I O 监控
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Grafana自定义面板:实时监控指标的最佳实践
Grafana自定义面板:实时监控指标的最佳实践 在现代化的IT运维中,实时监控系统指标至关重要。Grafana作为一款强大的数据可视化工具,提供了丰富的功能来构建自定义面板,从而实现对各种指标的实时监控和展示。本文将分享一些在Gra...
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Logstash File 插件 'since' 数据库 (SINCE DB) 深度解析:性能优化与重复数据问题的终结者
你好,我是老码农! 在数据处理的浩瀚海洋中,Logstash 以其强大的数据采集、处理和输出能力,成为了许多开发者和运维人员的得力助手。而对于 Logstash 的核心组件之一——File 插件,你是否对其“since” 数据库(SI...
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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...
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Linux系统性能瓶颈深度剖析:perf工具实战指南与数据解读
说实话,在Linux的世界里摸爬滚打这么多年,最让人头疼也最能体现功力的,莫过于系统性能瓶颈的定位与优化了。就好比医生看病,症状一大堆,你得精准找到病灶才能对症下药。而在Linux里, perf 工具就是我压箱底的宝贝,一个真正能让你“看...
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Prometheus深度监控Kubernetes Node资源:从原理到实践,掌握关键指标与最佳部署策略
在云原生时代,Kubernetes已经成为容器编排的事实标准,而Prometheus则是其生态中最流行的监控解决方案之一。对于任何一个Kubernetes集群来说,Node(节点)是承载工作负载的基石,它的资源利用率直接关系到集群的稳定性...
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给新手:复杂系统监控与告警配置“傻瓜式”指南
恭喜你们加入团队!我知道面对公司里那些盘根错节的系统和五花八门的监控页面,会感到有点头大,不知道从何下手。别担心,这篇“傻瓜式”指南,就是为了帮助你们快速理清思路,学会如何有效配置监控和告警,少走弯路。 第一步:理解监控的“核心目标”...
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Fluent Bit 高并发场景性能优化:瓶颈、测试与实战指南
大家好,我是你们的“老码农”朋友,今天咱们聊聊 Fluent Bit 在高并发场景下的性能优化。相信不少朋友都用过 Fluent Bit,它轻量、高效,是日志收集和处理的一把好手。但随着业务量增长,尤其是在高并发场景下,Fluent Bi...
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eBPF/BCC实战:定位Web服务偶发性内核级延迟的终极利器
当Web服务出现偶发的秒级延迟,而常规的CPU和内存监控工具、甚至 perf 、 strace 等都无法定位问题时,这种“幽灵”般的瓶颈往往指向了更深层次的系统交互,尤其是与驱动或内核模块的互动。在这种情况下,传统的基于采样或系统调用跟踪...
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eBPF:微服务性能无侵入监控的革命性利器
在微服务架构日益普及的今天,应用的性能监控变得前所未有的复杂。传统的监控方式,如修改应用代码、注入代理或使用Sidecar模式,往往伴随着侵入性、性能开销、部署复杂性以及对应用逻辑的耦合。这使得在快速迭代的微服务环境中,获取全面、低延迟的...
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Prometheus+Grafana实战:打造全方位API性能监控看板
API(应用程序编程接口)已经成为现代软件架构的基石,微服务、云原生应用都离不开它。保证API的稳定性和性能至关重要,直接影响用户体验和业务运营。Prometheus和Grafana是一对黄金搭档,前者负责收集和存储时序数据,后者负责可视...
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使用 Grafana 全面监控 Kubernetes 集群资源利用率与告警
Kubernetes (K8s) 作为云原生时代的基石,其集群的稳定性与性能直接关系到业务的连续性。对 K8s 集群进行有效监控是保障其健康运行的关键。Grafana 凭借其强大的数据可视化能力,结合 Prometheus 等数据源,已成...
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Python异步IO库(asyncio)在高并发Web应用中的实战案例与性能优化
Python异步IO库(asyncio)在高并发Web应用中的实战案例与性能优化 随着互联网的快速发展,高并发Web应用的需求日益增长。传统的同步阻塞I/O模型在处理大量并发请求时,往往会因为I/O操作的阻塞而导致性能瓶颈。为了解决这...
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数据库管理员如何用 eBPF 诊断和优化性能?这几个技巧要掌握
作为一名数据库管理员,你是否经常遇到这样的问题?数据库运行缓慢,查询响应时间过长,CPU 占用率居高不下,却又苦于找不到问题的根源?传统的性能分析工具往往难以深入到内核层面,无法提供足够详细的信息。这时,eBPF(Extended Ber...
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Elasticsearch 缓存监控与调优实战:_cat API、_nodes API 及其他
你好,作为一名 Elasticsearch 运维人员,你是否经常需要监控集群的健康状况,特别是缓存的使用情况?缓存命中率低、内存占用过高,这些问题都可能导致集群性能下降,甚至引发更严重的问题。今天,我们就来深入探讨一下如何利用 Elast...
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告别 Wireshark?用 eBPF 自制网络监控利器,性能提升 10 倍!
各位老铁,最近在排查线上一个服务的网络瓶颈,用 Wireshark 抓包分析,CPU 蹭蹭往上涨,机器都快Hold不住了。痛定思痛,我决定用 eBPF 自己撸一个网络监控工具,结果发现,真香!不仅性能提升了 10 倍,而且定制化程度也更高...
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身为DBA,我如何用eBPF揪出MySQL慢查询的元凶?
作为一名数据库管理员(DBA),每天面对的挑战之一就是保证数据库的性能。在高并发环境下,慢查询就像隐藏的定时炸弹,随时可能引爆整个系统的性能。传统上,我们依赖于MySQL自带的慢查询日志、性能监控工具等来定位问题。但这些方法往往不够精准,...
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使用 eBPF 监控 Go 程序网络 I/O 性能:延迟与丢包分析
前言 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)是一种强大的内核技术,允许用户在内核空间安全地运行自定义代码,而无需修改内核源代码或加载内核模块。这使得 eBPF 成为监控、跟踪和分析系统性能的理想选择...
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不止响应时间:构建全面系统监控的关键指标体系
在构建高可用、高性能的系统时,监控无疑是我们的“眼睛”和“耳朵”。然而,很多时候,我们过度依赖接口的响应时间作为衡量系统健康的唯一或主要指标。虽然响应时间至关重要,但它更像是一个“结果”指标,往往在问题已经显现时才发出警报。如果想更主动地...
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C++协程在嵌入式系统中的优化之道?性能、内存与CPU的三重奏
C++协程在嵌入式系统中的优化之道?性能、内存与CPU的三重奏 作为一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的老兵,我深知资源受限环境下的开发有多么捉襟见肘。C++协程的出现,无疑为我们提供了一种在有限资源下实现高并发的可能。但理想很丰满,现实很...
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线上服务性能瓶颈的智能预警与定位:从被动响应到主动出击
线上服务偶尔出现的性能下降,却总要等到用户反馈才被发现,这无疑是每个运维或开发团队的痛点。当用户抱怨响应慢、卡顿,甚至无法访问时,我们才匆忙介入排查,这不仅严重损害用户体验,也给团队带来了巨大的被动压力。更棘手的是,在一个复杂的分布式系统...