2020年8月18日
摘要：
MySQL 上一期我讲到微博Feed的存储使用了两层的结构，为了减少对MySQL数据库的访问压力，在前面部署了Memcached缓存，挡住了99%的访问压力，只有1%的请求会访问数据库。然而对于微博业务来说，这1%的请求也有几万QPS，对于单机只能扛几千QPS的MySQL数据库来说还是太大了。为此我
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posted @ 2020-08-18 09:46
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摘要：
今天我们先来看微博信息流架构，也就是微博的Feed是如何构建的。首先什么是Feed呢？根据我的理解，Feed是互联网2.0时代的产物，它与互联网1.0时代的产物——门户网站最大的不同之处就是Feed不需要用户在各个板块之间来回跳转获取信息，而是把不同的信息都聚合在一起，可以供用户源源不断地访问。这里
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posted @ 2020-08-18 09:44
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2020年8月17日
摘要：
可以执行这个命令：kubectl exec -it qqwei-0602-rdb-vehicle-0 -- bash -C "" 中文文档：http://docs.kubernetes.org.cn/643.html kubectl get pod -o wide 查看每个pod被调度到那个node
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posted @ 2020-08-17 16:29
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摘要：
在性能分析的人眼里，性能瓶颈就是性能瓶颈。无论这个性能瓶颈出现在代码层、操作系统层、数据库层还是其他层，最终的目的只有一个结果：解决掉！ 有人可能会觉得这种说法过于霸道。 事实上，我要强调的性能分析能力，是一套分析逻辑。在这一套分析逻辑中，不管是操作系统、代码还是数据库等，所涉及到的都只是基础知识。
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posted @ 2020-08-17 16:20
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摘要：
在大部分的性能项目中，当系统调优到一定程度的时候，性能的瓶颈往往会体现在两类计数器上：一个是CPU，另一个就是磁盘I/O了。所以我们也经常会在一些性能优化的文章中看到两个分类，分别是CPU密集型和磁盘I/O密集型。 有人说为什么不说内存呢？内存是那么重要。不是说内存不会成为瓶颈，只不过内存的瓶颈基本
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posted @ 2020-08-17 16:18
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在性能测试中，参数化数据是少有的每个性能测试工程师都会用得到，却经常出现问题的技术点之一。从我的角度来说，究其原因，大部分是因为对性能参数化数据的理解不足。导致的结果就是用了参数化，但和真实的用户场景不一致，从而使得整个性能测试场景都失去了意义。 这样的例子不在少数。 一个项目开始之初，由于没有历史
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posted @ 2020-08-17 16:17
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并且不是每一个项目都能让你有分析性能瓶颈的机会，因为有很多问题都是重复的。 所以性能分析是一个需要不断总结出自己的分析逻辑的工作，有了这些分析逻辑，才能在新项目中无往不利。请注意我的描述，我强调的是要有自己分析的逻辑，而不是经历多少个性能问题。因为问题可能会遇到新的，但是分析逻辑却是可以复用的。 在
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posted @ 2020-08-17 16:15
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分析的第二阶段 Swap的原理和对TPS的影响 前面有一个扣，是说swap多的问题。要理解swap为什么是黄的，得先知道什么是swap。我先画个简易的示意图。 这里先解释一下，对于一个Linux系统来说，如果配置并开启了swap分区，那么默认的swappiness参数是60。 swappiness是
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posted @ 2020-08-17 16:12
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今天我们来看一个真实的案例。事情是这样的，之前有人在微信上问我一个问题，这个问题的现象很典型：典型的TPS上不去，响应时间增加，资源用不上。 大概的情况是这样的：有两台4C8G的服务器，一台服务器上有2个Tomcat，一台服务器上是DB。压测的混合场景有4个功能模块，其中3个访问一个Tomcat，另
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posted @ 2020-08-17 16:09
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在性能分析中，前端的性能工具，我们只需要关注几条曲线就够了：TPS、响应时间和错误率。这是我经常强调的。 但是关注TPS到底应该关注什么内容，如何判断趋势，判断了趋势之后，又该如何做出调整，调整之后如何定位原因，这才是我们关注TPS的一系列动作。 今天，我们就通过一个实际的案例来解析什么叫TPS的趋
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posted @ 2020-08-17 16:04
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