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Cgroupv2

• 突破 sysctl 限制：利用 eBPF 动态干预 nf_conntrack_max 的进阶实践

  在处理高并发网络应用（如 K8s 集群节点、负载均衡器）时， nf_conntrack: table full, dropping packet 是最令运维和开发者头疼的报错之一。通常，我们会直接通过 sysctl -w net.ne...

  2026/4/17 0 82 0 0 0 eBPFLinux内核网络性能优化

• 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...

  2026/4/18 0 85 0 0 0 Linux内核性能监控云原生

• 用 eBPF 榨干内核微观指标：如何彻底解决多集群调度强化学习的特征瓶颈

  在多集群（Multi-Cluster）混合云场景下，如何将工作负载最优地分发到不同的 Kubernetes 集群，是业界一直在探索的难题。传统的基于规则或启发式算法（如基于 CPU/Mem 阈值、网络延迟等）在面对瞬时流量洪峰、复杂拓扑及...

  2026/6/4 0 88 0 0 0 eBPF强化学习多集群调度

• Kubernetes 混部实践：基于 CPU Manager 扩展的在离线容器高精度隔离方案

  在企业级 Kubernetes 集群中，为了提升资源利用率，“在离线混部（Co-location）”已成为降低算力成本的标配手段。然而，简单的将延迟敏感型（Latency-Sensitive, 在线）与高吞吐非实时型（Best-Effor...

  2026/6/7 0 14 0 0 0 Kubernetes在离线混部

• Cgroup v2 下 CPU 限制的新姿势：深度解析 cpu.max 与 v1 cfs_quota_us 的内核级差异与 CPU Burst

  在容器化时代，Kubernetes 用户经常面临一个诡异的性能难题： 服务平均 CPU 利用率并不高（比如仅为 30%），但接口的 P99 延时却偶尔飙高，伴随着容器 CPU Throttling（限流）指标的激增。 这种“微观限流...

  2026/6/7 0 13 0 0 0 Cgroupv2CPU限流Linux内核调度

• Cgroup v2 生产实战：从“暴力杀进程”到“优雅限流”的内存管理演进

  在容器化高度普及的今天，很多开发者依然被 OOM Killer 频繁杀掉进程的问题所困扰。传统的 Cgroup v1 内存管理机制相对“暴力”：一旦达到阈值，要么立即触发内存回收（Reclaim），要么直接触发 OOM 机制杀掉进程。...

  2026/4/17 0 140 0 0 0 Cgroupv2容器优化Linux内核