文章标签
CPU
-
利用 eBPF 追踪 K8s Pod 网络延迟并动态调整 CPU 资源：实战指南
利用 eBPF 追踪 Kubernetes Pod 网络延迟并动态调整 CPU 资源：实战指南 在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准。然而，随着应用规模的增长和复杂度的提升，性能问题也日益凸显。网络...
-
eBPF实战：监控Kubernetes Pod资源并动态调整配额
在云原生时代，Kubernetes已经成为容器编排的事实标准。然而，随着集群规模的扩大，如何有效地监控和管理Pod的资源使用情况，并根据实际需求动态调整资源配额，成为了一个重要的挑战。本文将介绍如何利用eBPF技术来监控Kubernete...
-
SRE 工程师实战：电商 Kubernetes 集群监控告警方案设计避坑指南
作为一名 SRE（站点可靠性工程师），我深知保障大型电商网站的稳定运行是我们的核心职责。Kubernetes (K8s) 集群作为电商平台的基础设施，其监控告警体系的完备性直接关系到用户体验和业务连续性。今天，我就以一个大型电商网站的 K...
-
eBPF 加持 Kubernetes 网络优化：Pod 延迟追踪与资源自适应调整实战
在云原生时代，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准。然而，随着业务规模的增长，Kubernetes 集群的网络性能瓶颈日益凸显。如何实时监控 Pod 的网络延迟，并根据延迟情况动态调整 Pod 的资源分配，成为了提升集群整体性...
-
Kubernetes 资源限制实战：CPU 与内存管控，保障集群稳定
Kubernetes 资源限制实战：CPU 与内存管控，保障集群稳定 在 Kubernetes 集群中，资源管理至关重要。如果没有合理的资源限制，某个 Pod 可能会占用过多的 CPU 或内存，导致其他 Pod 性能下降甚至崩溃，最终...
-
基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践
基于 Pod 资源使用率的 Kubernetes 自动污点管理实践 在 Kubernetes 集群中，污点（Taint）和容忍度（Toleration）是一种强大的机制，用于控制 Pod 在节点上的调度行为。通常情况下，我们需要手动为...
-
Node.js 多线程深度解析：性能优化实战与应用场景剖析
你好，我是老码农！ 作为一名 Node.js 开发者，你可能经常会听到“单线程”这个词。确实，Node.js 的核心机制是单线程的事件循环，这使得它在处理 I/O 密集型任务时表现出色，例如构建高并发的 Web 服务器。但是，当遇到 ...
-
Docker 容器监控利器：资源使用情况尽在掌握，告别性能瓶颈
容器化技术，特别是 Docker，已经成为现代应用部署的基石。然而，随着容器数量的增加和应用复杂性的提升，如何有效地监控容器的资源使用情况，确保应用的稳定运行，就显得尤为重要。本文将深入探讨 Docker 容器监控的关键技术和工具，助你轻...
-
Kubernetes HPA 助力 TimescaleDB 弹性伸缩：应对数据洪流和查询高峰
Kubernetes HPA 与 TimescaleDB：构建可弹性伸缩的时序数据库 大家好，我是老码农。在当今数据爆炸的时代，时序数据库（Time-Series Database，TSDB）扮演着越来越重要的角色。Timescale...
-
游戏服务器性能优化：如何用 eBPF 揪出性能瓶颈？
作为一名游戏服务器开发者，你是否经常遇到这样的困扰？线上服务器 CPU 占用率居高不下，内存动不动就告警，网络延迟更是玩家投诉的重灾区。面对这些问题，传统的性能分析工具往往显得力不从心，要么侵入性太强影响线上服务，要么信息不够全面难以定位...
-
NUMA 架构下内存优化：程序员进阶指南
你好，我是你们的“赛博朋克老码农”。今天咱们来聊聊一个听起来有点“硬核”，但实际上对每个追求极致性能的程序员都至关重要的主题——NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）架构下的内存优化。 1. 啥...
-
Kibana 与 Watcher 的深度融合：构建高效运维监控体系
你好，我是老码农。 作为一名运维工程师，你是否经常面临这样的挑战： 海量日志无从下手 ：面对服务器、应用程序产生的海量日志，如何快速定位问题根源？ 告警信息滞后 ：等到收到告警，问题往往已经造成了严重影响，如何实现实时...
-
Spectre漏洞：CPU安全领域的幽灵，与Meltdown不得不说的故事
在计算机安全的世界里，总有一些名字如幽灵般挥之不去，它们时刻提醒着我们，即使最强大的技术也并非无懈可击。Spectre 和 Meltdown 漏洞就是这样的存在，它们在 2018 年初横空出世，震惊了整个行业，至今仍对 CPU 的设计和应...
-
告别资源争抢-K8s Resource Quota与LimitRange实战指南
K8s 资源管理难题：多租户下的资源争夺战 想象一下，你负责维护一个大型的 Kubernetes 集群，上面跑着各种各样的应用，来自不同的团队。有的团队的应用重要性高，需要充足的资源保障；有的团队则更关注成本，希望尽可能节省资源。如果...
-
告别玄学调参，用机器学习给你的 Dispatcher 线程池做个“智能SPA”！
嘿，各位身经百战的码农们，有没有遇到过这样的场景：线上服务时不时抖一下，CPU 像打了鸡血一样狂飙，排查半天发现是线程池配置不合理？ 是不是觉得手动调整线程池参数就像炼丹，全凭感觉？一会儿 corePoolSize 加 2，一会儿...
-
系统管理员如何用eBPF精准定位服务器性能瓶颈？性能监控实战指南
作为一名系统管理员，你是否经常为服务器的性能问题头疼？CPU占用率过高、内存溢出、磁盘I/O瓶颈……这些问题就像隐藏的幽灵，悄无声息地拖垮服务器的性能。传统的监控工具往往只能提供粗略的数据，难以准确定位问题的根源。现在，有了eBPF（ex...
-
CUDA 动态并行中的同步机制：cudaDeviceSynchronize, cudaStreamSynchronize, __syncthreads 深度解析
你好，我是老码农。今天我们来聊聊 CUDA 编程中一个非常重要的概念： 同步 (Synchronization) 。特别是针对动态并行 (Dynamic Parallelism) 的场景，理解并正确使用同步机制是编写高性能 CUDA 代码...
-
告别盲人摸象：用 eBPF 给 Kubernetes 集群做精细体检
作为一名 Kubernetes 运维老兵，你是不是经常遇到这样的困境？ 容器 CPU 飙升，但 top 命令看过去，进程 CPU 使用率并不高，那 CPU 到底被谁吃掉了？ 应用明明申请了 8G 内存，但总是 OOM，难道是内...
-
使用 eBPF 精准定位网络延迟？这几个技巧你得知道！
使用 eBPF 精准定位网络延迟？这几个技巧你得知道！ 作为一名网络工程师，我经常被问到如何快速定位网络延迟问题。传统的网络监控工具往往只能提供宏观的性能指标，对于复杂网络环境下发生的偶发性延迟，常常束手无策。直到我接触了 eBPF ...
-
如何利用 eBPF 优化 Kubernetes 集群资源管理，提升资源利用率？
作为一名 Kubernetes 工程师，我经常被问到如何才能更高效地利用集群资源。要知道，在云原生时代，资源利用率直接关系到成本控制和应用性能。今天，我就来聊聊 eBPF，这个听起来有点神秘，但实际上非常强大的技术，如何帮助我们优化 Ku...