异步和削峰的能力，在云原生体系 架构中消息服务还发挥着数据通道、事件驱动、集成与被集成等重要作用。云原生倡导面向性能设计，基于消息队 列的异步调用能够显著降低前端业务的响应时间，提高吞吐量；基于消息队列还能实现削峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原生BaaS服务有更高的SLA要求，应用将假设其依赖的云原生服务具备跟云一样的可用性，从而不需要去建设备份链 通需求，真正成为应用层的通信基础设施。 多样性 云原生消息服务将致力于建设大而全的消息生态，来涵盖丰富的业务场景，提供各式各样的解决方案，从而满足不同用户的多样性需求。云原生 消息队列要求建设多个子产品线来支撑丰富的业务需求，比如消息队列RocketMQ，Kafka，微消息队列等。 标准化 容器镜像这项云原生的核心技术轻易地实现了不可变基础设施，不可变的镜像消除了IaaS层的差异，让云原生应用可以在不同的云厂商之间随意 迁移 是无法完成真正的按需迁移，所以只能称为某朵云上的原生应用，无法称为真正的云原生应用。因此，消息服务需要做到标准化，消除用户关于 厂商锁定的担忧，云原生消息队列必须采纳很多社区标准，支持了多种开源的API协议，同时也在打造自己标准化接口。 总结一下，传统的消息队列将从高SLA、低成本、易用性、多样性和标准化几个方向持续进化为云原生的消息服务。 具体要求 高级能力-云原生中间件-应用的基石-MQ为例-2-Serverless化

用户调用接口，发起IO请求 2. AioWrite将请求封装成io task并放入任务队列 3. 放入任务队列后，异步请求发起成功，返回用户 IO拆分线程 4. 从任务队列取出任务后进行拆分 5. 拆分过程依赖元数据，可能会通过MDSClient向 MDS获取 6. 拆分成的子请求放入队列CLIENT IO线程模型 IO分发线程 7. 从队列中取出子请求准备发送 8. 发送依赖复制组leader，可能会向 Client接收到IO请求后，直接发送 异步RPC（在用户线程） 发送异步4K RPC的平均延迟在11.26us， 这种情况下单线程只有 89055 iops 发送RPC阻塞了用户线程，导致iops下降 优化点： 增加队列，用户请求放入队列，由后台线 程负责发送 86.4K -> 130KCLIENT性能优化  发送RPC耗时较长  增加发送线程个数  在bthread协程中使用std::mutex/spinl

üMixer使用协程池处理Adapter ü处理完成所有Adapter才响应Envoy 疑问 协程池堵塞是否会影响envoy性能？Mixer协程池 ü 初始化一定量worker（协程） ü 监听同一队列 ü 任务放入队列 ü Worker处理任务Jaeger架构设计Mixer阻塞对envoy的影响 压测环境： ü 模拟接口延迟响应 ü 使用hey压力工具 ü 相同压力 ü 先用hey进行预热 ü 从10份数据中取中位数解决方案

controller-manager 在 Kubernetes 架构中，是负责监听 对象状态，并与期望状态做对比，如果状态不一致则进行 调谐，重点关注的是各个controller的运行情况，比如任 务数量，队列深度 • controller-manager出问题的概率相对较小，进程层面没 问题大概率就没问题 • 采集方式可以参考 categraf 仓库的 k8s/deployment.yaml，大盘可以参考 的耗时分布，histogram类型，按 照 url + verb 统计 • workqueue_adds_total 各个 controller 已处理的任务总数 • workqueue_depth 各个 controller 的队列深度，表示一个 controller 中的任务的数量，值越大表示越繁忙 • process_cpu_seconds_total 进程使用的CPU时间的总量，rate 之后就是 CPU 使用率

99% coprocessor request duration : 95% & 99% coprocessor 执行时间 和业务相关，但通常不会出现持续高位的值 Pending task : 累积的任务数量 除了 pd worker，其他任何偏高都属于异常 stall : RocksDB Stall 时间 大于 0，表明 RocksDB 忙不过来，需要注意 IO 和 CPU 了 channel full 级别的拓扑关系是一个 root task 后面可以跟许多 cop task，root task 使用 cop task 的输出结果作为输入。cop task 中执行的也即是 tidb 下推到 tikv 上的 任务，每个 cop task 分散在 tikv 集群中，由多个进程共同执行 operator info 每个 operator 的详细信息。各个 operator 的 operator info 各有不同，我们将在 执行计划 - 61 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 目前 TiDB 的计算任务隶属于两种不同的 task: cop task 和 root task。cop task 是指被下推到 KV 端 分布式执行的计算任务，root task 是指在 TiDB 端单点执行的计算任务。SQL 优化的目标之一是将计算尽可能 的下推到 KV 端执行。 TiDB 的表数据是指一张表的原始数据，存放在

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414 17.6. future、任务和线程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 等主题。社区对学生问题非常欢迎并乐于回答。通过类似这本书以及其他内容的努力，Rust 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 程序设计语言 简体中文版 Hello, Cargo! Cargo 是 Rust 的构建系统和包管理器。大多数 Rustacean 们使用 Cargo 来管理他们的 Rust 项目，因为它可以为你处理很多任务，比如构建代码、下载依赖库并编译这些库。（我们把代 码所需要的库叫做 依赖（dependencies））。 最简单的 Rust 程序，比如我们刚刚编写的，没有任何依赖。如果使用 Cargo 来构建

poll可以有效降低时延，但是在空闲时浪费CPU ●Wait –会增加时延，但是节省CPU使用 ●通过ucp_worker_get_efd(*ucp_worker, efd)获得轮询文件句柄 ●调用poll(efd)等待有任务执行，然后再调用ucp_worker_progress() ●/dev/cpu_dma_latency 禁止power-saving模式 ●由于rdma速度很快，内核调度时延对性能影响很大。关键应用应开启busy brpc(比较快) –当消息很大时，由brpc提供接收缓冲区（rndv,rendezvous） ●阀值可调 –接收和发送使用无锁队列 ●UcpWorker接收时写入UcpConnection的无锁队列 ●brpc发送时写入UcpWorker的无锁发送队列5455 UcpWorker实现 ●提供命令行参数调整ucp worker的行为 –--brpc_ucp_worker_busy_poll为true时使用busy

执行步骤 数据整理作为一个后台服务(线程池), 运行于metaserver, 遍历metaserver的inode进行数据整理的尝试, 入队inodekey, 如果是已有inode任务, enqueue直接返回, 不入队 任务开始执行, 尝试根据inodekey获取inode信息, 获取不到就退出; 不是s3类型的inode退出 对于每一个s3类型的inode来说, 对每一个index内的chunkinfo按照chunkid升序排序 不影响整理对原有部分的变更 删除: 已标记为删除的inode不进行整理, 已经在整理的任务不会被新的删除标记的请求打断. 如果标记删除到实际删除之间的时间间隔非常短, 并且在标记删除前已经开始了整理任务, 可能会出现边删除边整理的状态(出现概率较小) 可以在实际删除前检查当前整理的inode列表, 如果在列表里就暂时跳过(同步删除)/重新丢进删除队列(异步删除) 或者就不管, 处理一下报错, 让后续的应该会开发的数据清理工具来删除

Operator变更三板斧 发布运维体系 可灰度： • Controller 发布避免 0-1； 可回滚： • 回滚到基线版本； • 快速止血，停止新版本调和； 可监控： • metrics 指标(任务队列|消费&重 试情况|吞吐量&错误)；

同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 本地缓存盘的异步上传 工作队列: 该队列中保存缓存盘中的待上传文件名 工作线程: 遍历工作队列(队列swap)，从缓存盘目录读取到文件内容并上传到对象存储。文件上传到对象存储后，直接删除。 工作队列做好互斥管理 异常管理 如果客户端挂掉，那么写缓存盘中可能会有残留文件没有上传到对象存储；如果忘记处理，那么这些数据也就相当于是丢失了。