在之前的文章我介绍了下 Custom Metric 怎么实现自动扩容的。k8s基于自定义指标实现自动扩容
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
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看文章可以知道这次故障，主要是因为SLB层面故障引起的，最终是通过多活进行服务的恢复。
请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
来源 | 经授权转载自 哔哩哔哩技术 公众号 至暗时刻 2021 年 7 月 13 日 22:52，SRE 收到大量服务和域名的接入层不可用报警，客服侧开始收到大量用户反馈 B 站无法使用，同时内部同学也反馈 B 站无法打开，甚至 APP 首页也无法打开。基于报警内容，SRE 第一时间怀疑机房、网络、四层 LB、七层 SLB 等基础设施出现问题，紧急发起语音会议，拉各团队相关人员开始紧急处理（为了方便理解，下述事故处理过程做了部分简化）。 初因定位 22:55 远程在家的相关同学登陆 VPN 后，
自从09年阿里开启了双十一活动，近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
在性能测试过程中，最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的，在之前的博客：常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章，来聊聊性能测试过程中的一些注意事项，以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
前面我们介绍了 Spring Cloud 体系下的网关 Gateway（Zuul）。事实上，还有很多开源且广泛应用的网关方案，例如 Kong 和 Nacos。本篇将先介绍这两种网关，包括架构和主要原理，并给出集中网关方案的对比。
web 服务器 nginx 以其高性能与抗并发能力越来越多的被用户使用。 作为一款服务器产品，其运行状态是我们密切关注的，因此，对 nginx 的实时监控就成为必须要关注的了。 nginx 提供了 ngx_http_stub_status_module 模块，这个模块提供了基本的监控功能。 作为官方企业版的 nginx plus 通过 ngx_http_status_module 提供了更加完善的监控功能: http://demo.nginx.com/status.html。
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。
在 Java 生态系统中，Tomcat 线程池、Dubbo 线程池和 Druid 连接池等资源池被广泛使用。若缺乏有效的监控机制，资源池可能会面临一系列挑战，包括难以察觉的性能瓶颈、资源的不必要浪费、系统稳定性的潜在威胁，以及问题定位的复杂性等。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中，涉及的架构演变，做了一些记录和思考。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
开源数据库系统可以分为关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
年前本应该是回顾一年工作和收尾的阶段，奈何各种促销，活动都等着春节，因此也遇到了不少的问题，回顾了一下最近遇到的问题，发现有好几个问题比较类似，正好整理一下，作为年前收尾的案例吧。表现上都是数据库假死，无响应，发生的场景有较高的业务压力到来时，也有业务正常运行的时候，突然就出现问题了。
Kubernetes 集群中，业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务，其典型部署架构如图 1 所示。这种架构部署和运维都十分简单方便，但是在应用更新或者升级时可能会存在服务中断，引发线上问题。今天我们来详细分析下这种架构为何在更新应用时会发生服务中断以及如何避免服务中断;
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
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
业务的知名度越高，其背后技术团队承受的压力就越大。一旦出现技术问题，就有可能被放大，尤其是当服务的是对知识获取体验要求颇高的用户群体。
GTM（Global Traffic Manager的简写）即全局流量管理，基于网宿智能DNS、分布式监控体系，实现实时故障切换及全球负载均衡，保障应用服务的持续高可用性。GTM基于资源的健康状况及流量负载做智能调度决策，为用户提供最佳访问IP。网宿GTM，提供更可靠、稳定和安全的流量调度服务，助您轻松构建混合云应用。
最近研究了一下系统监控的方案，发现JavaMelody的存在。于是便自己搭建了一套环境来试用下。
作者简介 本文由携程技术中心框架研发部吴其敏、王兴朝，技术保障中心高峻、王潇俊、陈劼联合撰写。 作为国内最大的OTA公司，携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目，历时2年，涉及所有业务线。本文回顾了携程在整个技术架构改造过程中的一些实践和收获。 本篇为该分享的下篇，上篇请戳： 携程第四代架构探秘之运维基础架构升级（上） 弹性路由（SLB） 携程部署架构采用的是单机多应用，每台服务器上部署了很多个应用。这些应用不一定存在紧密内联
•抛开zabbix来说，很多公司可能已经不再用这个监控工具了•搭配prometheus的consul的自动发现，使用方式和zabbix一样，都是调用接口直接操作•其他的监控软件多数也是有接口存在，直接复用•比较复杂的场景，可以自行编写Ansible模块来满足需求
在 Kubernetes 中，监控和日志属于生态的一部分，它并不是核心组件，因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范，任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
最近西安一码通的故障引起了业界广泛的讨论，究其根本原因还是系统未充分考虑到扩展性，在面临超过日常访问数倍甚至十倍以上的突发流量时某个环节达到了瓶颈点，并且系统不能做到自动扩缩容，最终导致了故障。
CNCF在云原生的定义[1]中，将可观测性（Observability）明确为一项必备要素。因此，使用云原生应用架构，享受其带来的效率提升时，不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日，可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图，CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型，希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
小枣君今天的这篇文章，既不讲芯片，也不提卫星通话。我要介绍的，是MATE60的另一个低调但重要的功能——星闪。
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
目前我所经历的几家公司，监控系统都是自研的。其实业界有很多优秀的开源产品可供选择，能满足绝大部分的监控需求，如果能从中选择一款满足企业当下的诉求，显然最省时省力。
本文帮助大家读懂网关的基本概念，云原生网关的功能和规范，对比主流云原生网关产品做选型参考，限于篇幅，后续文章中会详细介绍几款主流网关的实现技术。
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
大概去年这个时候，写过一篇文章：性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度，对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年，对性能测试有了更多的认知，也做了大半年性能团队的Leader，最近部门开放了性能测试工程师岗位，也面试了几位候选人。这篇文章，说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题，仅供参考。。。
DLVS诞生之初 在SLB这块，京东用户接入系统提供四层负载均衡服务和应用层负载均衡服务，对于公网流量接入部分，和很多公司一样采用的是四层和应用层负载相结合的架构，利用四层负载来实现应用层的水平扩展。四层负载在JFE 1.0版本中使用开源的LVS实现，考虑单机性能的问题，使用了DR模式和集群部署方式，并将LVS和应用层负载按照服务单元进行部署。这种模式在中等规模的业务场景运行良好，随着业务的不断增长，单业务QPS超过200万，以及全站HTTPS改造要求SSL在SLB上完成卸载，应用层负载集群规模将不断扩大，
Manager节点是Ceph集群的核心组件之一，负责协调、维护和管理整个集群的状态和元数据，并提供一些管理和监控功能。
做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备。
监控系统是运维工作中不可或缺的一部分，它可以帮助我们监控系统的健康状况、运行状态和性能指标等，及时发现和解决问题，确保系统的可靠性和稳定性。SRE对监控系统最基本的需求就是：监控是SRE的第三只眼，使得可以在系统出问题时我们能及时感知到。
Hi，我是Froc。今天推荐的这篇文章，作者是我们团队的高级数据分析师，具有丰富的产品分析经验，她所总结的方法，值得大家借鉴。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
上次我发了第一个版本的六个行业业务指标体系，非常受大家欢迎，但是有一些人没有领到原图，这一次，老李花了两周时间去整理了一份最新最全的指标体系，涵盖了互联网、零售、电商、在线教育、餐饮、保险、银行、制造业、物流等9大行业，以及财务、人力资源、广告、渠道等4个主题业务场景。
尤其是在节前高峰等重要时间点，提前进行风险和容量评估等工作显得更为重要和紧急，而如何利用巡检信息进行综合研判也就显得更有价值。
内存问题往往是线上环境最容易导致的问题，因为其实对于程序来说，内存总是不够用的。而大多数我们在线上遇到的问题总是一个叫 OOM 的，导致这个问题的原因也有很多，今天我们就来看看，如何在线上定位或者排查这样的问题。
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