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

一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是MS（主从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的

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

常用Linux服务器命令(http://my.oschina.net/xianggao/blog/396798)理解Linux中Load\_average负载(http://my.oschina.net/xianggao/blog/404599)Linux基本优化指南(http://my.oschina.net/xia

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。