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[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践 0

Performance Benchmark

[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践

1. 前言 到了年底果然都不太平，最近又收到了运维报警：表示有些服务器负载非常高，让我们定位问题。 还真是想什么来什么，前些天还故意把某些服务器的负载提高（没错，老板让我写个 BUG！），不过还好是不同的环境互相没有影响。

[汇总]DevOps资源 0

DevOps Practice

[汇总]DevOps资源

Cloud Toolkit面向 IntelliJ的工具 本地应用一键部署到任何机器上 IDE 内置的命令行终端 文件上传到服务器 谷歌开源Tekton：Kubernetes原生的CI/CD构建框架 妹子一个rm -rf把公司服务器数据删没了 Google SRE Books: Building Secure & Reliable Systems The Site Reliability Workbook   本文主要分析了 NGINX、Kong、APISIX、Tyk、Zuul、Gravitee 几个开源 API 网关架构及基本功能 换掉VMware？轻量级虚拟机Multipass，横空出世！ Maven官宣：干掉Maven和Gradle！推出更强更快更牛逼的新一代构建工具，炸裂！ 比 Xshell 还好用的 SSH...

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验 0

Elasticsearch

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验

Meltwater 的工程师通过官方技术博客分享了他们如何运行和维护 400+ 节点的 Elasticsearch 集群。主要介绍了业务中积累的时间序列数据的特点、数据量和每日滚动索引策略，以及他们对 Elasticsearch 版本的选择（没错，目前他们使用的是 1.X，而且做了源码级的修改）、为何不选择托管的云服务、索引结构和分片规划等，最后重点介绍了他们在性能方面的努力和经验，给出了一个性能参考列表。

[转]日均5亿查询量，京东到家订单中心ES架构演进 0

Elasticsearch

[转]日均5亿查询量，京东到家订单中心ES架构演进

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在 MySQL 中，但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。 同时对于一些复杂的查询，MySQL 支持得不够友好，所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。

[转]为什么不用原生Spring-Cloud-Config 0

Register&Config Center

[转]为什么不用原生Spring-Cloud-Config

近几年传统应用架构已经逐渐朝着微服务架构演进。那么随着业务的发展，微服务越来越庞大，此时服务配置的管理变得会复杂起来。为了方便服务配置文件统一管理，实时更新，配置中心应运而生。 其实，所谓配置中心，就是将配置的数据放在某种存储介质中，该介质可以是 File(例如Git、Svn) Database(例如mysql、oracle) nosql Database(例如Redis、Memacache、MongoDb) 其他第三方中间件(例如Zookeeper)

[总结]网易考拉基于Dubbo的微服务改造实践 0

MS Config Center

[总结]网易考拉基于Dubbo的微服务改造实践

网易考拉（以下简称考拉）是网易旗下以跨境业务为主的综合型电商，自2015年1月9日上线公测后，业务保持了高速增长，这背后离不开其技术团队的支撑。微服务化是电商IT架构演化的必然趋势，网易考拉的服务架构演进也经历了从单体应用走向微服务化的整个过程，以下整理自网易考拉陶杨在近期Apache Dubbo Meetup上的分享，通过该文，您将了解到： 考拉架构的演进过程 考拉在服务化改造方面的实践 考拉在解决注册中心性能瓶颈方面的实践 考拉未来的规划

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Performance Diagnosing

[转]Mysql性能优化实践

1. 一 题记 最近公司项目添加新功能，上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口，而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范，导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效，进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家，因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题，在此从全局角度，记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。 2. 二、优化思路 数据查询慢，不代表 SQL 语句写法有问题。 首先，我们需要找到问题的源头才能“对症下药”。笔者用一张流程图展示 MySQL 优化的思路： 无需更多言语，从图中可以清楚地看出，导致数据查询慢的原因有多种，如：缓存失效，在此一段时间内由于高并发访问导致 MySQL 服务器崩溃；SQL 语句编写问题；MySQL 服务器参数问题；硬件配置限制 MySQL 服务性能问题等。 3. 三、查看 MySQL 服务器运行的状态值 如果系统的并发请求数不高，且查询速度慢，可以忽略该步骤直接进行...