1.kudu是什么? 2.kudu基本概念 特点:  High availability(高可用性).Tablet server 和 Master 使用 Raft Consensus Algorithm 来保证节点的高可用,确保只要有一半以上的副本可用,该 tablet 便可用于读写.例如,如果3个副本中有2个或5个副本中的3个可用,则该tablet可用.即使在 leader tablet 出现故障的情况下,读取功能也可以通过 read-only(只读的)follower tablets 来进行

  https://discuss.elastic.co/t/memory-usage-of-the-machine-with-es-is-continuously-increasing/23537/7 里提到ES内存缓慢上升可能是因为小文件过多(ES本身会在index时候建立大量的小文件),linux dentry 和 inode cache会增加.可以通过设置vfs_cache_pressure 让操作系统进行高优先级回收. 当然,还可能是因为ES lucene自身内存泄漏bug导致. Yo

iOS app内存分析套路 Xcode下查看app内存使用情况有2中方法: Navigator导航栏中的Debug navigator中的Memory Instruments 一．Debug navigator中的Memory 此方法是查看内存最简单直接有效的方法,真机调试时,通过Debug navigator中Memory查看app内存,入口如图 根据这个值查看app内存占用,这个内存是当前app占用的总内存,是堆栈内存.虚拟内存(OpenGL占用的显存算在虚拟内存中里面)的总和. 二．Ins

这是一个Winform程序,用于项目中的定时运算.症状是,运行一段时间后,内存持续上升.如一天内就能够达到300M. 打开.Net Memory Profiler,监控该程序,一段时间后,看到该程序产生了大量的Int32[]与string. 于是跟着这些个Int32数组与字符串乱点,发现引用链还有很多不同的. 为什么这些Int32数组不被回收呢? 打开Windbg,输入如下命令: :> !finalizequeue SyncBlocks to be cleaned up: MTA Interfa

前言: 近阶段都在探索android性能测试方面的东西,其中一个很重要的指标就是内存.对于内存,主要是一些gc是不是及时,或者说一些引用有没有及时释放,有没有导致oom或者内存持续增加导致卡顿,有没有大规模的内存抖动.近期项目由于个别模块大改,所以也就想把性能测试的东西在实际项目中实践进去,本文就是针对实践过程进行一下分享. Memory Monitor: 1.1内测实时显示监控 Memory Monitor是android studio自带的一个非常好用的一个检测内存变化的工具,他能实时监控针

前言: 近阶段都在探索android性能测试方面的东西,其中一个很重要的指标就是内存.对于内存,主要是一些gc是不是及时,或者说一些引用有没有及时释放,有没有导致oom或者内存持续增加导致卡顿,有没有大规模的内存抖动.近期项目由于个别模块大改,所以也就想把性能测试的东西在实际项目中实践进去,本文就是针对实践过程进行一下分享. Memory Monitor: Memory Monitor是android studio自带的一个非常好用的一个检测内存变化的工具,他能实时监控针对于某个进程的内存变化,

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 记一次压测时Java内存泄漏问题的发现过程(2017-08-14) [前篇] ①20170811进行A系统与B系统之间的会话功能进行压测,加上脚本准备期间的聊天消息,预计累计聊天30w+条消息: ②20170814原计划加大量对会话功能进行压测,情况如下: [应用表现] ①B系统前台打开报错“504”: ②查看后台应用CPU情况,CPU利用率高达700+%(8核): ③查看后台内存情况,持续FullGC,且一次FullGC的时长在9s左右,从这里可

一 对比 存储空间对比: 查询性能对比: 二 设计方案 将数据拆分为:历史数据(hdfs+parquet+snappy)+ 近期数据(kudu),可以兼具各种优点: 1)整体低于10%的磁盘占用: 2)更少的查询耗时: 3)近期数据实时更新: 4)近期数据可修改: 5)kudu集群重启时间降低90%: 6)impala并行scan:scan kudu + scan hdfs: 三 改造方案 利用视图 create view v_table asselect * from parquet_tabl

或许这个题目起得有点太高调了,不过我只是想纠正一些童鞋对于autorelease的认识,如果能帮到几个人,那这篇文章也就值得了!当然,高手请绕道 本文主要探讨两个方面:(1)autorelease对象到底是合适被析构的?(2)OC内部是如何处理一个被autorelease掉的对象的? (1)autorelease对象到底是何时被析构的? 这个问题说难不难,但说简单也不简单.我们还是先看一类熟悉的不能再熟悉的代码吧: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad

如何优化运行在webkit上的web app 近来公司有个web app 项目运行在移动版android系统上,发现在电脑上跑的很流畅的web页面在移动版webkit上非常不流畅.根本无法和native app相媲美.HTML5的性能还真是让人纠结啊的egg pain... 后来发现国外的 Netflix 网络电视服务提供商的web app,全是HTML5实现的,而且2年前就跑在了250多种移动设备上,在40多个国家上市,UI非常流畅.所以觉得HTML5还是勉强有救的. 公司找了Netflix的

简单的介绍一下,我使用MongoDB的场景. 我们现在的物联网环境下,有部分数据,采样频率为2000条记录/分钟,这样下来一天24*60*2000=2880000约等于300万条数据,以后必然还会增加.之前数据库使用的是mssql,对于数据库的压力很大,同时又需要保证历史查询的响应速度,这种情况下,在单表中数据量大,同时存在读写操作.不得已采用MongoDB来存储数据.如果使用MongoDB,则至少需要三台机器,两台实现读写分离,一台作为仲裁(当然条件不允许也可以不用),每台机器的内存暂时配置在

网关 这里提到的网关特指API网关.API网关是在微服务架构的演进过程中产生的,其核心功能是聚合后端服务,为客户端调用提供统一的门户.由于网关的集中式管理,在其上又衍生了限流.负载.路由管理.安全防护等新的需求和功能.基于应用系统现状,我们将网关进一步的细分为带有业务逻辑的业务网关和专注于服务聚合.路由的中台网关.具体来说,业务网关一般是指某一个业务系统的网关,其除了聚合本系统的后端服务之外,还会额外承担一些业务逻辑,比如通用的用户鉴权.基于业务的路由规则等.中台网关,是跨系统的.是将已有的平台

日常Bug排查-系统失去响应-Redis使用不当 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材_. Bug现场 开发反应线上系统出现失去响应的现象,收到业务告警已经频繁MarkAndSweep(Full GC)告警.于是找到笔者进行排查. 看基础监控 首先呢,当然是看我们的监控了,找到对应失去响应的系统的ip,看下我们的基础监控. 机器内存持续上升.因为我们是java系统,堆的大小一开始已经设置了最大值. --XX:Xms2g -Xm

kudu tserver占用内存过高后会拒绝部分写请求,日志如下: 19/06/01 13:34:12 INFO AsyncKuduClient: Invalidating location 34b1c13d04664cc8bae6689d39b08b77($kudu_tserver:7050) for tablet 858c055c456549569af77d14eaf997e5: Service unavailable: Soft memory limit exceeded (at 92.3

.Net内存泄露原因及解决办法 1.    什么是.Net内存泄露 (1).NET 应用程序中的内存 您大概已经知道,.NET 应用程序中要使用多种类型的内存,包括:堆栈.非托管堆和托管堆.这里我们需要简单回顾一下. 以运行库为目标的代码称为托管代码,而不以运行库为目标的代码称为非托管代码. 在运行库的控制下执行的代码称作托管代码.相反,在运行库之外运行的代码称作非托管代码.COM 组件.ActiveX 接口和 Win32 API 函数都是非托管代码的示例. COM/COM++组件,Active

Kudu White Paper http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/0-5-0/topics/kudu_resources.html http://getkudu.io/overview.html   Kudu is a new storage system designed and implemented from the ground up to fill this gap between high-throughput seq

硬广:<IOS性能调优系列>第二篇,持续更新,欢迎关注. 第一篇介绍了Analyze对App做静态分析,可以发现应用中的内存泄漏问题,对于有些内存泄漏情况通过静态分析无法解决的,可以通过动态分析来发现,分析起来更有针对性. 从本篇开始介绍XCode提供的强大的分析工具Instruments,内存分析只是Instruments中的一个功能,其他功能后续介绍. 使用Instruments动态分析内存泄漏 Instruments中的Leaks功能主要用于分析内存泄漏,还是以<IOS性能调优系列

原文作者:Gustavo Duarte 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/post/what-your-computer-does-while-you-wait Page Cache, the Affair Between Memory and Files 工作于内存和文件之间的页缓存 Previously we looked at how the kernel manages virtual memory for a user process, but

要让垃圾收集(GC)回收程序不再使用的对象,对象的逻辑 生命周期(应用程序使用它的时间)和对该对象拥有的引用的实际 生命周期必须是相同的.在大多数时候,好的软件工程技术保证这是自动实现的,不用我们对对象生命周期问题花费过多心思.但是偶尔我们会创建一个引用,它在内存中包含对象的时间比我们预期的要长得多,这种情况称为无意识的对象保留(unintentional object retention). 全局 Map 造成的内存泄漏 无意识对象保留最常见的原因是使用 Map 将元数据与临时对象(trans

1.概述 Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目.它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度. 2.内容 现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能.过去开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统,这些工具包含了数据分析的各个层面,例如列式存储格式(Parquet,ORC),内存计算模型(Drill,Spark,Impala

本文由  网易云发布. 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统--kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那么同为分