..................................... 9 4 进度和吞吐量监控 ......................................................................................... 10 4.1 吞吐量 .............................................. – 监控Apache Flink应用程序(入门) 进度和吞吐量监控 – 10 3 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/stream/operators/#task-chaining-and-resource-groups 4 进度和吞吐量监控 知道您的应用程序正在运行并且检查点正常工作是件好事， 但是它并不能告诉您应用程序是否正在实际取得进 展并与上游系统保持同步。 4.1 吞吐量 Flink提供了多个metrics来衡量应用程序的吞吐量。对于每个operator或task(请记住:一个task可以包含多个 chained-task3），Flink会对进出系统的记录和字节进行计数。在这些metrics中，每个operator输出记录的速率 通常是最直观和最容易理解的。 4.2 关键指标

29022 15301 14706 14241 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 100 300 500 吞吐量对比 裸金属容器应用吞吐量 虚机容器应用吞吐量 3 9 17 6 20 34 0 5 10 15 20 25 30 35 40 100 300 500 时延对比 裸金属容器平均响应时延 虚机容器平均响应时延 8.6 8.8 9 100 300 500 内存占用率对比 裸金属容器进程内存 虚机容器进程内存 对比结论： 在同等压力下裸金属容器的响应时延减少1 倍，裸金属容器应用的吞吐量相对于虚机 容器吞吐量增长1倍，但是cpu资源的占用 却只多出60%左右，同时裸金属容器的进 程占用的内存减少10%。 11 国内首发Windows容器服务：帮助企业实现海量Windows应用轻松容器

云供应商的磁盘 IOPS 节流可能会对 CRI-O 和 kubelet 产生影响。当节点上运行大量 I/O 高负载的 pod 时，可能会出现超载的问题。建议您监控节点上的磁盘 I/O，并使用有足够 吞吐量的卷。 podsPerCore 根据节点中的处理器内核数来设置节点可运行的 pod 数量。例如：在一个有 4 个处理器内 核的节点上将 podsPerCore 设为 10 ，则该节点上允许的最大 pod 来同步 WAL 中的写入操作。对于高负载的集群，建议使用 8000 字 节的连续 500 IOPS (2 毫秒)。要测量这些数字，您可以使用基准测试工具，如 fio。 要实现这样的性能，在由低延迟和高吞吐量的 SSD 或 NVMe 磁盘支持的机器上运行 etcd。考虑使用单层 单元(SLC)固态驱动器(SSD)（它为每个内存单元提供 1 位），这是可靠的，非常适合于写密集型工作负 载。 注意 注意 设置中，DASD 磁盘通常用于支持节点的本地存储。您可以设置 HyperPAV 别名设备，以便为 支持 z/VM 客户机的 DASD 磁盘提供更多吞吐量和总体更好的 I/O 性能。 将 HyperPAV 用于本地存储设备可带来显著的性能优势。但是，您必须考虑吞吐量和 CPU 成本之间有一 个权衡。 2.5.1. 使用 Machine Config Operator (MCO) 在使用 z/VM full-pack

务必要了解，临时存储在系统中的所有 pod 中共享，而且 OpenShift Container Platform 不提供任何级别 的服务保证在管理员和用户建立的请求和限值之外。例如，临时存储不提供任何吞吐量、每秒 I/O 操作或 存储性能的其他测量结果。 6.2. 常规存储指南 节点的本地存储可分为主分区和从属分区。主分区是唯一可用于临时本地存储的主分区。有两个支持的主 分区，即 root 和 runtime。 使用率增加。这些 外部数据包和内数据包集都遵循常规的校验规则，以保证在传输过程中不会损坏数据。根据 CPU 性能， 这种额外的处理开销可能会降低吞吐量，与传统的非覆盖网络相比会增加延迟。 云、虚拟机和裸机 CPU 性能可以处理很多 Gbps 网络吞吐量。当使用高带宽链接（如 10 或 40 Gbps） 时，性能可能会降低。基于 VXLAN 的环境里存在一个已知问题，它并不适用于容器或 OpenShift 1.1. 为您的网络优化 MTU 有两个重要的最大传输单元(MTU)：网卡(NIC)MTU 和 SDN 覆盖的 MTU。 NIC MTU 必须小于或等于您网络 NIC 的最大支持值。如果您要优化吞吐量，请选择最大可能的值。如果 您要优化最小延迟，请选择一个较低值。 SDN 覆盖的 MTU 必须至少小于 NIC MTU 50 字节。此帐户用于 SDN overlay 标头。因此，在一个普通以 太网网络中，将其设置为

可验证和签名确认 多方共同认可交易 满足需求的吞吐量 SACC2017 公有链的不足之处 • 比特币、以太坊等公有链项目，不能满足商用的需求 – 无保密性(Confidentiality) – 无法溯源(Provenance) – 确认时间长(Slow confirmation) – 无最终性(Finality) – 吞吐量低(Throughput) – 软件许可(license) 5000+commits 13 SACC2017 Hyperledger Fabric 1.0 特点 • 提供了交易的机密性 • 权限管理和控制 • 分离了共识和记账职能 • 节点数动态伸缩 • 吞吐量有望提升 • 可升级的智能合约（chaincode） • 成员服务是高可用 14 SACC2017 供应链场景(1) 15 商店 农场 X A Z Y C

处理的文件大小 ➢ Throughput mb/sec:单个 mapTak 的吞吐量 计算方式：处理的总文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间累加 集群整体吞吐量：生成 mapTask 数量*单个 mapTak 的吞吐量 ➢ Average IO rate mb/sec::平均 mapTak 的吞吐量 计算方式：每个 mapTask 处理文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间

堆积性能挃标 1 消息的堆积容量 依赖磁盘大小 2 发消息的吞吐量大小受影响程度 无 SLAVE 情冴，会叐一定影响 有 SLAVE 情冴，丌叐影响 3 正常消费的 Consumer 是否会受影响 无 SLAVE 情冴，会叐一定影响 有 SLAVE 情冴，丌叐影响 4 访问堆积在磁盘的消息时，吞吐量有多大 1、不访问的幵収有关，最慢会降到 5000 左史。 com/alibaba/RocketMQ 43 14.2 消费失败处理方式 14.3 消费速度慢处理方式 14.3.1 提高消费并行度 X 消费并行度 Y 消费吞吐量 14-1 消费并行度与消费吞吐量关系 X 消费并行度 Y 消息消费RT 14-2 消费并行度与消费 RT 关系 绝大部分消息消费行为属亍 IO 密集型，即可能是操作数据库，戒者调用 RPC，返类消费行为的消费速度在亍

硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。 Hadoop 是一个单一功能的分布式系统，为了并行读取数据集并 提供更高的吞吐量，它与群集中的机器进行直接交互。可将 Hadoop 想象为一个动力车间，它让单个 CPU 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。

高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 物联网套件写入 云原生 DB 供核心的解耦、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

整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的H CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器