背景: 应用的部署结构是这样的:使用rancher管理的Docker集群,有三台物理主机,二十多个Docker容器, 提供的功能是问题跟踪(JIRA),文档管理(Confluence),代码托管(svn,gitlab),持续集成(jenkins,gitlab-ci + Docker),代码质量管理(Sonar),构件管理(nexus3)和测试管理(TestLink)的功能.服务于1400多个研发人员 前端使用Apache来对后端的服务进行反向代理,同时Apache集成了CAS和LDAP 提供了单

基本概念: Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉. 如何查看:

导读:线上一台服务器专门做为公司内部apk打包服务,由于app的业务和功能与时俱增,apk打包需要依赖的资源越来越多,最近这几天每次apk打包的时候都会由于OOM导致打包失败.由于apk打包业务并不是线上业务,而是偶尔使用,频率基本上就是一周一次的样子.所以将业务迁移到其他的服务器或者新增一台服务器在成本上不可取,然后观察到swap的使用率一直都是100%,说明实际在打包过程中是有用到swap的,所以我打算将swap扩容,看能不能解决打包进程OOM的问题. 操作: dd if=/dev/zero

http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/09/06/2168721.htmlhttps://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/ 内存设置参数位置:[root@server1 vm]# pwd/proc/sys/vm [root@server1 vm]# lsblock_dump                 extfrag_threshold           memory_failure_recovery 

专题:Linux内存管理专题 关键词:OOM.oom_adj.oom_score.badness. Linux内核为了提高内存的使用效率采用过度分配内存(over-commit memory)的办法,造成物理内存过度紧张进而触发OOM机制来杀死一些进程回收内存. 该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽会把该进程杀掉. 1. 关于OOM 内核检测到系统内存不足,在内存分配路径上触发out_of_memory,然后调用select_bad_process()

前言 大家好,我是雨乐. 5年前,在上家公司的时候,因为进程OOM造成了上千万的损失,当时用了一个月的时间来分析glibc源码,最终将问题彻底解决. 最近在逛知乎的时候,发现不少人有对malloc/free有类似的疑惑,恰好自己有阅读过这方面的源码,所以将之前的源码阅读笔记整理了下,用了大概3周的时间写了这篇文章,分析glibc的内存管理精髓,相信对c/c++从业者都会有用. 由于本文涉及知识点较多,因此为了方便阅读,提供了PDF版本,可以留言获取 提纲 1 写在前面 源码分析本身就很枯燥乏味,

原创文章,谢绝转载 Spark 2.x自2.0.0发布到目前的2.2.0已经有一年多的时间了,2.x宣称有诸多的性能改进,相信不少使用Spark的同学还停留在1.6.x或者更低的版本上,没有升级到2.x或许是由于1.6相对而言很稳定,或许是升级后处处踩坑被迫放弃. Spark SQL是Spark中最重要的模块之一,基本上Spark每个版本发布SQL模块都有不少的改动,而且官网还会附带一个Migration Guide帮忙大家升级.问题在于Migration Guide并没有详尽的列出所有变动,本

尊重原创作者,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/gemmem/article/details/13017999 此文承接我的另一篇文章:Android进程的内存管理分析 首先了解一下dalvik的Garbage Collection: 如上图所示,GC会选择一些它了解还存活的对象作为内存遍历的根节点(GC Roots),比方说thread stack中的变量,JNI中的全局变量,zygote中的对象(class loader加载)等,然后开始对heap进行遍历.到最后,

高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息 这些高吞吐低延迟的Java应用转变为产品

高吞吐低延迟Java应用的垃圾回收优化 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求.要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要. 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表.动态信息在LinkedIn随处可见,包括公司页面,学校页面以及最重要的主页.基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员,公司,群组等等)中各种实体的更新建立索引,它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新. 图1 LinkedIn 动态信息

strace - trace system calls and signals 一.strace工具详解 之前线上主机上8351 进程夯死导致无法获悉进程信息,监控程序使用ps 命令查看进程信息至/proc/8351处夯住,后续不断启动ps命令,导致文件打开句柄被用光,所以发生了进程oom,内核产生大量log的问题

背景 某天凌晨四点左右,HBase RegionServer 宕机自动拉起,查看日志发现是HDFS 在进行HA切换,15次重试仍连不上可写的active,于是挂了.所以根本问题是hdfs. 日志定位 通过日志定位,发现JournalNode一直在抛错,几乎打满了日志: 该链接CDH专家表示 ([Solved] hdfs journalnode fail, can not start) ,很可能是JN(JournalNode)文件损坏或HDFS升级后文件版本不一致,在我们这边升级这种原因可以排除.

看到 各位 大厂都在用这个,  而本人最多是用yarn 做些ML的事情,   赶快了解一下, 先扫盲记录一下. 一.名称趣闻 kubernetes缩写为k8s, 阿哈 ,原来是:k8s,意思就是k后面跳过8个字母后到s,就变成了k8s.  kubernetes /kubə'netis/,重音在第三个音节,读音:库伯耐踢死 不免说这些硅谷的人呀,起名有一套! 它是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效(powerful),K

个层级,具体可以查看Android开发--Android进程保活招式大全中1.1部分的内容,这里就不赘述了. 根据进程中当前活动组件的重要程度,Android 会将进程评定为它可能达到的最高级别.例如,如果某进程托管着服务和可见 Activity,则会将此进程评定为可见进程,而不是服务进程. 此外,一个进程的级别可能会因其他进程对它的依赖而有所提高.例如进程 A 中的内容提供程序为进程 B 中的客户端提供服务,或者进程 A 中的服务绑定到进程 B 中的组件,则进程 A 始终被视为至少与进程 B

一.datax3.0介绍 1.DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.ODPS.HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 2.DataX3.0框架设计 DataX本身作为离线数据同步框架,采用Framework + plugin架构构建.将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件,纳入到整个同步框架中. 1. Reader:数据采集模块,负责采集数据源的数据,将数据发送给Frame

CentOS 7默认安装MySQL5.7.23,服务管理发生了变化,从sysvinit(service mysql start)变化为systemd(systemctl start mysqld.service) 最近测试了下MySQL5.7.23的服务管理参数,测试主要涉及Restart ,RestartPreventExitStatus,RestartSec,StartLimitInterval四个服务启动参数. [服务启动方式比较] 1.CentOS7下MySQL5.7.23默认参数下的服

一.CoreJava 部分: 基础及语法部分: 1.面向对象的特征有哪些方面? [基础] 答:面向对象的特征主要有以下几个方面: 1)抽象:抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面.抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节.抽象包括两个方面,一是过程抽象,二是数据抽象. 2)继承:继承是一种联结类的层次模型,并且允许和鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性的方法.对象的一个新类可以从现有的类中派生,这个过程称为类继承.新类继承

  http://blog.csdn.net/gemmem/article/details/13017999 此文承接我的另一篇文章:Android进程的内存管理分析  首先了解一下dalvik的Garbage Collection: 如上图所示,GC会选择一些它了解还存活的对象作为内存遍历的根节点(GC Roots),比方说thread stack中的变量,JNI中的全局变量,zygote中的对象(class loader加载)等,然后开始对heap进行遍历.到最后,部分没有直接或者间接引用到

Node隔离与恢复 cat unschedule_node.yaml apiVersion: kind: Node metadata: name: k8s-node-1 labels: kubernetes.io/hostname: k8s-node-1 sepc: unschedulable: true kubectl replace -f unschedule_node.yaml kubectl patch node k8s-node-a -p '{"spec":{"un

服务介绍 随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离线分析.目前我们服务的用户包括微博,微盘,云存储,弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志. 技术架构 简单介绍一下服务的技术架构: 这是一个再常见不过的架构了: (1)Kafka:接收用户日志的消息队列 (2)Logstash:做日志解析,统一成json输出给Elasticsearch (3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数

DataX操作MySQL 一. 从MySQL读取 介绍 MysqlReader插件实现了从Mysql读取数据.在底层实现上,MysqlReader通过JDBC连接远程Mysql数据库,并执行相应的sql语句将数据从mysql库中SELECT出来.不同于其他关系型数据库,MysqlReader不支持FetchSize. 实现原理 简而言之,MysqlReader通过JDBC连接器连接到远程的Mysql数据库,并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句,然后发送到远程Mysql数据库,并将