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Go语言性能剖析利器--pprof实战

作者:耿宗杰 前言 关于pprof的文章在网上已是汗牛充栋,却是千篇一律的命令介绍,鲜有真正实操的,本文将参考Go社区资料,结合自己的经验,实战Go程序的性能分析与优化过程。 优化思路 首先说一下性能优化的一般思路。系统性能的分析优化,一定是从大到小的步骤来进行的,即从业务架构的优化,到系统架构的优化,再到系统模块间的优化,最后到代码编写层面的优化。业务架构的优化是最具性价比的,技术难度相对较小,却可以带来大幅的性能提升。比如通过和同事或外部门沟通,减少了一些接口调用或者去掉了不必要的复杂的业务逻辑,可以轻松提升整个系统的性能。系统架构的优化,比如加入缓存,由http改进为rpc等,也可以在少量投入下带来较大的性能提升。最后是程序代码级别的性能优化,这又分为两方面,一是合格的数据结构与使用,二才是在此基础上的性能剖析。比如在Go语言中使用slice这种方便的数据结构时,尽可能提前申请足够的内存防止append超过容量时的内存申请和数据拷贝;使用并发保护时尽量由RWMutex 代替mutex,甚至在极高并发场景下使用更细粒度的原子操作代替锁等等。 优化实践 下面进入正文,待优化程序是社区...

基于云原生的集群自愈系统 Flink Cluster Inspector

作者: 舟柒、楼台 1. 业务背景与挑战 1.1 实时计算集群现状 关于热点机器处理一直是阿里云 Flink 集群运维的一大痛点,不管在日常还是大促都已经是比较严重的问题,同时这也是分布式系统的老大难问题。而在今年整个阿里云成本控制的背景下,随着集群水位的逐步抬升,热点问题愈发严重。日均有上千次的热点机器出现,并且在晚上业务高峰期,整个热点持续时间会超过 60min,对于业务以及对于平台影响是比较大的。 这里的影响是体现在稳定,成本,效率三方面的,首先热点会导致作业的部分节点延时,高 SLA 要求任务的性能得不到保障,类似于下面这张图。其次,受热点机器这个短板的影响,整体集群水位没有办法进一步抬升,影响成本控制。最后在我们没有一个比较好地机制去处理热点的情况下,是需要人肉并且非常被动地去处理热点,费时费力,影响效率。 面对全面影响运维领域(稳定成本效率三个方面)的热点问题,我们开发的 Flink 集群的自愈系统,出发点就是要解决 Flink 集群的热点机器问题。 1.2 热点问题分析 接下来具体分析为什么会产生机器热点。实际上不管说集群是 20% 还是 60% 的物理水位,整体集群的物...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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