昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。1、排查思路1.1 定位高负载进程首先

原标题：基于k8s的DevOps实践之路很多快速发展的公司都面临着一个巨大挑战：在需求不断动态横向扩容的同时继续保持系统的高可用性。如何有效解决这一问题，Kubernetes（k8s）应运而生。k8s以运行可扩展工作负载而闻名，它可以根据资源使用情况调整工作负载。白山科技云分发团队基于多年的DevOps实践经验，在白山会运维日第三期与Thoughtworks

第一作者：李建俊，第二作者：杨哲轩，王聪TiKV作为一个分布式KV数据库，使用Raft算法来提供强一致性。Raft算法提供了单一group的一致性，但是单一group无法扩展和均衡。因此，TiKV采用了MultiRaft的方式基于Raft算法提供能兼顾一致性、扩展均衡的KV储存。下文以3.0版本代码为例，讲述raf

查看占用CPU最高的10个进程tidb@:vg_adn_tidbCkhsTest:172.31.30.62~/tidbansible$psaux|grepvPID|sortrnk3|headmysql300496.660.42089525218873436?Sl

Kubernetes工作负载最常用YAML格式的文件来定义。YAML的问题之一就是很难描述清单文件之间的约束或关系。如果你希望检查是否已从受信任的注册表中提取部署到群集中的所有映像，该怎么办？如何防止没有Pod安全策略的工作负载提交到集群？集成静态检查可以在更接近开发生命周期的时间内捕获错误和违反策略的行为。并且由于改善了资源定义

Locust介绍　　Locust是一个易于使用、分布式的负载测试工具，它可以对网站或其他系统进行负载测试，并计算出一个系统能够承受多少的并发用户。Locust完全基于事件，因此可以在一台机器上支持数千名并发用户，与其他基于事件的应用相比，它不使用回调。与jmeter、loadrunner相比，Locust不需要笨重的UI或臃肿的xml

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作者邱天，腾讯云高级工程师，负责腾讯云TKE动态调度器与重调度器产品。背景原生kubernetes调度器只能基于资源的resourcerequest进行调度，然而Pod的真实资源使用率，往往与其所申请资源的request/limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题：1.集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于resourc

作者邱天，腾讯云高级工程师，负责腾讯云TKE动态调度器与重调度器产品。背景原生kubernetes调度器只能基于资源的resourcerequest进行调度，然而Pod的真实资源使用率，往往与其所申请资源的request/limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题：1.集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于resourcerequest，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费；2.而集群中的另外一些节点，其资源的真实使用率事实上已经过载，却无法为调

本文旨在通过一个简化场景（“单服务应用”）下的负载测试，为“JSF业务线程池大小配置”提供基准测试结果，并形成一些普遍适用的结论。