尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3579 HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.2

APISEVEN
和
Kong
EE
的性能评测
--
GigaOm
⾼性能API管理测试
产品评估：API7和Kong企业版
1
-
摘要3
2
-
云上的API
管理5
API76
图1.
API7技术架构7
Kong
企业版7
3
-
GigaOm
API负载测试设置9
API
压⼒测试9
测试环境10
单节点10
环境清单10
软件版本信息11
应⽤程序开发，且能降低计算成本的开销。 更重要的是，许多组织也依赖API和微服务来实现⾼性能和可⽤性。在本⽂中，我们将“⾼性能”定义 为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最⼤延迟⼩于30毫秒。对公司⽽⾔，对性能的需求和 对管理的需求⼀样，因为公司依靠API交易速率来跟上业务发展速度。
API管理解决⽅案不能成为性能瓶颈。许多公司都在寻找跨多个API端点的负载均衡和⾼交易量吞吐的 解决⽅案 解决⽅案。如果业务每秒有1000个交易，⼀个⽉内就会有30亿次
API
调⽤。拥有⼤流量的公司通常每 ⽉API调⽤次数超过100亿次。因此，在选择API管理解决⽅案时，性能是⼀个关键因素。
在本⽂中，我们展⽰了使⽤2个全⽣命周期API管理平台完成的性能测试结果：API7
和
Kong
企业版 （Kong
EE)。
在我们的单节点设置中，API7所有的压⼒测试结果都优于Kong
EE。在每秒10

Apache APISIX 微服务⽹网关性能架构解析 --by Yuansheng 王院⽣生 通过写书开始交朋友 《OpenResty 最佳实践》 今年年 3 ⽉月和温铭创办深圳⽀支流科 技，专注微服务的开源技术公司。 Apache APISIX PPMC 成员。 公司刚起步，希望⼤大家⽀支持。 开源，开⼼心 开源，开⼼心 理理想主义者，想活的有理理想 Yuansheng why? ⾏行行业⽼老老⼤大：⼤大多基于 Java + JS，性能差，不不⽀支持⼆二 次开发。⽐比如 Apigee、3Scale、Amazon 等。 ⾏行行业远⻅见者：多基于 OpenResty + Golang，少数开 源，⽐比如：Tyk、Kong 等，代码量量较重。 Apache APISIX 机会：轻巧 + 极致性能 + 热插件 宣布开源 CNCF ⾸首个商业⽤用户 ⽣生产⽤用户上线 核⼼心代码量量，3892 ⾏行行 • 极致的动态转发性能 • 平均请求延迟： 740 us • 插件热加载/卸载 • 允许插件挂载任何阶段 • 路路由⾃自身也是插件 Apache APISIX ⾃自豪 • ⽀支持 ARM64 • 完整⽀支持 IPv6 • 物联⽹网 MQTT 协议 • 基于 OpenResty / Tengine • 极致性能 jsonschema • ASF

Think in Cloud . 北北京 Think in Cloud . 北北京 基于Kubernetes构建容器器云平台的实践 UCloud优刻得实验室负责⼈人 叶理理灯 中⽴立安全·赋能产业 Think in Cloud . 北北京 UCloud内部容器器平台，提供弹性、分布 式的应⽤用托管服务平台，帮助开发者⼀一站 式轻松开发并部署应⽤用程序。KUN底层基 于 Kubernetes Blackbox Exporter，实现服务的⿊黑盒主动拨测； G. ⾃自研 Probe Exporter，进⾏行行各种功能的拨测，提供 metrics； • 使⽤用 Alert Manager 聚合报警，调⽤用 Monitor Manager 提供的 Web Hook； • ⾃自研 Monitor Manager： A. 提供 Web Hook 给 Alert Manager，实现告警信息的发送，发送渠道包括邮件和微信； Think in Cloud . 北北京 ⾃自研CNI插件 与VPC⽹网络深度集成 UK8S集群⽹网络⽅方案 利利⽤用SecondaryIP API实现IP管理理 ⽆无overlay 性能与云主机⼀一致 Pod⽹网络可与物理理云 托管云直接互通 Think in Cloud . 北北京 • 根据Pod1内的路路由规则将IP包通过Pod1 eth0发 送到云主机对应vethpair设备

Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Last Updated: 2023-03-25 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Enter your first name community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 扩展集群并调整生产环境中的性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 使用 TUNED 配置集扩展主机 第 第 4 章 章 优 优化 化计 计算 算资 资源 源 4.1. 过量使用 4.2. 镜像注意事项 4.2.1. 使用预部署的镜像提高效率 4.2.2. 预拉取镜像 4.3. 使用 RHEL 工具容器镜像进行调试 4.4. 使用基于 ANSIBLE 的健康检查进行调试 第 第 5 章 章 优 优化持久性存 化持久性存储 储 5.1. 概述 5.2

Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了扩展集群和优化 OpenShift Container Platform 环境性能的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 境的推荐主机实 实践 践 2.1. 管理 CPU 过量使用 2.2. 禁用透明巨页 2.3. 使用 RECEIVE FLOW STEERING（RFS）提高网络性能 2.4. 选择您的网络设置 2.5. 确保 Z/VM 上使用 HYPERPAV 的高磁盘性能 2.6. IBM Z 主机上的 RHEL KVM 建议 第 第 3 章 章 推荐的集群 推荐的集群扩 扩展 展实 实践 践 3.1. 扩展集群的建议实践

TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod，应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 控制面和数据面算法复杂度都是O(1) • 经历了二十多年的运行，比较稳定成熟 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack，由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性，功能足够丰富 弯路 度算法丰富。 • 优势 • 完全绕过了conntrack/iptables • 对内核修改更小 04 性能测试 性能测试踩过的坑 设置测试环境 • 配置一样的cluster，性能可能不同。 • 多个CVM分布在同一台物理主机 • 同一个cluster，在不同的时间段，性能可能不同 • cpu 超卖 • 使用同一个cluster，在相近的时间段，比较两种mode • 使得cpu成为瓶颈点

MOSN 高性能网络扩展实践 王发康 2021 Gopher Meetup HZ About Me 王发康 蚂蚁集团 可信原生技术部，技术专家 蚂蚁集团技术专家，专注于高性能网络服务器研发，MOSN、Tengine 开源项目核 心成员，目前关注云原生 ServiceMesh、Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源，乐于分享。 https://github.com/wangfakang 实践效果 03 MoE Roadmap 04 MoE 背景介绍 MoE 是什么 为什么做 MoE 方案调研与分析 MoE 背景介绍 — 什么是 MoE 处理性能高 （C++） 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MoE = MOSN + Envoy 相互融合，各取所长 在 Service Mesh 领域，Envoy 和 MOSN 作为其数据面 sidecar 跨语言语言支持（C/C++/Rust）、 隔离性、安全性、敏捷性 处于试验阶段，性能损耗较大； WASM 目前仅对C/C++/Rust 友好， 对 GoLang Runtime 还未完全支持； 不能复用已有的 SDK，需要做网络 IO 适配改造 External-Proc Extension 跨语言支持、隔离性 需要跨进程通信性能低（UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍)； 需要扩展具备

KubeBrain 字节跳动高性能 K8s 元信息存储 许辰 字节跳动资深研发工程师 许 辰 字节跳动基础架构工程师  本科和硕士毕业于北京大学计算机系  负责大规模 Kubernetes 系统的构建和优化  KubeBrain/ KubeGateway/ KubeZoo 等多个项目的发起人 • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 背景 新场景对 Kubernetes 性能要求更高  离线场景，Pod 生命周期短、变更频率高 如何扩展 Kubernetes 集群 单个集群规模垂直扩展 多个集群横向扩展  降低运维管理成本  减少资源碎片  提高资源利用率 Kubernetes 的架构特点 中心化架构 所有组件通过 apisever 交互 随着规模增大存储系统成为瓶颈 etcd 存在性能问题 apiserver 各组件 apiserver 元信息存储 etcd etcd 存在的问题 自研元信息存储 调优 etcd 参数 按照对象拆分 etcd 设计新的元信息存储 … 如何解决存储瓶颈？ KubeBrain 1. 大脑 2. 谐音科比 Kobe Bryant • 背景介绍 • 设计思路 • 性能优化 • 落地效果 • 未来演进 K8s 元信息存储的需求 (1)  读 •