文章标签

计算

• 日均百亿级：基于 ClickHouse 的 eBPF 安全日志存储与高并发检索架构演进实践

  当安全审计的粒度下沉到内核级（eBPF），系统吞吐量会迎来指数级爆发。一次普通的内核态系统调用捕获（如 sys_enter_execve 或 sys_enter_connect ），在百万级 QPS 的 Kubernetes 集群中...

  2026/6/8 0 40 0 0 0 ClickHouseeBPF大数据存储

• 无调试器侵入：利用 ETW 实时检测高并发系统“临界区”锁竞争瓶颈

  在高并发 Windows 系统（如游戏服务器、高频交易系统、数据库引擎）的性能调优中，**锁竞争（Lock Contention）**是吞吐量无法线性提升的罪魁祸首。 传统的排查手段存在致命缺陷： 挂载调试器（如 WinDb...

  2026/6/10 0 44 0 0 0 ETW锁竞争性能调优

• 从CPU亲和性到无锁环形缓冲区：高频交易系统的低延迟C++优化实践

  在高频交易（HFT）系统中，微秒级甚至纳秒级的延迟决定了策略的生死。在这类对实时性要求极苛刻的系统中，传统的互斥锁、线程上下文切换和内核系统调用都是性能杀手。要实现极致的低延迟，开发人员必须向下钻研，充分利用现代多核 CPU 的硬件特性与...

  2026/6/8 0 31 0 0 0 C低延迟高频交易

• 从内核到源码：Cgroup v2 如何终结 Containerd 高并发创建容器时的锁冲突

  在 Kubernetes 节点进行大规模、高并发的 Pod 扩容或执行短期批处理任务（如 Serverless 函数计算）时，系统耗时往往会发生非线性暴涨。通过 perf 或 bcc/bpftrace 工具抓取内核热点，通常会发现...

  2026/6/7 0 67 0 0 0 Cgroup v2Containerdrunc

• C++20 atomic wait在Windows上的底层实现与WaitOnAddress机制

  在 C++20 之前，要实现线程间的等待与唤醒，开发者通常需要在“高CPU占用的自旋锁（Spinlock）”与“高开销的条件变量（std::condition_variable）”之间做出妥协。 C++20 引入了 std::ato...

  2026/6/8 0 40 0 0 0 C20并发编程

• 高频EPT Violation监控下的游戏反作弊性能优化与异常合并方案

  在现代游戏安全与反作弊对抗中，基于硬件辅助虚拟化（Intel VT-x / AMD-V）的监控技术已成为标配。通过操控扩展页表（EPT，Extended Page Tables），反作弊系统可以实现对关键内存地址的无钩子监控（Hookle...

  2026/6/12 0 37 0 0 0 游戏反作弊VT-x性能优化

• 基于 eBPF 的 Socket 追踪：如何精准定位 Java 微服务网络延迟抖动

  在微服务架构中，Java 应用的网络延迟“毛刺”（P99、P999 延迟抖动）一直是运维和开发人员的噩梦。 一次典型的线上排查场景往往是这样的：上游服务 A 调用下游服务 B，A 端 APM（如 SkyWalking、Pinpoint...

  2026/6/14 0 46 0 0 0 eBPFJava网络优化

• Java 21 虚拟线程中 ThreadLocal 的内存泄露与 OOM 隐患排查

  在 Java 21 引入虚拟线程（Virtual Threads）后，高并发通道的建设变得极其简单。开发者无需再纠结于复杂的异步回调或响应式编程，只需像往常一样编写同步阻塞代码，就能轻松应对数万乃至数百万的并发连接。 然而，这种“无缝...

  2026/6/15 0 32 0 0 0 Java 21虚拟线程内存泄露

• 虚拟线程遇上数据库连接池：HikariCP 与 R2DBC 在高并发下的真实性能较量

  Java 21 引入的虚拟线程（Virtual Threads）彻底改变了 Java 并发编程的游戏规则。它让我们能够以同步、直观的阻塞式代码，写出接近异步非阻塞的高吞吐程序。 然而，当我们将虚拟线程引入到最核心的底层场景—— 数据库...

  2026/6/16 0 32 0 0 0 虚拟线程HikariCPR2DBC

• JDK 21虚拟线程：哪些Native方法会引发Carrier Thread Pinning？如何排查与平替？

  在JDK 21中，虚拟线程（Virtual Threads）的引入极大地提升了Java在高并发I/O场景下的吞吐量。然而，虚拟线程并非万能药。当虚拟线程中执行某些特定操作时，它会“钉”在底层的平台线程（Carrier Thread）上，导...

  2026/6/16 0 45 0 0 0 JDK21虚拟线程JNI

• K8s大内存JVM容器慢启动遭遇Liveness检测失败的硬核解决方案

  在生产环境中管理大内存 JVM 容器（如 32GB 至 64GB 以上堆内存的 Java 服务）时，SRE 和开发人员经常会遭遇一个尴尬的“死亡螺旋”： Pod 启动 -> JVM 慢速初始化 -> Liveness Prob...

  2026/6/17 0 18 0 0 0 KubernetesJVM性能调优

• Spring Boot 3 整合 Native Memory Tracking (NMT) 监控 JVM 堆外内存并推送到 Grafana

  在容器化时代，Java 应用因 OOMKilled 被系统强杀的现象屡见不鲜。很多时候，我们通过 JVM 监控发现堆内存（Heap）还非常充足，但容器的物理内存却已经触顶。这种“幽灵”般的内存泄漏，通常发生在 堆外内存（Off-Heap ...

  2026/6/20 0 24 0 0 0 JVM性能优化Grafana监控

• Java虚拟线程因为synchronized锁死？聊透Pinning问题的成因与改造方案

  引入 Java 21 的虚拟线程（Virtual Threads）后，不少开发者在将高并发服务迁移到新架构时遇到了诡异的性能瓶颈：系统吞吐量不仅没有如期暴涨，反而出现了大面积的延迟飙升，甚至服务直接假死。 通过线程栈 dump 或者 ...

  2026/6/22 0 28 0 0 0 Java虚拟线程并发编程

• WebFlux 还是虚拟线程？微服务网关真实压测与选型终极博弈

  在 Java 21 正式推出虚拟线程（Virtual Threads，即 Project Loom）后，后台开发圈子里兴起了一股“消灭响应式”的讨论。 许多饱受 WebFlux “全家桶”折磨的开发者高呼： “调试靠猜、日志靠蒙、代码...

  2026/6/23 0 29 0 0 0 WebFlux虚拟线程

• io_uring SQPOLL 模式深度解析：高低并发场景下的 CPU 与延迟权衡

  在 Linux 高性能网络与存储开发中， io_uring 凭借其异步 I/O 机制已经逐渐取代传统的 epoll 和 libaio 。为了追求极致的性能， io_uring 引入了 SQPOLL（Submission Que...

  2026/6/24 0 27 0 0 0 iouringLinux内核高性能计算

• 如何通过 kmsg 与 Core Dump 100% 判定 Java 进程是被 OOM Killer 杀死还是自愿退出

  在 Linux 环境中，Java 进程突然消失是一个经典的线上故障。通常，开发者会陷入争论： 到底是 JVM 因为内部 OOM（Java heap space）主动退出了，还是触发了操作系统的 OOM Killer 被无情抹杀了？ ...

  2026/6/20 0 27 0 0 0 LinuxJVMOOM Killer

• 别忙着重构，用数据说话：Spring Boot 3 虚拟线程与 WebFlux 吞吐量实测对比

  JDK 21 的正式发布以及 Spring Boot 3.2 对虚拟线程（Virtual Threads，Project Loom）的正式支持，在 Java 社区掀起了巨大的波澜。 一时间，“WebFlux 终结者”、“声明式异步已死...

  2026/6/16 0 38 0 0 0 虚拟线程WebFlux

• 榨干 NVMe 极限：如何利用 io_uring IOPOLL 突破 4K 随机写性能瓶颈

  在传统的 Linux I/O 栈中，当应用程序发起一个写操作时，数据从用户态拷贝到内核态页缓存（Page Cache），再由内核线程异步刷盘；或者在使用 O_DIRECT 时，线程直接提交 I/O 并挂起，等待硬件中断信号唤醒。 ...

  2026/6/24 0 24 0 0 0 Linux内核iouringNVMe性能优化

• 深入底层：为什么 Alpine 镜像中的 musl libc 内存占用远低于 glibc？

  在容器化部署中，Alpine Linux 凭借其极小的体积（通常只有 5MB 左右）成为了构建轻量级镜像的首选。除了磁盘占用小，许多开发者还发现，运行在 Alpine 上的应用程序（如 Python、Node.js、Go 等），其运行时的...

  2026/6/30 0 13 0 0 0 musl libc内存管理

• 数据库P99波峰排查：用 bpftrace 精确抓取文件系统 Sync 阻塞

  在评估 MySQL、PostgreSQL 或 RocksDB 等高并发数据库的性能时，**P99/P999 长尾延迟（Tail Latency）**通常是最棘手的问题。这类抖动往往表现为：平均响应时间（Average Latency）极佳...

  2026/6/27 0 20 0 0 0 bpftrace数据库性能优化eBPF