一.概述 前面我们部署calico由于集群规模不是很大,使用的是calico的bgp模式的node-to-node-mesh全节点互联,这种模式在小规模集群里面还可以用,3.4.0版本的calico支持到100多个节点. 但是随着集群规模的扩大,bgp的mesh会变得很混乱,因为node-to-node-mesh模式要求所有的node节点都要互联.所以大规模集群使用bgp route reflector,集中式的路由信息分发,当Calico BGP客户端将路由从其FIB通告到Route Refl

查看单个NUMA节点的内存大小: Hyper-V VM VID NUMA节点\PageCount:83769708376970*4k/1024/1024=32GB Hyper-V VM VID NUMA节点\Processor Count:12 (该NUMA节点上共有12C,一个NUMA节点对应一颗物理CPU,一颗物理CPU的核心数即为NUMA节点的CPU核心数量) 一个NUMA节点一共是8376970个分页,每个分页的大小是4KB,所以一个NUMA节点对应的是32GB内存,如果单个节点上的内存

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MjQ1NTEwOA==&mid=2247490321&idx=1&sn=f9f34407ee5c5d0d1edb478981299108&chksm=fe1e2fbac969a6acee4eddb865d161fe09400c9147794c777ea4087e59f1e5fc3ccca5d1d0dd&scene=21#wechat_redirect 在10月26日的Unity独立游戏日上,

前几天,一个朋友找到我,说一个SQL性能有问题,看看能不能优化,下面为过程: 雪豹 9:35:10 在吗 兰花岛主 15:07:39 忙忘了,有事儿? 雪豹 15:07:49 嗯 雪豹 15:07:54 数据库优化问题 兰花岛主 15:08:04 哦,你说. 雪豹 15:09:09 select distincta.suite_no,b.bd_nm,b.crt_date from (select suite_no  from all_suite where cus_id =1)a left jo

特点: 1.支持数叶子节点与对象绑定 2.支持xml导入,且数据类相关的xml可自定义,只和泛型的实现有关 3.支持节点搜索功能,可在树结构上要求只显示部分节点 4.用C#编写,但与平台关联性低,可移植 数据绑定效果: 搜索功能效果: 用法: private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {//载入文档 s = new SearchTree<DsTest>(); s.load_form_xml(@"XMLFile1.xm

kubernetes集群节点多网卡,calico指定网卡 1.calico如果有节点是多网卡,所以需要在配置文件中指定内网网卡 spec: containers: - env: - name: DATASTORE_TYPE value: kubernetes - name: IP_AUTODETECTION_METHOD # DaemonSet中添加该环境变量 value: interface=eth0 # 指定内网网卡 - name: WAIT_FOR_DATASTORE value: "tr

简单来说,实现docker跨主机容器间通信,常用的第三方网络方案是Flannel,Weave,Calico:Flannel会为每个host分配一个subnet,容器从这个subnet中分配ip,这些ip可以在host间路由,容器间无需NAT和port mapping转发就可以实现跨主机通信.Flannel网络没有提供Docker DNS服务, 容器间不能通过hostname访问. Weave对于容器来说,它就像是一个巨大的以太网交换机, 所有容器都被接入到这个交换机,同样容器间无需NAT和por

从容器诞生开始,存储和网络这两个话题就一直为大家津津乐道.我们今天这个环境下讲网络这个问题,其实是因为容器对网络的需求,和传统物理.虚拟环境对网络环境需求是有差别的,主要面临以下两个问题: 过去IaaS层在网络方便做了很多工作,已经形成了成熟的环境,如果和容器环境适配,两边都需要做很多改造 容器时代提倡微服务,导致容器的粒度之小,离散程度之大,原有IaaS层网络解决方案很难承载如此复杂的需求 我们来看下一些主流的容器网络接入方案: Host network 最简单的网络模型就是让容器共享Host

以下大部分是本人参考各种资料{官方文档.书籍}对知识的汇总和整理,其中有理解错误的地方请大神留言和指正,嘿嘿~~ 1.概述 参考文档:https://projectcalico.docs.tigera.io/ Calico是一款广泛采用.久经考验的开源网络和网络安全解决方案,适用于Kubernetes.虚拟机和裸机工作负载.与Flannel对比,Calico除了支持基本网络功能的实现之外,它还支持全套Kubernetes网络策略功能,以及在其之上扩展网络策略. 1.1.Calico组件 Cali

0.前言 参考文档:https://github.com/containernetworking/cni Pod网络插件,为了实现Pod网络而需要的插件.组件.由于Kubernetes通过开放的CNI接口来允许插件的接入,所以它又称之为CNI网络插件. 为了解决跨主机容器间通信问题,市面上存在很多解决方案,为了兼容和规范这些解决方案,Kubernetes仅设计了网络模型,却将Pod网络的实现交给了CNI网络插件,并允许网络插件通过标准的CNI(Container Network Interfac

转载 http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2014/02/13/325564.html 一.XMemcached是什么?经常碰到的一个问题是很多朋友对memcached不了解,误以为xmemcached本身是一个缓存系统.Memcached是一个开源的,C写的分布式key-value缓存,XMemcached只是它的一个访问客户端.Memcached通过网络协议跟客户端交互,通过客户端你才可以去使用memcached,xmemcached是它的j

Cassandra 是什么? Apache Cassandra 以其可扩展性和容错分布式数据库系统而被人所熟知.Cassandra 起源于Facebook 最初创建于 Amazon Dynamo 和谷歌 BigTable 的一个项目,并从此成长为一个在苹果和 Netflix 等公司大量使用的开源系统.以下是一些 Cassandra 的关键属性: 高扩展性和高可用性(Cassandra 集群是分散的,因此没有单点故障) 可以近似线性的(集群扩大一倍,吞吐量扩大2倍) 非常高的写入吞吐量和良好的读取

实际应用中发现,部分节点性能不足,某些较大的服务如果跑在这些机器上.会很快消耗该机器的内存和cpu资源,如果用uptime看一下的就会发现负载特别高(合理的范围这个值应该等于cpu个数),高到一定值就会导致该节点挂了. 比较好的方式是 1:底层,采用性能高的服务器用openstack分出多个虚机,通过资源的自动伸缩,但是目前还没有这个条件.直接跑在低性能的裸机上. 2:应用层,把大型服务重构成可以水平扩展的微服务,然后多个微服务分配在多个节点. 由于上述短时间难以搞定,但是为了保证集群的健康,还

(转)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTk0MTM1Mw==&mid=2650629396&idx=1&sn=3ec17927b3d32c7bc9692c809d1f69cb&chksm=bef91b92898e928417a7608b2ef56deef78b184c65e5fef118dbe8708d4a2d1ebd717979e7f2&mpshare=1&scene=1&srcid=08212GNx1F

calico网络原理及与flannel对比 https://blog.csdn.net/ganpuzhong42/article/details/77853131 2017年09月05日 16:34:41 dewey-ly 阅读数 21282   最近在搞paas的内容,也刚接触了kubernetes,都涉及到了网络覆盖的内容,也就是跨主机容器之间的通信,本身docker有原生的跨主机通信方案,但是效率很差.所以出现了一系列的开源组件,如flannel,calico,weave等.这里主要介绍一

1 优化思路 作为架构师或者开发人员,说到数据库性能优化,你的思路是什么样的? 或者具体一点,如果在面试的时候遇到这个问题:你会从哪些维度来优化数据库, 你会怎么回答? 我们在第一节课开始的时候讲了,这四节课的目标是为了让大家建立数据库的知识 体系,和正确的调优的思路. 我们说到性能调优,大部分时候想要实现的目标是让我们的查询更快.一个查询的 动作又是由很多个环节组成的,每个环节都会消耗时间,我们在第一节课讲 SQL 语句的 执行流程的时候已经分析过了. 我们要减少查询所消耗的时间,就要从每一个

Sysstat是一个工具集,包括sar.pidstat.iostat.mpstat.sadf.sadc.其中sar是其中最强大,也是最能符合我们测试要求的工具,同时pidstat也是非常有用的东东,因此本文结合性能测试重点介绍这两个工具. 1.Sysstat下载地址 下载:http://sebastien.godard.pagesperso-orange.fr/download.html 2.Sysstat的安装 #解压tar.gz包 tar -zxvf sysstat-12.4.0.tar.g

目录 一.系统环境 二.前言 三.pod的调度 3.1 pod的调度概述 3.2 pod自动调度 3.2.1 创建3个主机端口为80的pod 3.3 使用nodeName 字段指定pod运行在哪个节点 3.4 使用节点标签nodeSelector指定pod运行在哪个节点 3.4.1 查看标签 3.4.2 创建标签 3.4.3 通过标签控制pod在哪个节点运行 3.5 使用亲和性与反亲和性调度pod 3.5.1 使用硬策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringE

背景 NanoProfiler是一个EF Learning Labs出品的免费性能监控类库(即将开源).它的思想和使用方式类似于MiniProfiler的.但是,设计理念有较大差异. MiniProfiler更像是一个面向开发和测试环境的性能监控类库,它的关注点(我说的不一定对,仅代表一家之言),更多的是提供了对微软的ASP.NET MVC,EntityFramework,WCF等主流前后端类库的封装和整合,如果你的项目恰巧从前端到后端都用到这些类库,它可以将从前端到后端的性能监控数据合并到一个

Twitter Bootstrap 3.0 终于正式发布了.这是一个圆滑的,直观的和强大的移动优先的前端框架,用于更快,更容易的 Web 开发.几乎一切都已经被重新设计和重建,更好的支持移动端设备. 最新的 Twitter Booststrap 包含四层网格类​​——手机,平板电脑,台式机,和大型桌面,你可以做一些超级疯狂的布局.定制器进行了重新设计,现在在浏览器中编译,而不是 Heroku 上,有更好的依赖性支持,甚至有内置的错误处理.更妙的是,可以把你的定制保存在一个匿名 Gist 中,以方

1.这里的吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求.       2.压力测试的前提:1>并发用户数 2>总请求数 3>请求资源描述       3.用户平均请求等待时间主要用户衡量服务器在一定并发用户数的情况下,对于单个用户的服务器质量:而服务器平均请求处理时间与前者相比,则用于衡量服务器的整体服务质量,它其实就是吞吐率的倒数.   4.对http header中标记为Connection: Keep-Alive的请求,开启web服务器的长连接支持.减少系统调用accept的次数,即