Cgroup
-
内核压力指标PSL详解与实战教程
CPU利用率为何不够用? 在传统运维中我们常依赖 top 或 mpstat 输出的CPU使用率来判断系统负载然而在高动态的容器化环境中这一指标常显乏力: 1️⃣ CPU使用率反映的是时间片占用而非真实工作效能——进程可能因等待IO...
-
Kubernetes 多容器 Pod 实战:配置、应用场景与最佳实践
Kubernetes 多容器 Pod 实战:配置、应用场景与最佳实践 在 Kubernetes 的世界里,Pod 是最小的可部署单元。通常情况下,一个 Pod 运行一个容器。但 Kubernetes 也支持在一个 Pod 中运行多个容...
-
eBPF如何重塑云原生零信任安全:深度解析与实战策略
说起云原生,大家首先想到的是容器、微服务、弹性伸缩,但随之而来的安全挑战也着实让人头疼。传统的边界防御在云原生这种动态、分布式的环境中显得力不从心。这时候,“零信任”理念便应运而生:不相信任何内部或外部的实体,所有请求都必须经过严格验证。...
-
容器网络性能优化新思路? eBPF凭什么成为云原生时代的香饽饽
前言:容器网络,不止于连接 各位云原生er,有没有觉得容器网络这块,坑总是填不完?服务发现慢、网络延迟高、故障排查难…明明应用代码已经优化到极致,可网络性能总是拖后腿。别急,今天咱们就来聊聊一位“后起之秀”——eBPF,看看它如何在容...
-
云原生应用如何利用 eBPF 实现容器资源动态调配?这几个技巧要知道
在云原生时代,容器技术已成为应用部署和管理的主流方式。然而,随着业务规模的增长,如何高效地利用集群资源,避免资源浪费和性能瓶颈,成为了云原生平台面临的重要挑战。传统的资源配置方式往往是静态的,难以根据容器的实际负载进行动态调整。这就好比你...
-
既然网卡已经开启了多队列(RSS),为什么依然需要配置 RPS?
在 Linux 高性能网络调优的领域中, RSS(Receive Side Scaling,网卡多队列) 和 RPS(Receive Packet Steering,接收数据包引导) 是两个经常被提及的词汇。 很多运维和内核调优...
-
CentOS 7 进阶指南:升级内核并开启 PSI(Pressure Stall Information)特性全记录
在进行容器化改造或高性能服务器调优时,Linux 的 PSI (Pressure Stall Information) 特性已成为监控 CPU、内存及 IO 资源压力程度的“金标准”。它可以告诉运维人员:系统由于资源短缺导致进程阻塞的...
-
K8s弹性伸缩与调度:PPO、DDPG、DQN三大强化学习算法实战对比
传统的云原生调度器(如 Kubernetes 默认的 kube-scheduler)主要依赖基于规则的预选(Predicates)和优选(Priorities)算法。面对复杂的微服务依赖、瞬时的流量洪峰以及混部(Colocation)场景...
-
Kubernetes 临时容器在 Containerd 底层的生命周期与 Task 状态转换剖析
在 Kubernetes 日常运维中, kubectl debug 已经成为诊断容器内故障的标准手段。通过引入临时容器(Ephemeral Containers),我们无需在生产镜像中预装大量的排障工具,即可动态地将调试工具注入到运行中...
-
K8s 运行时深剖:Containerd 与 CRI-O 在 Pod Sandbox 创建流程上的底层机制差异
在 Kubernetes 架构中,Pod 是最小的调度单元,而 Pod 的物理实体在容器运行时(Container Runtime)眼中,首先表现为一个 Pod Sandbox(沙箱) 。无论是轻量级的 Containerd,还是专为 ...
-
打破 PLEG 抖动噩梦:Kubelet syncPod 核心机制与 CRI 异步化演进深度解析
在 Kubernetes 大规模集群的管理实践中,任何一位资深 SRE 或 K8s 研发工程师,大概率都遭遇过那个令人头疼的报错—— PLEG is unhealthy 。 伴随而来的,通常是节点变为 NotReady 、Pod...
-
Linux内核参数 vm.vfs_cache_pressure 深度解析:平衡内存回收与磁盘 I/O 的艺术
在 Linux 系统的性能调优中,我们经常会遇到内存被“吃光”的现象。通过 free -m 命令查看,往往会发现大半内存都被划归到了 buff/cache 下。这本身是 Linux 充分利用空闲内存提升 I/O 效率的优秀特性。 ...
-
云端AI推理芯片:NUMA架构下多租户远程内存访问的深度优化与瓶颈突破
在面向云服务的AI推理芯片设计与部署中,“内存墙”一直是悬在性能工程师和架构师头顶的达摩克利斯之剑。尤其当我们的目光投向多租户环境下的非均匀内存访问(NUMA)架构时,这个问题变得尤为复杂和棘手。如何高效利用NUMA,克服远程内存访问带来...
-
JVM 突然消失?Linux 环境下 Java 进程被 OOM Killer 强杀深层排查指南
在大规模 Java 应用的生产环境中,最让运维和开发头疼的不是 JVM 内部抛出的 java.lang.OutOfMemoryError ,而是进程毫无征兆地突然消失。 最诡异的是: 应用日志戛然而止,没有异常堆栈,没有 JVM C...
-
1TB大内存JVM Pod预防OOM Killer的硬核调优指南
在云原生环境中,部署一个 1TB 内存的 Java 进程是一件极具挑战的任务。如此超大体量的 Pod 一旦发生物理 OOM(Out Of Memory),不仅会导致业务瞬间中断,还可能因为大内存页的释放和重建导致整台宿主机出现分钟级的卡顿...
-
从电商大促到秒杀系统:我在全链路压测中踩过的八个深坑与突围方案
去年双十一前夜,当我第7次看到监控大盘的GC暂停时间突破800ms时,后背的衬衫已经完全湿透。作为某头部电商平台的性能负责人,这场历时三个月的全链路压测攻坚战中,我们团队遇到了教科书上都找不到答案的棘手问题... 一、测试环境与生产环...
-
云平台开发,eBPF 如何优化云服务性能与安全?
作为一名云平台开发人员,我一直在探索如何构建更高性能、更安全的云服务。最近,我深入研究了 eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 技术,发现它在优化云服务方面拥有巨大的潜力。今天,我想和大家分享一下我...
-
容器网络惊魂夜:7个常见问题与工程师的硬核排错指南
当容器网络成为薛定谔的猫:从理论到实战的全方位拆解 凌晨3点的告警突然响起,监控大屏上的服务拓扑图红了一片——这已经是本月第三次由容器网络问题引发的P0级故障。我们以某金融科技公司的真实案例切入:他们的微服务架构在迁移K8s后,支付网...
-
身为安全工程师,如何用 eBPF 守护服务器安全?
作为一名安全工程师,保护公司服务器免受恶意攻击是我的首要职责。传统的安全措施,例如防火墙和入侵检测系统,虽然重要,但有时可能无法应对新型的、复杂的攻击。这时,eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 就...
-
eBPF 实战:精准追踪特定用户空间进程的系统调用行为
想用eBPF来追踪某个特定用户空间进程的系统调用行为?这确实是个非常典型的eBPF应用场景,而且它能让你以前所未有的深度和广度来洞察进程的运行时状态。传统的 strace 固然强大,但eBPF的优势在于其在内核态运行、极低开销以及高度可编...