一.启动kafka broker时异常 nohup /mnt/sata1/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/kafka-server-start.sh /mnt/sata1/kafka_2.11-0.10.0.1/config/server.properties & 异常: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c0000000, 1073741824, 0) fai

linux内存监控 要明白docker容器内存是如何计算的,首先要明白linux中内存的相关概念. 使用free命令可以查看当前内存使用情况. [root@localhost ~]$ free total used free shared buffers cached Mem: 264420684 213853512 50567172 71822688 2095364 175733516 -/+ buffers/cache: 36024632 228396052 Swap: 16777212 1

缘起: 监控(docker stats)显示容器内存被用完了,进入容器瞅了瞅,没有发现使用内存多的进程,使用awk等工具把容器所有进程使用的内存加起来看看,距离用完还远了去了,何故? 分析: 该不会docker stats计算错误? 进入/sys/fs/cgroup/memory/docker/xxxxx/ 查看memory.usage ,确认计算没有错误 我们知道,系统内存会有一部分被buffer.cache之类占用,linux也会把这部分内存算到已使用,对于容器来讲,也应该存在此“问题”,而

linux虚拟机中的kafka docker 容器外网显示: 原因: kafka的外网IP端口配置参数设置错误. 原-->设置了容器的IP端口. 改-->设置宿主机的ip以及宿主机上的端口. 摘取: Kafka跨网络访问设置   实际场景: kafka应用通过docker进行部署并暴露出不同kafka节点到不同的指定端口: 业务系统通过虚拟机进行部署: docker宿主机与业务系统在同一个局域网: 报错: 业务系统连接kafka时返回docker kafka服务名及原端口(9092) can

docker容器内存和CPU使用限制 示例如下 sudo docker run --name seckill0 -p 8080:8080 -m 1024M --cpus=0.2 -d seckill:v0 sudo docker run --name seckill1 -p 8081:8080 -m 1024M --cpus=0.2 -d seckill:v0 sudo docker run --name seckill2 -p 8082:8080 -m 1024M --cpus=0.2 -d

Docker 内存限制: centos /bin/bash  查看容器实例 内存限制: 限制容器内存大小:docker run -d -i -t -m 256M --memory-swap 512M --name centos centos /bin/bash -m, --memory # 内存限制大小,单位可以为 b,k,M,g:最小为4M --memory-swap # 内存+交换分区大小总限制 --memory-reservation # 预留内存大小:容器在宿主机最小占用内存: --oo

1. 启动zookeeper容器 docker search zookeeper docker pull wurstmeister/zookeeper docker run -d --name zookeeper --restart=always -p : -t wurstmeister/zookeeper 2. 启动kafka容器 docker search kafka docker pull wurstmeister/kafka //docker run -d --name kafka --

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0

停止容器: docker stop id 更新配额: docker update -m 80G id 内存参数和大小 容器ID重启容器:docker start id

简介 该文章适用于配置低,特别是内存低的服务器,在用容器部署服务时有可能会因为容器占用内存过高导致服务挂掉时参考解决(不是运行在容器里的话,也是可以修改mysql的配置文件限制内存占用) 最近用docker部署了个系统,服务器配置是1G的内存,跑了两个容器,一个wbe服务,一个是mysql,使用的过程中发现服务经常挂,一开始因为运行的服务不太重要并且没时间处理就没太在意,每次挂了我就上传restart重启一下镜像.后面找了个时间排查了问题,查看了下docker-compose的日志,发现是因为运

基本上每个成熟的框架或者工具都有一套内存管理机制 BufferPool 是Kafka  用来管理内存的工具类         BufferPool内存管理包含2个部分,已用空间+可用空间(未申请空间+已申请未使用空间) 的总和代表BufferPool的总量,用totalMemory表示(由buffer.memory配置): 可使用的空间,它又包括两个部分:上半部分代表未申请未使用的部分,用availableMemory表示:下半部分代表已经申请但没有使用的部分,用一个ByteBuffer队列(D

目录 一 运行官方示例 1,Clone代码并编译 2,创建Dockerfile构建镜像 3,启动容器 二 生成dump转储文件 1,制造问题 2,创建dump文件 三 分析dump文件 1,创建一个用于分析的临时容器 2,分析死锁 3,分析内存泄漏 教程:官方文档https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/core/diagnostics/debug-memory-leak 环境:Linux.Docker..NET Core 3.1 SDK及更高版本 示例代码

一.现象 服务部署后内存总体呈上升趋势 二.排查过程 通过go tool pprof收集了三天内存数据 2月11号数据: 2月14号数据: 2月15号数据: 可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题.而newPartitionProducer是分区生产者,因此查看分区相关的数据. 最近增加的topic:ai_face_process_topic,这个是AI换脸的,每生成一个视频都要通过Kafka中转消息到视频处理服务器. 查阅数据库看视频生成记录.20

0. 前言 消息队列MQ,这个在一般的系统上都是会用到的一个中间件,我选择Kafka作为练手的一个中间件,Kafka依赖Zookeeper.Zookeeper安装上一篇博客已经介绍过了. 1. Kafka Image构建 Dockerfile FROM openjdk:8-jdk-alpine RUN apk add --no-cache bash && rm -rf /var/cache/apk/* && /bin/bash RUN wget http://mirrors

一直运行的docker容器显示内存已经耗尽,并且容器内存耗尽也没出现重启情况,通过后台查看发现进程没有占用多少内存.内存的监控使用的是cadvisor,计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式,所以决定对docker的内存计算做下研究. docker version: Client: Version: 1.12.6 API version: 1.24 Go version: go1.6.4 Git commit: 78d1802 Built: Tue Jan 10 20:20:01 201

如果使用官方的Java镜像,或者基于Java镜像构建的Docker镜像,都可以通过传递 JAVA_OPTS 环境变量来轻松地设置JVM的内存参数.比如,对于官方Tomcat 镜像,我们可以执行下面命令来启动一个最大内存为512M的tomcat实例 docker run --rm -e JAVA_OPTS='-Xmx512m' tomcat:8 在日志中,我们可以清楚地发现设置已经生效 “Command line argument: -Xmx512m” 02-Apr-2016 12:46:26.9

前言 安装再docker中的tomcat,在下载大文件或者某些情况下,会出现tomcat的内存溢出等情况,所以需要配置tomcat的内存大小,docker中的tomcat内存大小配置有四种方式. 一.修改catalina.sh 加入JVM: JAVA_OPTS="-server -Dfile.encoding=UTF-8 -Xms4g -Xmx4g -Xmn1g -Xss512K -verbose:gc -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxTenuringThresho

1.Kafka的客户端缓冲机制 首先,先得给大家明确一个事情,那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候,一定是有一个内存缓冲机制的. 也就是说,消息会先写入一个内存缓冲中,然后多条消息组成了一个Batch,才会一次网络通信吧把Batch发送过去. 2.内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意,其实就是把多条消息组成一个Batch,一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch. 这样每次网络请求都可以发送很多数据过去,避免了一条消息一次网络请求.从而提升了吞吐量,即单位时间

为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github 地址:https://github.com/johnmpage/logback-kafka 本来打算引用一下这个jar就完事了,没想到在pom里下不下来,只好把源码下了,拷贝了代码过来,自己修改一下. 首先,安装一个Kafka,作为一个懒得出神入化得程序员,我选择的安装方式是 启动zookeeper容器 docke

一,指定内存大小的参数: [root@localhost liuhongdi]# docker run -idt --name kafka2 --hostname kafka2 -m 200M --memory-swap 230M --privileged kafka:0.1 /usr/sbin/init 5286d44361bfffcb334044f02b7ebe2399a7949aa5d139b1f226e7813a1b3e35 参数: -m 或 --memory:设置内存的使用限额,例如

有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处,因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例. Docker 如今赢得了许多关注,很多人觉得盛名之下其实难副,因为他们仍然搞不清 Docker 和普通开发者到底有什么关系.许多开发者觉得 Docker 离自己很远,Docker 是生产环境中的工具,和自己无关.我也是花了很长时间才想清楚作为普通开发人员如何在自己的开发中使用 Docker.坦率地说,我仍处在学习的过程中. 这篇文章提供