission Control”的缩写,他是一个自 Oracle JDK 7u40 版本开始提供的一个 java 工具。
近期某使用mule的项目在与N公司联调时发现对方的请求存在严重延迟. 请求是基于TCP协议的.
相信很多小伙伴都遇到过这种情况吧,当线上出问题并且没有思路的时候会想着先打点日志,再进行打包、发布、重启的完整发布流程,这种流程太麻烦和耗时了;当出问题的时候,有时会怀疑线上代码是不是自己提交的最新代码,则需要登录服务器把线上的代码down下来反编译才能确定,有的时候服务器还有访问限制。所以就希望有款工具能够实现 在线debug调试而不用重新发布服务,可以查看线上代码、监控代码运行情况等等。这个时候Arthas就诞生了
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入,自建 Flink 平台规模逐渐壮大,当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中,然而 Flink 任务数的增加,特别是大状态任务,每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用,峰值流量超过 100Gb/s,早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储,单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s,超出部分单独计费,当前规模每月需要增加 1x w+/月。
Java Management Extensions(JMX)技术是 Java SE 平台的标准功能,提供了一种简单的、标准的监控和管理资源的方式,对于如何定义一个资源给出了明确的结构和设计模式,主要用于监控和管理 Java 应用程序运行状态、设备和资源信息、Java 虚拟机运行情况等信息。JMX 是可以动态的,所以也可以在资源创建、安装、实现时进行动态监控和管理,JDK 自带的 jconsole 就是使用 JMX 技术实现的监控工具。
Tech 导读 机器扩容后瞬间被高流量击穿,背后发生了什么?本文从实际案例入手,探讨在冷启动的场景下如何保护系统不被瞬间流量压垮。
可能标题有点让人困惑,其实我是想知道,在一个标准的ray集群,到底都有哪些进程存在。比如spark运行在yarn上,那么整个物理集群上会有如下几类进程:
实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么,到底什么是实时流式计算呢?谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征:
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
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,
当设计一个分布式系统或微服务架构系统时,一般需要设计和开发一些协调服务。Apache ZooKeeper是一个分布式、开源的分布式应用协调服务,也可理解成一个为分布式应用提供一致性服务的应用程序,主要作用可简化分布式系统搭建及缩短开发周期。ZooKeeper是目前常用的开源解决方案之一。
全球成千上万的公司,无论是中型企业还是大型企业,都依赖于强大且高效的SAP系统来支持其核心运营。从销售到财务,从仓库管理到生产计划与执行,企业的持续性、收入和客户成功高度依赖于在企业资源规划(ERP)架构上运行的流程。然而,维持SAP性能的最佳状态、确保数据安全以及识别潜在问题可能是一项复杂的挑战。传统的监控解决方案通常无法提供全面的数据视图和深入的见解。
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式,开源的,分布式协调服务,他提供了一组简单的原生接口,分布式应用可以基于它实现,高水准的同步,集群,配置管理和命名服务。它基于开发,使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现,可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此,它是使用的是一种
在第一篇 理解 Java GC 中我们学习了不同GC算法的处理过程,GC是如何工作的,什么是年轻代和老年代,JDK7中的5种GC类型,以及每种GC类型对性能的影响。
就定时任务来说,首先是操作系统层面一直支持的功能,所以我们的各种对定时任务的实现手段才能得以发挥。由于操作系统和编程语言种类繁多,本文中将重点从linux操作系统、java语言以及java生态中开源框架来介绍定时任务。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注。在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群,已经成为了迫切需要解决的问题。etcd为解决这类问题带来了福音,本文将从etcd的应用场景开始,深入解读etcd的实
背景 公司内部的云平台为各个业务线提供了大量的实体机和虚拟机来运行业务的服务,经过统计发现,这些分配给业务的机器cpu, memory等资源利用并不充分; 如果能够充分利用这些机器上的空闲资源同时又能保证业务服务的正常运行,将会节省不少的机器资源; 选型 一提到多任务运行和调度,大部分人可能首先都会想到Kubernetes(k8s) + Docker, 跑起来如清风拂面, 顺畅无比。然而我们的业务机器大部分为centos 6.2, linux kernel 2.6的环境,而docker的运行需要Linux
前一段时间在网上看见了一篇文章内容大致是作为一个架构师你需要拥有什么样的能力,其中不过是包括以下几个点: 1、对于Java基础技术体系(包括JVM、类装载机制、多线程并发、IO、网络)有一定的掌握和应用经验。 2、对面向对象的软件开发思想有清晰的认识、熟悉掌握常用的设计模式; 3、熟练掌握目前流行开源框架(spring/springmvc/ibatis),并且对其核心思想、实现原理有一定认知; 4、熟悉Oracle、MySQL等数据库开发与设计以及缓存系统REDIS或 Memcached的设计和研发; 5、
前一段时间在网上看见了一篇文章内容大致是作为一个架构师你需要拥有什么样的能力,其中不过是包括以下几个点:
业务发起一笔消费,先进入支付核心初始化流水、风控风险识别、渠道路由、渠道网关报文组装、上送、渠道应答。异步交易发送消息至 MQ 集群,任务作业监听消息,put 缓存,定时任务拉取进行状态查询,业务方通过查询服务查看该笔交易支付状态。
Hadoop目前是Apache旗下的顶级项目之一, 是Google在2004年提出的“MapReduce”分布式计算框架的一个Java实现。
我最近运维了一个网上的实时接口服务,最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。
目前采用微服务架构已经逐渐成为企业架构的标准范式,而大多微服务是基于Spring Cloud框架来进行应用的构建的,所以在开发实践中,甚至生产环境中,会遇到java相关问题,例如系统运行变慢、内存OOM,堆栈异常等问题,这里结合我之前的一些实践提供一些相关工具,和大家一起分享我们的诊断思路和解决技巧。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
昵称:院长 性别:男 爱好:羽毛球,乒乓球,嗨歌,钻研技术 技能:在下方 职位:落魄技术
CAT介绍 CAT是基于Java开发的实时应用监控平台,包括实时应用监控,业务监控。 CAT作为大众点评网基础监控组件,它已经在中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存框架等)中得到广泛应用,为点评各业务线提供系统的性能指标、健康状况、基础告警等。 CAT支持的监控消息类型包括: Transaction 适合记录跨越系统边界的程序访问行为,比如远程调用,数据库调用,也适合执行时间较长的业务逻辑监控,Transaction用来记录一段代码的执行时间和次数。 Event 用来记录一件事发生的次数,比
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
0、需求 随着ELKStack在应用系统中的数据规模的急剧增长,每天千万级别数据量(存储大小:10000000*10k/1024/1024=95.37GB,假设单条数据10kB,实际远大于10KB)的
ZooKeeper 我想大家应该都略有耳闻,可能你在开发中没有直接使用过,但常用的 Hadoop、HBase、Kafka、Dubbo 等都有使用到 ZooKeeper。那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用,为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢,我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper,又是否有 ZooKeeper的替代品呢。本文将围绕以上问题,从以下三方面说起:
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
广而告之:Zabbix 6.0 alpha4 已发布!新的根因分析函数,webhook集成,与InfluxDB 无代理模式监控模板等。12月3-4日Zabbix中国峰会将更详细分享6.0新功能!点击报名:
项目介绍 :基于 JavaFX 开发的文本编辑器,供了完善的文本编辑和查看功能,支持 Mac / Windows / Linux。
JVM调优是作为每一位Java程序员必备的技能。我们平时打代码一般很少接触到,只有真正部署过线上项目,并且遇到相应的非代码逻辑导致的问题时。为了更好地使用计算机的资源,我们有必要学习一下JVM调优。
本节本来是要介绍ZooKeeper的实现原理,但是ZooKeeper的原理比较复杂,它涉及到了paxos算法、Zab协议、通信协议等相关知 识,理解起来比较抽象所以还需要借助一些应用场景,来帮我们理解。由于内容比较多,一口气吃不成胖子,得慢慢来一步一个脚印,因此我对后期 ZooKeeper的学习规划如下:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材_。
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材^_^。
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