请直接查看原文:https://blog.yourtion.com/fix-log4js-with-pm2-not-work.html 之前一直使用 debug 还有 console.log 去打日志,或者使用文件日志模块,之前用 log4js 也主要为了把日志传输到 ELK 上.新的项目上决定使用 log4js 来全面统一项目中的日志,所以统一构建了一个日志配置. 在本地调试还有早期测试服务器部署都工作正常,多个配置项也输出正常,但是在部署到正式服的时候,发现日志不输出了,文件也没了记录,在生…

pm2以cluster集群方式发布app,可以高效地利用多核cpu,有效提升吞吐量.在上周对公司的redmine服务器进行性能调优后,深感ruby on rails的性能低下,这次测试nodejs的sails框架,被其性能深深折服. 以下是使用pm2发布nodejs 应用的经历: 一:记录出现的问题记录. 1. pm2 start app.js -i 0 当使用以上指令时,出现提示说pm2 的cluster模式非常不稳定,建议不使用.但是官网上面却是推荐使用,为什么呢? 原来我的node版本过低…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma…

本課主題 Master 资源调度的源码鉴赏 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.TaskScheduler.SchedulerBackend 等进行的作业调度 资源调度是指应用程序如何获得资源 任务调度是在资源调度的基础上进行的,没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木 Master 资源调度的源码鉴赏 因為 Master 負責資源管理和調度,所以資源調度方法 schedu…

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事…

本课主题 Master 资源调度的源码鉴赏 资源调度管理 任务调度与资源是通过 DAGScheduler.TaskScheduler.SchedulerBackend 等进行的作业调度 资源调度是指应用程序如何获得资源 任务调度是在资源调度的基础上进行的,没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木 Master 资源调度的源码鉴赏 因为 Master 负责资源管理和调度,所以资源调度方法 scheduer 位于 Master.scala 这个类中,当注册程序或者资源发送改变的时候都会导致…

通常的redis排序我们可以这么做: 比如按商品价格排序:sort goods_id_set by p_*_price 这样在非集群模式下是没问题的,但如果在集群模式下,就会报错: 说是在集群模式下不能用sort的by子句,因为在集群模式下,上面的p_*_price匹配的key可能分布在不同的节点的slot中,所以无法做到排序. 那怎么办咧?别急,办法还是有的,我们就用 SortedSet 怎么用呢?很简单,看代码: 我们先添加几个商品,并赋上价格 zadd goods_prices 10 1…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾…

socket.io与cluster 在线上系统中,需要使用node的多进程模型,我们可以自己实现简易的基于cluster模式的socket分发模型,也可以使用比较稳定的pm2这样进程管理工具.在常规的http服务中,这套模式一切正常,可是一旦server中集成了socket.io服务就会导致ws通道建立失败,即使通过backup的polling方式仍会出现时断时连的现象,因此我们需要解决这种问题,让socket.io充分利用多核. 在这里之所以提到socket.io而未说websocket服务,…