比如接口：/api/v1/query，如何度量这个接口的健康状况？最核心有两个指标，一个是成功 率，一个是延迟，成功率的计算代价比较小，只需要为每个请求指标打上 statuscode 的标签即 可，然后可以求取非 5xx 非 4xx 的请求占比，即可得到成功的数量，除以总量就是成功率。 1 2 3 而对于延迟，如果只是求取平均延迟，代价也比较小，只要把请求总量做成一个 Counter 指 标，把耗时总量做成一个 求，可能恰好是暴露问题的200个请求。 所以在看延迟数据时，我们通常会用分位值，比如99分位，90分位，50分位，所谓的分位值， 就是把一段时间内的所有延迟数据从小到大排序，99分位就是看第99%位置的那个值的大小。 还是上面的例子，平均响应时间是1.18秒，但是99分位时间是10秒，相差巨大，更容易暴露问 题。这里所谓的99分位延迟10秒，可以理解为，99%的请求都在10秒内返回。 的设计初衷了。 Histogram 类型，是把延迟数据分到多个桶里，比如下面的例子，我们查询一个bucket指标看 看效果，虽然这个指标的桶划分不是很合理，也可以说明问题： binlog_consumer_latency_seconds_bucket 这个指标，有一个非常非常重要的标签叫 le，表 示桶上界，上面的例子就表示，binlog的consume延迟数据分成了6个桶，分别统计了每个桶的 总的consume次数：

中间件数据存储场景 • ⽀持POSIX兼容的⽂件API • ⽀持低延迟的⽂件数据访问Curve⽂件系统⾯临的问题 • ⽤户态实现 • 稳定性/可靠性⾼ • 容易更新及维护 • 基于FUSE提供POSIX兼容⽂件接⼝ • 问题 • 相对kernel⽂件系统的实现(ext4, xfs)性能 差异⼤，延迟⾼FUSE⽂件IO读写流程 • 场景1 pytorch example ⽂件访问测试直接访问ext4 • 通过FUSE访问passthrough_ll底层ext4 • 内核调⽤延迟测试 • 与FUSE Daemon通讯120us左右，FUSE Daemon⼤概10us以内 • 瓶颈在/dev/fuse通讯开销基于FUSE可能的优化点 • 降低内核与libfuse通讯延迟 • 基于⽂件属性的操作内核直接返回？ • 基于⽂件数据的操作先内核读写 cache？实现POSIX兼容API途径及问题 • BentoFS 基于rust的实现采⽤LD_Preload⽅式瓶颈分析 • 环境 • FUSE daemon使⽤ passthrough_ll 调⽤底层ext4 • 进程共享内存通信延迟10us+ • others 开销 10us+ • fuse_ll_ops开销10us-基于FUSE的优化框架 • 框架优化的要点 • 共享inode cache • 共享data

history.push API 方法也出现在用户角色配置 时的 API 方法的允许/拒绝列表中。 性能 更快的响应主机维护时段的更新 之前，维护操作仅每分钟重新计算一次，这可能导致启动或停止维护时段时延迟长达 60 秒。 现在，维护操作仍是每分钟重新计算一次，或者只要配置缓存重新加载就会立即重新计算。 每秒，计时器进程都会根据配置更新后维护时段是否有变化，来检查是否需要启动/停止维护操作。因此，启动/停止维护时段的速度取决 的操作、恢复操作和更新操作在触发状态更改后立即（少于 100 毫秒）执行，而以前用户可能会 遇到长达 4 秒的延迟。 通过多个进程（escalator 和 escalation initiator，escalator 和 alerter，preprocessing manager 和 history syncer）之间的进程间通信 （IPC）机制，可以降低延迟。 server 环境加固 现在可以通过限制一些 Zabbix 功能来加固 请注意，无法删除活动/备用节点。 target - 列表中的节点编号或名称（可以通过运行 ha_status 获得） ha_set_failover_delay=delay 设置高可用性 (HA) 故障转移延迟。 支持时间后缀，例如 10 秒，1 分钟。 proxy_config_cache_reload[=] 重新加载 proxy 配置缓存。 target - 逗号分隔的 proxy 名称的列表。

新一代分布式存储系统 Curve 李小翠Curve 是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟 • 可支撑储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 当前实现了高性能块存储，对接OpenStack和 K8s 网易内部线上无故障稳定运行一年多，线上异常演练 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： com/opencurve/curve 概述背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划背景 • 多个存储软件：SDFS、NEFS、NBS • 已有的开源软件：Ceph • 不能胜任性能、延迟敏感的场景 • 异常场景抖动较大（比如慢盘场景） • 去中心节点设计在集群不均衡的情况下需要人工运维 • 基于通用分布式存储构建上层存储服务背景 01 02 03 04 总体设计 系统特性 近期规划单卷4K随机读写IOPS 102k 39.7k 41.7k 127k 4K随机写 4K随机读 Ceph（L/N） Curve 151.89% 204.56% 单卷4K随机读写平均延迟(ms) 1.244 3.2 3.1 0.998 4K随机写 4K随机读 61.12 % 67.8% 测试环境：6台服务器*20块SATA SSD，E5-2660 v4，256G，3副本场景

分。因此, 如果 HousekeepingFrequency 是 1，proxy 启动 30 分后执行第 一次 housekeeping , 一小时后 重复，Zabbix 2.4.0 以后有了 这种延迟行为。 从 Zabbix 3.0.0 开始，可以设 置 HousekeepingFrequency 为 0 来禁止自动 housekeeping.。此时 housekeeping 只能通过 housekeeper_execute 10-86400 60 在单个 VMware 服务的数据收 集之间延迟几秒 此延迟应该设置为任一 VMware 监视项的最小更新间 隔。 这个参数在 Zabbix 2.2.0 之后 得到了支持。 VMwarePerfFrequency no 10-86400 60 从一个 VMware 服务的性能计 数器数据检索中延迟几秒 该延迟应该设置为任一 VMware 监控的监控项（使用 VMware 监控项的值。 也可参见: 从属监控项 5.5 告警并行处理 在以前的版本中使用单个告警器进程来发送问题通知，告警是一个一个的发出，在大规模的环境中有大量事件紧挨连 续发生的情况下，告警可能会发生延迟。类似地，在实时性较高和实时性较低的媒体类型 (如短信和电子邮件) 混合存在的环境中，可能会 存在延时，邮件的发送需要等待短信发送完成。 在新版本中，并行处理告警功能已经实现，有一个新的告警管理器进程，如果需要，可以向多个

请注意，无法删除活动/备用节点。 target - 列表中的节点编号 （可以通过运行 ha_status 获 得） ha_set_failover_delay=delay 设置高可用性 (HA) 故障转移延迟。 支持时间后缀，例如 10 秒，1 分钟。 secrets_reload 从 Vault 重新加载机密。 service_cache_reload 重新加载服务管理器缓存。 snmp_cache_reload shell> zabbix_server -c /usr/local/etc/zabbix_server.conf -R log_level_decrease="http poller" 将 HA 故障转移延迟设置为最短 10 秒的示例： shell> zabbix_server -R ha_set_failover_delay=10s 进程用户 Zabbix server 允许使用非 root 用户运行。它将以任何非 如果主节点关闭并成功报告其状态为 “stopped”，另一个节点将在 5 秒内接管。 • 如果主节点关闭/变得不可用，而无法更新其状态，备用节点将等待故障转移延迟 + 5 秒来接管。 故障转移延迟是可配置的，支持的范围在 10 秒到 15 分钟之间 (默认为 1 分钟)。要修改故障切换延迟，可以执行以下命令: zabbix_server -R ha_set_failover_delay=5m 管理 HA 集群 可以使用专用的运行时控制

基于STM32F407 168MHz ✓ 上下文切换：<3us ✓ 任务抢占：<3us ✓ 信号量混洗：<7us ✓ 死锁解除：<9us ✓ 消息传递延迟：<4us ✓ 中断延迟：<2us 支持基于优先级的抢占和极致的任务抢占和中 断延迟，支持裁剪至百KB级别。 性能规格如下(不同功能情况下，性能会有不同)： 集成开发环境 yocto构建 编译器 VSCode插件 CI 上海海思

© XXX Page 1 of 11 Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现）© XXX Page 2 of 11 背景 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 延迟分配/Allocate-on-flush Inline file/data 空间分配 整体设计 空间分配流程 特殊情况 空间回收 小文件处理 并发问题 文件系统扩容 接口设计 RPC接口 空间分配器接口 据。 CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前，尽可能多的积累更多的文件数据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 Inline file/data tent进行记录即可，（0，100MiB，2MiB）。 所以，如果能对文件的多次空间申请分配连续的地址空间，则inode中记录的extent数量可以大大减少，能够降低整个文件系统的元数据量。 对于延迟分配和Inline file这两个特性，需要fuse client端配合完成。 空间分配 整体设计 分配器包括两层结构： 第一层用bitmap进行表示，每个bit标识其所对应的一块空间

压 力，housekeeping 将 在 server 启动以后， 延迟 30 分钟执行。因 此, 如果 Housekeep- ingFrequency 是 1 小 时,serverg 启动 30 分 后执行第一次 housekeeping , 然后 按 1 小时为周期重复执 行。从 Zabbix 2.4.0 以 后有了这种延迟行为。 从 Zabbix 3.0.0 开始， 可以设置 Housekeep- 压 力，housekeeping 将 在 server 启动以后， 延迟 30 分钟执行。因 此, 如果 Housekeep- ingFrequency 是 1 小 时,serverg 启动 30 分 后执行第一次 housekeeping , 然后 按 1 小时为周期重复执 行。从 Zabbix 2.4.0 以 后有了这种延迟行为。 从 Zabbix 3.0.0 开始， 可以设置 Housekeep- 动作操作配置（’ 默认操作步骤持续时 间’，’ 步骤持续时间’ 字段） 239 • slide show configuration (’Default delay’ field) 幻灯片展示配置（’ 默认延迟’ 字段） • user profile settings (’Auto-logout’, ’Refresh’, ’Message timeout’ fields) 用户基本资料配置（’ 自动登录’，’

cpu.qos_level，即多个优先级，使用 qos_level_weight 设置不同优先级权 重，按照 CPU 的使用比例进行资源的划分。并提供唤醒抢占能力。在提高机器利用率的同时，保证高优和延迟敏感的 在线业务不受离线业务的影响。 • 可编程调度：基于 eBPF 的可编程调度框架，支持内核调度器动态扩展调度策略，以满足不同负载的性能需求，具备 以下特点： （1） 标签管理机制：开放 的限制时，Memcg 会触发内存回收，以确保系统的稳定性和可靠性。Memcg 异步回收是一种优化机制，它 可以在系统负载较低的时候，异步地回收 Memcg 中的内存，以避免在系统负载高峰期间出现内存回收的延迟和性能 问题。这种机制可以提高系统的稳定性和可靠性，同时也可以提高系统的性能和响应速度。 • 支持 filescgroup：Cgroup files 子系统提供对系统中一组进程打开的文件数量（即句柄数）进行分组管理，相比于已 传统服务器OS: 数据库/分布式存储 systemd生态 systemd 兼容工具 Job调度器 可靠性框架 sysmaster-core sysmaster-init 并行启动 按需启动 延迟加载 自恢复 故障检查 状态外置 数据恢复 热升级 容器优化型OS: 容器引擎/容器应用 桌面环境OS: KDE/GNOME udevd sd-bus ... sysmaster-exts