环境准备: 系统版本:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) glusterfs:3.6.9 userspace-rcu-master: 硬件资源: 10.200.22.152 GlusterFS-master  以下简称152 10.200.22.151 GlusterFS-slave    以下简称151 一.安装依赖(152&151) yum install -y flex bison openssl openssl-devel acl libacl li

HDFS集群优化篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.操作系统级别优化 1>.优化文件系统(推荐使用EXT4和XFS文件系统,相比较而言,更推荐后者,因为XFS已经帮我们做了大量的优化.为服务器存储目录挂载时添加noatime属性) 2>.预读缓冲 预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间,增加Linux文件系统预读缓冲区的大小(默认为256 sectors,128KB),可以明显提高顺序文件的读性能,建议调整到1024或2048 secto

Kafka集群优化篇-调整broker的堆内存(heap)案例实操 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查看kafka集群的broker的堆内存使用情况 1>.使用jstat查看gc的信息([root@kafka116 ~]# jstat -gc 12698 1s 30) 参数说明:S0C:第一个幸存区的大小 S1C:第二个幸存区的大小 S0U:第一个幸存区的使用大小 S1U:第二个幸存区的使用大小 EC:伊甸园区的大小 EU:伊甸园区的使用大小 OC:老年代大

Elasticsearch 集群优化-转载参考1 基本配置 基本配置,5台配置为 24C 125G 17T 的主机,每台主机上搭建了一个elasticsearch节点. 采用的elasticsearch集群版本为7.1.1.管理工具包括kibana和cerebro. 应用案例 数据来源为kafka的三个topic,主要用于实时日志数据的存储和检索,由于实时性要求,所以需要将数据快速的写入到es中. 这里就分别称它们为TopicA.TopicB.TopicC吧.由于是调优写入,所以对源数据的一些基

Linux系统调优: Linux调整打开文件数(重新启动生效) 在/etc/security/limits.conf在文件中增加: * soft nofile 8192 * hard nofile 20480 * - memlock unlimited 索引优化: 设置集群副本不要过多,不是越多越好,起初设置成"index.number_of_replicas": 0,后期可使用_settings方法对副本进行调整优化效率.方法:wf_mds_chn_claw/_settings.PU

1. 性能优化面对的挑战 以下是整个PaaS平台的架构 其中主要包括这些子系统: 微服务治理框架:为应用提供自动注册.发现.治理.隔离.调用分析等一系列分布式/微服务治理能力,屏蔽分布式系统的复杂度. 应用调度与资源管理框架:打通从应用建模.编排部署到资源调度.弹性伸缩.监控自愈的生命周期管理自动化. 应用开发流水线框架:打通从编写代码提交到自动编译打包.持续集成.自动部署上线的一系列CI/CD全流程自动化. 云中间件服务:应用云化所需的数据库.大数据.通信和应用中间件服务:通过服务集成管控可集

前言背景 算法优化改版有大需求要上线,在线特征dump数据逐步放量,最终达到现有Kafka集群5倍的流量,预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个节点,网卡峰值流出流量800MB左右/sec.写入消息QPS为100w+ msgs/sec).上下游服务需要做扩容评估,提前做好容量规划,保障服务持续稳定运行 L3层 dump特征 @xxx 1.依赖文章特征公共服务 2.依赖用户特征公共服务 前期可以一起共建 评估dump特征数据量 @xxx kafka新增Topic接收dump数据,评估kafk

只有满怀自信的人,能在任何地方都怀有自信,沉浸在生活中,并认识自己的意志. 前言 最近公司有一个生产的小集群,专门用于运行spark作业.但是偶尔会因为nn或dn压力过大而导致作业checkpoint操作失败进而导致spark 流任务失败.本篇记录从应用层面对spark作业进行优化,进而达到优化集群的作用. 集群使用情况 有数据的目录以及使用情况如下: 目录 说明 大小 文件数量 数据数量占比 数据大小占比 /user/root/.sparkStaging/applicationIdxxx sp

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

之前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一:背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大. 此时需要一个服务注册中心,动

众所周知,当下的流行的企业级架构中,ORM一直是最基础的部分,在架构设计的底层.对逻辑层提供面向对象的操作支持,而事实总是和我们预想的有所偏差,ORM在提供了较好的操作体验时,也流失了一部分原生SQL的灵活性与高效性.当然,这个问题不影响我们使用ORM框架.可是却阻碍了我们站点流量的提升,尤其是在企业级的多关系复杂查询方面.性能瓶颈是不得不提的部分! 针对此问题.大多数的ORM框架提供一个折中的解决方式,就是在查询语句中.构造一个对象.能够是一个Entity.也能够是Map等,这种方案,非常大程

在最初学习设计模式时,我为绝佳的设计思想激动不已,在以后的project中.多次融合设计模式,而在当下的设计中.我们已经觉察出了当初设计模式的高瞻远瞩.可是也有一些不足,须要我们去改进.有人说过.世界上没有绝对的事,当然,再简单的事情,环境变了,也会发生变化,今天和大家一起分享在多线程下单例模式的优化. 1,传统 首先,我们回想下传统的单例(懒汉式)是怎样工作的: public class SingletonClass{ private static SingletonClass instanc

版本配置: ES版本:6.2.4 OS内存64G. 一.参数配置: ES jvm内存31G. vi /etc/sysctl.conf vm.swappiness = 1 elasticsearch.yml中,设置这个:bootstrap.mlockall:true 有条件使用更好的硬盘如ssd. 如果有多块盘,每个盘mount到一个目录,data path配置多个. 二.合理的Index Mapping: 1.特殊字段:如Boolean.IP.时间等. 2.字符串:尽量使用keyword,默认的

原文:https://blog.csdn.net/qq_39591494/article/details/79853038 环境如下:OS:Centos7.4x86_64IP地址如下: Daasbank1: 192.168.1.102---CentOS7.4x86_64 Daasbank2: 192.168.1.103---CentOS7.4x86_64 Daasbank3: 192.168.1.105---CentOS7.4x86_64 Client: 192.168.1.106---Cent

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

接着上一篇Centos7下GlusterFS分布式存储集群环境部署记录文档,继续做一些补充记录,希望能加深对GlusterFS存储操作的理解和熟悉度. ========================清理glusterfs存储环境========================= 由上面可知,该glusterfs存储集群有四个节点: [root@GlusterFS-master ~]# cat /etc/hosts ....... 192.168.10.239 GlusterFS-master

项目中使用Quartz集群分享--转载 在公司分享了Quartz,发布出来,希望大家讨论补充. CRM使用Quartz集群分享  一:CRM对定时任务的依赖与问题  二:什么是quartz,如何使用,集群,优化  三:CRM中quartz与Spring结合使用 1:CRM对定时任务的依赖与问题  1)依赖  (1)每天晚上的定时任务,通过sql脚本 + crontab方式执行 #crm 0 2 * * * /opt/***/javafiles/***/shell/***_daily_stat.s

1.单个etcd节点(测试开发用) 之前我一直开发测试一直是用的一个Etcd节点,然后启动命令一直都是直接打一个etcd(我已经将etcd安装目录的bin目录加入到PATH环 境变量中),然后启动信息显示etcd server监听在默认的4001端口,peer server监听在默认的7001端口. 或者指定路径和名称:etcd -data-dir /usr/local/etcdData/machine0 -name machine0 2.三个Etcd节点组成Clustering 然后今天想测试

转载:http://elasticsearch.cn/article/110 ElasticSearch目前在互联网公司主要用于两种应用场景,其一是用于构建业务的搜索功能模块且多是垂直领域的搜索,数据量级一般在千万至数十亿这个级别:其二用于大规模数据的实时OLAP,经典的如ELKStack,数据规模可能达到千亿或更多. 这两种场景的数据索引和应用访问模式上差异较大,在硬件选型和集群优化方面侧重点也会有所不同.一般来说后一种场景属于大数据范畴,数据量级和集群规模更大,在管理方面也更有挑战. 应Me

1. 集群稳定性的一些问题(一定量数据后集群变得迟钝) https://elasticsearch.cn/question/84 2. ELK 性能(2) — 如何在大业务量下保持 Elasticsearch 集群的稳定 http://www.cnblogs.com/richaaaard/p/6117089.html 3. ［强烈推荐］Day1: 大规模Elasticsearch集群管理心得 https://elasticsearch.cn/article/110 4. Elasticsearc

背景 作为国内领先的生活服务平台,美团点评很多业务都具有非常显著.规律的”高峰“和”低谷“特征.尤其遇到节假日或促销活动,流量还会在短时间内出现爆发式的增长.这对集群中心的资源弹性和可用性有非常高的要求,同时也会使系统在支撑业务流量时的复杂度和成本支出呈现指数级增长.而我们需要做的,就是利用有限的资源最大化地提升集群的吞吐能力,以保障用户体验. 本文将介绍美团点评Kubernetes集群管理与使用实践,包括美团点评集群管理与调度系统介绍.Kubernetes管理与实践.Kubernetes优化与