4.1.2. 扩展策略 2.4.2. 使用 Web 控制台创建 pod 横向自动扩展 2.4.3. 使用 CLI 根据 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展 2.4.4. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象 2.4.5. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.5.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.6. 其他资源 查看和列出 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群中的节点 5.1.1. 关于列出集群中的所有节点 5.1.2. 列出集群中某一节点上的 pod 5.1.3. 查看节点上的内存和 CPU 用量统计 5.2. 操作节点 5.2.1. 了解如何撤离节点上的 pod 5.2.2. 了解如何更新节点上的标签 5.2.3. 了解如何将节点标记为不可调度或可以调度 5.2.4. 9.1. 为节点保留 CPU 5.10. 机器配置守护进程指标 5.10.1. 机器配置守护进程指标 第 第 6 章 章 操作容器 操作容器 6.1. 了解容器 关于容器和 RHEL 内核内存 6.2. 在部署 POD 前使用初始容器来执行任务 6.2.1. 了解初始容器 6.2.2. 创建初始容器 6.3. 使用卷来持久保留容器数据 6.3.1. 了解卷 6.3.2. 使用 OpenShift

4.1.2. 扩展策略 2.4.2. 使用 Web 控制台创建 pod 横向自动扩展 2.4.3. 使用 CLI 根据 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展 2.4.4. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象 2.4.5. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.5.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件 2.4.6. 其他资源 查看和列出 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 集群中的节点 5.1.1. 关于列出集群中的所有节点 5.1.2. 列出集群中某一节点上的 pod 5.1.3. 查看节点上的内存和 CPU 用量统计 5.2. 操作节点 5.2.1. 了解如何撤离节点上的 pod 5.2.2. 了解如何更新节点上的标签 5.2.3. 了解如何将节点标记为不可调度或可以调度 5.2.4. OpenShift Container Platform 基础架构组件 5.14.1.1. 创建基础架构节点 第 第 6 章 章 操作容器 操作容器 6.1. 了解容器 关于容器和 RHEL 内核内存 6.2. 在部署 POD 前使用初始容器来执行任务 6.2.1. 了解初始容器 6.2.2. 创建初始容器 6.3. 使用卷来持久保留容器数据 192 194 194 194 195 199

NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存 2000m，如果服务器内存 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的 # The maximum amount of heap to memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MIN= HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m （2）查看 NameNode 占用内存 [atguigu@hadoop102 ~]$ jps 3088 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode

时间只会连接一台 nameserver，只有在连接出现异常时才会向尝试连接另外一台。客户 端每隔 30s 向 Nameserver 发起 topic 的路由信息查询。 温馨提示：Nameserver 是在内存中存储 Topic 的路由信息，持久化 Topic 路由信息 的地方是在 Broker 中，即${ ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json。 在 RocketMQ4 那这三个消费者如何来分工来共同消费 order_topic 中的消息呢？ 在 RocketMQ 中支持广播模式与集群模式。 广播模式：一个消费组内的所有消费者每一个都会处理 topic 中的每一条消息，通常用 于刷新内存缓存。 集群模式：一个消费组内的所有消费者共同消费一个 topic 中的消息，即分工协作，一 个消费者消费一部分数据，启动负载均衡， 集群模式是非常普遍的模式，符合分布式架构的基本理念，即横向扩容，当前消费者如 Topic 的路由信息，如果存在，说明启用了 autoCreateTopi cEnable，则在 TopicConfigManager 中创建新 Topic 的路由信息，此时存在与 Broker 服务端的内存中，然后本次消息发送结束。此时，在 NameServer 中还不存在新创建的 Topic 的路由信息。 这里有三个关键点： 1. 启用 autoCreateTopicEnable 创建主题时，在

查看日志记录收集器 Pod 4.2.3. 配置日志收集器 CPU 和内存限值 4.2.4. 日志转发器的高级配置 4.2.5. 如果不使用默认的 Elasticsearch 日志存储，请删除未使用的组件 4.3. 配置日志存储 4.3.1. 将审计日志转发到日志存储 4.3.2. 配置日志保留时间 4.3.3. 为日志存储配置 CPU 和内存请求 4.3.4. 为日志存储配置复制策略 4.3.5 4.1. 配置 CPU 和内存限值 4.4.2. 为日志可视化器节点扩展冗余性 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 4.5.1. OpenShift Logging 和 OpenShift Container Platform 的存储注意事项 4.5.2. 其他资源 4.6. 为 OPENSHIFT LOGGING 组件配置 CPU 和内存限值 4.6.1. 配置 配置 CPU 和内存限值 4.7. 使用容忍度来控制 OPENSHIFT LOGGING POD 放置 4.7.1. 使用容忍度来控制日志存储 pod 放置 4.7.2. 使用容忍度来控制日志可视化 pod 放置 4.7.3. 使用容忍度来控制日志收集器 pod 放置 23 23 24 24 24 24 24 24 25 25 26 26 26 27 27 32 32 39

. . 4.3. 配置日志存储 4.4. 配置日志可视化工具 4.5. 配置 OPENSHIFT LOGGING 存储 4.6. 为 OPENSHIFT LOGGING 组件配置 CPU 和内存限值 4.7. 使用容忍度来控制 OPENSHIFT LOGGING POD 放置 4.8. 使用节点选择器移动 OPENSHIFT LOGGING 资源 4.9. 配置 SYSTEMD-JOURNALD Prometheus 警报的作业名称解决了这个问题。 (LOG-1918) 在此次更新之前，日志收集器因为重构组件名称更改而收集自己的日志。这可能会导致收集器处 理自己的日志的潜在反馈循环，这可能会导致内存和日志消息大小问题。在这个版本中解决了这 个问题，它会从集合中排除收集器日志。(LOG-1774) 在此次更新之前，Elasticsearch 会生成错误 Unable to create PersistentVolumeClaim Release 5.3.13 。 1.10.1. 程序错误修复 在此次更新之前，log-file-metrics-exporter 组件生成的日志文件大小映射不会删除已删除文件 的条目，从而导致文件大小和进程内存增加。在这个版本中，日志文件大小映射不包含已删除文 件的条目。(LOG-3293) 1.10.2. CVE 例 例 1.4. 点 点击 击以展开 以展开 CVE CVE-2020-35525

会积极缓存资源的反序列化版本，以简化 CPU 负载。但是，如果 较小的 pod 集群小于 1000 个 pod，这个缓存可能会浪费大量内存用于微小的 CPU 负载。默认缓存大小 为 50,000 个条目，它根据资源的大小，可以将 cupy 1 增加到 2 GB 内存。使用 /etc/origin/master/master-config.yaml 中的以下设置可以减少这个缓存大小： 发送到 API maxRequestsInFlight 和 QPS。 更改默认值时，需要有一个很好的平衡，因为 API 服务器的 CPU 和内存消耗，etcd IOPS 会在并行处理 更多请求时增加。另请注意，大量非watch 请求可能会在固定 60 秒超时后取消 API 服务器过载，客户端 开始重试。 API 服务器系统中提供了足够的 CPU 和内存资源，API 服务器请求过载问题可安全地缓解这个问题。通过 考虑以上提到的因素并浏览了 ma 点上的 pod 数量。超过这些值可导致： OpenShift Container Platform 和 Docker 的 CPU 使用率增加。 减慢 pod 调度的速度。 潜在的内存不足情况（取决于节点中的内存量）。 耗尽 IP 地址池。 资源过量使用，导致用户应用程序性能变差。 注意 注意 在 Kubernetes 中，包含单个容器的 pod 实际使用两个容器。第二个容器用来在实际容器

...................................................................... 25 7.14 单个 JVM 迕程也能利用机器超大内存 .................................................................................................. 通信而言。在此丌再详述。 4.2 Message Priority 规范中描述的优兇级是挃在一个消息队列中，每条消息都有丌同的优兇级，一般用整数来描述，优兇级高的消 息兇投递，如果消息完全在一个内存队列中，那举在投递前可以挄照优兇级排序，令优兇级高的兇投递。 由亍 RocketMQ 所有消息都是持丽化的，所以如果挄照优兇级来排序，开销会非常大，因此 RocketMQ 没有特 意支持消息优 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 6 (4). 对内存数据做一个持丽化镜像，例如 beanstalkd，VisiNotify (1)、(2)、(3)三种持丽化方式都具有将内存队列 Buffer 迕行扩展的能力，(4)只是一个内存的镜像，作用是当 Broker 挂掉重启后仍然能将乀前内存的数据恢复出来。 JMS 不 CORBA Notification 规范没有

� 依赖于 Windows 2008 加强型驱动程序 � 针对硬件供应商进行了优化 � 通用 Windows 驱动程序 高级内存管理 � 能够回收不再使用的内存，消除重复内存页 � 不能回收不再使用的物理内存 高级存储管理 � VMware vStorage VMFS � 缺少集成的群集文件系统 高 I/O 扩展性 � 直接驱动程序模型 主机资源管理 � 网络通信调整，存储 I/O 优先级， 按虚拟机的资源共享 � 缺少类似功能 性能增强 � AMD RVI、大型内存页面、 通用 4 路 vSMP、VMI 半虚拟化 � 没有 AMD-RVI，没有大型内存页面， 仅在 Windows 2008 虚拟机上支持 4 路 vSMP 虚拟化安全技术 � VMware VMsafe™ 安全 API Advantages” （浅 谈 VMware Infrastructure 部分体系结构优势）所述，这包含多个原因。其中两个主要原因是 1) VMware ESX 直接驱动程序模型和 2) 更为有效的内存管理。 5 直接驱动程序体系结构的优势 在 VMware ESX 中，VMware ESX 直接驱动程序模型利用了经过认证和加强的 I/O 驱动程 序。这些驱动程序必须首先通过 VMware

元素 元素 描述 描述 下 下载 载 virtctl 下载 virtctl 命令行工具来管理资源。 概述 概述标签页 资源、使用量、警报和状态 顶级 顶级消 消费 费者 者选项卡 CPU、内存和存储资源的主要使用者 Migration 标签页 实时迁移状态 第 第 4 章 章 WEB 控制台概述 控制台概述 17 设 设置 置标签页 集群范围的设置，包括实时迁移限制和用户权限 元素 Operator。 VirtualMachines 标题 VirtualMachines 数量，带有图表，显示最后 7 天的趋势 vCPU 使用 使用标题 vCPU 使用量，图表显示最后 7 天的趋势 内存 内存标题 内存用量，图表显示最后 7 天的趋势 存 存储 储标题 存储使用，图表显示最后 7 天的趋势 警 警报 报标题 OpenShift Virtualization 警报，按严重性分组 VirtualMachine 每个模板的 VirtualMachines 图标 从模板创建的 VirtualMachines 数量，按模板名称分组 4.1.2. 顶级消费者选项卡 Top consumers 选项卡显示 CPU、内存和存储的主要使用者。 例 例 4.3. 顶级 顶级消 消费 费者 者选项 选项卡 卡 OpenShift Container Platform 4.13 虚 虚拟 拟化 化 18 元素 元素