DOCKER_OPTS= "--storage-driver=devicemapper  --storage-opt  dm.basesize=50G --storage-opt dm.datadev=/dev/sde1 --storage-opt  dm.metadev=/dev/sdf1" datadev 存放镜像和容器,必须是ext4 或者 xfs 文件系统,如果是xfs 使用dm.fs 指定 metadatadev 用于存放元数据,对空间要求不大,可建立一个10G的分区,建议和

PS:已经在生产实践中验证,解决在生产环境下,网速带宽小,每次推拉镜像影响线上服务问题,按本文方式构建镜像,除了第一次拉取.推送.构建镜像慢,第二.三-次都是几百K大小传输,速度非常快,构建.打包.推送几秒内完成. 注意,SpringBoot 2.3.x 已经默认支持分层功能,请参考:java SpringBoot 2.3.x 分层构建 Docker 镜像 前言: 以前的 SpringCloud 微服务时代以 "Jar包" 为服务的基础,每个服务都打成 Jar 供服务间相互关联与调用.

上月,由极客邦.InfoQ和听云联合主办2016 APMCon中国应用性能管理大会圆满落下帷幕.会上,Java冠军Martijn Verburg进行了一场Java and the Machine的分享,讨论了为什么数据分析至关重要.他有着十多年Java经验,目前是创业公司jClarity的CEO,jClarity是一款采用统计和机器学习来探究性能问题根源的方案.会后,InfoQ还专访Martijn以进一步了解沟通. JVM堆内存及一种监测方式 在讨论Martijn的团队如何进行堆内存监测之前,我

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

目录: 1.安装nginx 2.配置nginx 3.调优nginx 4.性能测试 ps:为了方便,文档使用docker容器来操作的. 1.安装nginx 1.1 启动容器.download nginx 以及编译前的修改 启动容器 liwangdeMacBook-Air:~ liwang$ docker run -i -t --name nginx_server_01 -v /Users/liwang/docker/nginx_data:/data -p : centos /bin/bash 将文

Kafka监控 五个维度来监控Kafka 监控Kafka集群所在的主机 监控Kafka broker JVM的表现 监控Kafka Broker的性能 监控Kafka客户端的性能.这里的所指的是广义的客户端——可能是指我们自己编写的生产者.消费者,也有可能是社区帮我们提供的生产者.消费者,比如说Connect的Sink/Source或Streams等 监控服务器之间的交互行为 主机监控 个人认为对于主机的监控是最重要的.因为很多线上环境问题首先表现出来的症状就是主机的某些性能出现了明显的问题.此

很久不搭理自己的网站了,几天突然发现启动程序总是被killed, 于是查看了系统日志 vi /var/log/messages 发现出现 kernel: Out of memory: Kill process 这意味着整个系统的内存已经不足,如果不杀死进程的话,就会导致系统的崩溃. Aug 15 13:05:48 izm5earhdmowvut444lz7hz kernel: Out of memory: Kill process 8292 (java) score 150 or sacrifi

前言 在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标.还要结合应用程序的系统的日志.堆栈信息.GClog.threaddump等数据进行问题分析和定位.关于性能指标分析可以参考前一篇JVM性能调优实践--性能指标分析. JVM的调优和故障处理可以使用JDK的几个常用命令工具.因为本文是基于Docker容器内部的Springboot服务.需要调整一下docker容器的启动参数,才可以使用jmap等工具.jmap命令需要使用Linux的Capability的PTRACE_ATTACH权限.而Docker

Golang 因为其语法简单,上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐,一个 Golang 程序开发好了之后,势必要关心其运行情况,今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况,方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断,甚至发现一些潜在的内存泄露等问题. Elastic Stack 其实是一个集合,包含 Elasticsearch.Logstash 和 Beats 这几个开源软件,而 Beats 又包含 Filebeat.P

Tomcat性能调优: 找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容.对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧: 1. URIEncoding=“UTF-8” :设置Tomcat的字符集.这种配置我们一般是不会设置的,因为关于乱码的转换我们会在具体项目中具体处理,直接修改Tomcat的字符集未免过

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache

测试环境: OS: Ubuntu14.04 64位 (运行在Docker1.9) CPU: Intel i3 双核四线程 Mem: 8G Tomcat版本: Tomcat8.5 Java SDK版本: JDK 8 测试软件: Apache JMeter 2.8 测试说明: 测试代码为接受一个http请求,返回一个String变量s. 该变量初始化为””, 循环10000次,每次添加内容”test ” public class Test extends HttpServlet { @Overrid

背景 java程序员的开发的java应用程序,一般都会选择使用tomcat发布,但是: 如何充分的掌控tomcat,并让它发挥最优性能呢? 这也是面试的热点问题,结合多年的工作实践,我是李福春,今天总结一下. tomcat的使用 下载 现在最新的稳定版本是tomcat9, 下载页面:https://tomcat.apache.org/download-90.cgi 5种下载包的区别 一般我们选择的是 core包运行tomcat,或者直接选择docker的镜像来运行: tomcat的目录说明: 安

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设