https://aijishu.com/a/1060000000206531#item-4-9
An Updated Performance Comparison of Virtual Machines and Linux Containers, IBM Research
https://dominoweb.draco.res.ibm.com/reports/rc25482.pdf
Unix传统上并没有强烈地实现最小权限原则,即“系统的每个程序和每个用户都应该使用完成工作所需的最小权限集进行操作。”以及最不常见的机制原则,即“每个共享机制……代表了用户之间的潜在信息路径,在设计时必须非常小心,以确保它不会无意地危及安全性。”Unix中的大多数对象,包括文件系统、进程和网络堆栈,对所有用户都是全局可见的。
Unix的共享全局文件系统造成的一个问题是缺乏配置隔离。多个应用程序可能对系统范围的配置设定有冲突的要求。共享库依赖关系尤其有问题,因为现代应用程序使用许多库,而且不同的应用程序通常需要相同库的不同版本。当在一个操作系统上安装多个应用程序时,系统管理的成本可能超过软件本身的成本。
普通服务器操作系统中的这些弱点导致管理员和开发人员通过将每个应用程序安装在单独的操作系统副本上(或者在专用服务器上,或者在虚拟机上)来简化部署。与共享服务器相比,这种隔离与在应用程序之间共享任何代码、数据或配置所需的显式操作恰恰相反。
不管环境如何,客户都想要得到他们为之付费的性能。与基础设施和工作负载属于同一家公司的企业整合场景不同,在IaaS和PaaS中,提供者和客户之间存在一种独立的关系。这使得解决性能异常变得困难,所以*aaS提供商通常提供固定的容量单位(CPU内核和RAM),而没有超额订阅。虚拟化系统需要强制执行这种资源隔离,以适应云基础设施的使用。
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
通俗的来说云计算就是以前的服务器计算的升级版,其主要有扩展性强、廉价、虚拟化、计算能力强这几个特点。
IaaS: Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务) 第一层叫做IaaS,有时候也叫做Hardware-as-a-Service。
几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用,你需要去买服务器,或者别的高昂的硬件来控制本地应用,让你的业务运行起来。
但是现在有了IaaS,你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器,存储和网络硬件,你可以租用。节省了维护成本和办公场地,公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。
一些大的IaaS公司包括Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace和Red Hat.不过这些公司又都有自己的专长,比如Amazon和微软给你提供的不只是IaaS,他们还会将其计算能力出租给你来host你的网站。
PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务) 第二层就是所谓的PaaS,某些时候也叫做中间件。你公司所有的开发都可以在这一层进行,节省了时间和资源。
PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案,比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用,也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理,应用设计,应用虚拟主机,存储,安全以及应用开发协作工具等。
一些大的PaaS提供者有Google App Engine,Microsoft Azure,Force.com,Heroku,Engine Yard。最近兴起的公司有AppFog, Mendix 和 Standing Cloud
SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务)
第三层也就是所谓SaaS。这一层是和你的生活每天接触的一层,大多是通过网页浏览器来接入。任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行,就是SaaS了。
你消费的服务完全是从网页如Netflix, MOG, Google Apps, Box.net, Dropbox或者苹果的iCloud那里进入这些分类。尽管这些网页服务是用作商务和娱乐或者两者都有,但这也算是云技术的一部分。
一些用作商务的SaaS应用包括Citrix的GoToMeeting,Cisco的WebEx,Salesforce的CRM,ADP,Workday和SuccessFactors。
目前三者的发展情况都不错,三者之间也有着较为密切的联系,其中IaaS是基础层、PaaS是平台层的,而SaaS是软件层的。
近年来随着团队协作的深入发展,CaaS、MaaS也不断的进入人们的视野,那CaaS、MaaS又是什么意思呢?
Caas有两种说法
CaaS是Communications-as-a-Service缩写,意思是通讯即服务(也可称为协作即服务)。CaaS是将传统电信的能力如消息、语音、视频、会议、通信协同等封装成API(Application Programming Interface,应用软件编程接口)或者SDK(Software Development Kit,软件开发工具包)通过互联网对外开放,提供给第三方(企业、SME、垂直行业、CP/SP以及个人开发者等等)使用,将电信能力真正作为服务对外提供。
也被称为云计算的第四种业务形式,目前国内华为已经在着手在建立CaaS的生态圈。
通过CaaS,云厂商基本上提供了一个托管的容器编排引擎(通常基于超级流行的Kubernetes开源项目,该项目起源于谷歌)来部署和运行容器,管理集群,自动扩展和故障管理,并维护共同的基础设施层,包括治理和安全。
一般来说,所有的网络、负载均衡、监控、日志、认证、安全、自动缩放和持续集成/持续交付(CI/CD)功能都由CaaS平台负责。
这使得企业能够充分利用云基础设施的优势,同时有助于避免典型的平台即服务(PaaS),如AWS Elastic Beanstalk、Azure App Service或Google App Engine所带来的任何供应商锁定,因为容器本身允许在各种环境中进行简单的移植。
如果容器是你想要的方式,那么CaaS和运行在经典的基础设施即服务(IaaS)上的区别,就在于你的组织是否有资源和技能来实施和管理Kubernetes(或其他容器协调层),或者将其交给云提供商来管理。这个决定还可能取决于你的容器环境是否必须跨越多个云和/或内部环境。
MaaS(Machine as a Service)物联网即服务,这个概念伴随着物联网产生,物联网常见的两种业务形式就是MAI与MaaS,因此MaaS属于物联网业务形式的一种。
随着物联网业务量的增加,对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求:
从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段,PoP即可满足需求,在物联网高级阶段,可能出现MVNO/MMO营运商(国外已存在多年),需要虚拟化云计算技术,SOA等技术的结合实现物联网的泛在服务: TaaS (everyTHING As A Service) 。
云原生(CloudNative)是一个组合词,Cloud+Native。Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以最佳姿势运行,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。
几乎每个云原生的定义都包含微服务,跟微服务相对的是单体应用,微服务有理论基础,那就是康威定律,指导服务怎么切分,很玄乎,凡是能称为理论定律的都简单明白不了,不然就忒没b格,大概意思是组织架构决定产品形态,不知道跟马克思的生产关系影响生产力有无关系。
微服务架构的好处就是按function切了之后,服务解耦,内聚更强,变更更易;另一个划分服务的技巧据说是依据DDD来搞。
Docker是应用最为广泛的容器引擎,在思科谷歌等公司的基础设施中大量使用,是基于LXC技术搞的,容器化为微服务提供实施保障,起到应用隔离作用,K8S是容器编排系统,用于容器管理,容器间的负载均衡,谷歌搞的,Docker和K8S都采用Go编写,都是好东西。
这是个组合词,Dev+Ops,就是开发和运维合体,不像开发和产品,经常刀刃相见,实际上DevOps应该还包括测试,DevOps是一个敏捷思维,是一个沟通文化,也是组织形式,为云原生提供持续交付能力。
持续交付是不误时开发,不停机更新,小步快跑,反传统瀑布式开发模型,这要求开发版本和稳定版本并存,其实需要很多流程和工具支撑。
虚拟化技术是云计算的重要技术,主要用于物理资源的池化,从而可以弹性地分配给用户。物理资源包括服务器、网络和存储。
虚拟机(Virtual Machine)指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。在实体计算机中能够完成的工作在虚拟机中都能够实现。在计算机中创建虚拟机时,需要将实体机的部分硬盘和内存容量作为虚拟机的硬盘和内存容量。每个虚拟机都有独立的CMOS、硬盘和操作系统,可以像使用实体机一样对虚拟机进行操作。
容器是一个轻量级的运行环境,在同样配置的物理机上,能同时运行比虚拟机多三倍的容器。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/268695696
容器的本质就是一个视图隔离、资源可限制、独立文件系统的进程集合,它将系统的其他资源隔离开来,具有自己独立的资源视图。“视图隔离”,指的是能够看到部分进程、有独立的主机名,“资源可限制”,指的是可以限制内存大小、CPU 使用个数等。
从容器(container)的名字上,我们就能够非常直观地看出容器的优点,“提供的原材料(镜像)一样,得到的结果(运行实例)一样”、“打包隔离”、“轻松运输” 等。如果把容器类比成集装箱的话,那运行的服务或服务对应的多个进程就应该是集装箱里对应的货物了,可以很自然地想到,容器的目的就是为进程集合提供一个独立的运行环境。那我们具体应该怎么实现 “独立的运行环境” 呢?1. 文件系统隔离每个容器都具有独立的文件系统,单个容器内对文件系统进行增删改查不会影响到其他容器参考 Linux 下的 chroot 命令,可以将子目录变为根目录2. 资源隔离利用 namespace 隔离进程之间的相互可见及通信使用 Cgroup 限制资源使用率,设置其能够使用的 CPU 以及内存量的大小
容器功能安全性:网络服务可以在容器中运行,从而限制了由于安全漏洞或违反而造成的损害。入侵者成功利用该容器中运行的一个应用程序上的安全漏洞,仅限于该容器中可能采取的一系列操作。隔离:容器允许在同一台物理计算机上部署一个或多个应用程序,即使这些应用程序必须在不同的域下运行,每个域都需要对其各自资源的独占访问权。例如,在不同容器中运行的多个应用程序可以通过使用与每个容器关联的不同IP地址绑定到同一物理网络接口。虚拟化和透明性:容器为系统提供了虚拟化的环境,可以隐藏或限制其下的物理设备或系统配置的可见性。容器背后的一般原则是,除了解决安全性或隔离性问题之外,避免更改运行应用程序的环境。
LXC又名Linux container,是一种虚拟化的解决方案,这种是内核级的虚拟化。LXC 是 Linux 内核包含特性的用户空间接口。 通过强大的 API 和简单的工具,它可以让 Linux 用户轻松创建和管理系统或应用程序容器。是Docker的前生,或者说Docker是LXC的使用者。完整的LXC能力在2008年合入Linux主线,所以容器的概念在2008年就基本定型了,并不是后面Docker造出来的。关于LXC的介绍很多,大体都会说“LXC是Linux内核提供的容器技术,能提供轻量级的虚拟化能力,能隔离进程和资源”,但总结起来,无外乎就两大知识点Cgroups(Linux Control Group)和Linux Namespace。搞清楚他俩,容器技术就基本掌握了。Cgroups:重点在“限制”。限制资源的使用,包括CPU、内存、磁盘的使用,体现出对资源的管理能力。Namespace:重点在“隔离”。隔离进程看到的Linux视图。说大白话就是,容器和容器之间不要相互影响,容器和宿主机之间不要相互影响。
Docker时Docker.Lnc公司开源的一个基于LXC技术之上搭建的Container容器引擎,源代码托管在Github上,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。
Docker属于Linux容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。
Docker将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了Docker,就不用担心环境问题。
总体来说,Docker的接口相当简单,用户可以方便地创建和使用容器,把自己的应用放入容器。开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改,就像管理普通的代码一样。
cgroups(Control Groups) 是 linux 内核提供的一种机制,这种机制可以根据需求把一系列系统任务及其子任务整合(或分隔)到按资源划分等级的不同组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。简单说,cgroups 可以限制、记录任务组所使用的物理资源。本质上来说,cgroups 是内核附加在程序上的一系列钩子(hook),通过程序运行时对资源的调度触发相应的钩子以达到资源追踪和限制的目的。
实现 cgroups 的主要目的是为不同用户层面的资源管理提供一个统一化的接口。从单个任务的资源控制到操作系统层面的虚拟化,cgroups 提供了四大功能:
资源限制:cgroups 可以对任务是要的资源总额进行限制。
比如设定任务运行时使用的内存上限,一旦超出就发 OOM。
优先级分配:通过分配的 CPU 时间片数量和磁盘 IO 带宽,实际上就等同于控制了任务运行的优先级。
资源统计:cgoups 可以统计系统的资源使用量,比如 CPU 使用时长、内存用量等。这个功能非常适合当前云端产品按使用量计费的方式。
任务控制:cgroups 可以对任务执行挂起、恢复等操作。
Task(任务) 在 linux 系统中,内核本身的调度和管理并不对进程和线程进行区分,只是根据 clone 时传入的参数的不同来从概念上区分进程和线程。这里使用 task 来表示系统的一个进程或线程。
Cgroup(控制组) cgroups 中的资源控制以 cgroup 为单位实现。Cgroup 表示按某种资源控制标准划分而成的任务组,包含一个或多个子系统。一个任务可以加入某个 cgroup,也可以从某个 cgroup 迁移到另一个 cgroup。
Subsystem(子系统) cgroups 中的子系统就是一个资源调度控制器(又叫 controllers)。比如 CPU 子系统可以控制 CPU 的时间分配,内存子系统可以限制内存的使用量。
namespace 是 Linux 内核用来隔离内核资源的方式。Linux Namespaces机制提供一种资源隔离方案。具体的实现方式是把一个或多个进程的相关资源指定在同一个 namespace 中。通过 namespace 可以让一些进程只能看到与自己相关的一部分资源,而另外一些进程也只能看到与它们自己相关的资源,这两拨进程根本就感觉不到对方的存在。PID,IPC,Network等系统资源不再是全局性的,而是属于某个特定的Namespace。每个namespace下的资源对于其他namespace下的资源都是透明,不可见的。因此在操作系统层面上看,就会出现多个相同pid的进程。系统中可以同时存在两个进程号为0,1,2的进程,由于属于不同的namespace,所以它们之间并不冲突。而在用户层面上只能看到属于用户自己namespace下的资源,例如使用ps命令只能列出自己namespace下的进程。这样每个namespace看上去就像一个单独的Linux系统。
Linux namespaces 是对全局系统资源的一种封装隔离,使得处于不同 namespace 的进程拥有独立的全局系统资源,改变一个 namespace 中的系统资源只会影响当前 namespace 里的进程,对其他 namespace 中的进程没有影响。
namespace 是 linux 内核提供的特性,为虚拟化而生。随着 docker 的诞生引爆了容器技术,也把长期在后台默默奉献的 namespace 技术推到了大家的面前。
中央处理器(central processing unit,简称CPU)作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令,对指令译码并执行指令的核心部件。中央处理器主要包括两个部分,即控制器、运算器,其中还包括高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制的总线。电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。
在计算机体系结构中,CPU 是对计算机的所有硬件资源(如存储器、输入输出单元) 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作,最终都将通过指令集映射为CPU的操作。
内存(Memory)是计算机的重要部件之一,也称内存储器和主存储器,它用于暂时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据。它是外存与CPU进行沟通的桥梁,计算机中所有程序的运行都在内存中进行,内存性能的强弱影响计算机整体发挥的水平。只要计算机开始运行,操作系统就会把需要运算的数据从内存调到CPU中进行运算,当运算完成,CPU将结果传送出来。
内存的运行也决定计算机整体运行快慢的程度。
内存条由内存芯片、电路板、金手指等部分组成。
SAN(Storage Area Network, 存储区域网络)和NAS存储(Network Attached Storage,网络附加存储)一般都具备2个评价指标:IOPS和带宽(throughput),两个指标互相独立又相互关联。体现存储系统性能的最主要指标是IOPS。下面,将介绍一下这两个参数的含义。
IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数),是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量,I/O请求通常为读或写数据操作请求。随机读写频繁的应用,如OLTP(Online Transaction Processing),IOPS是关键衡量指标。另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput),指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用,如VOD(Video On Demand),则更关注吞吐量指标。
简而言之:
磁盘的 IOPS,也就是在一秒内,磁盘进行多少次 I/O 读写。
磁盘的吞吐量,也就是每秒磁盘 I/O 的流量,即磁盘写入加上读出的数据的大小。
IOPS 与吞吐量的关系
每秒 I/O 吞吐量= IOPS* 平均 I/O SIZE。从公式可以看出: I/O SIZE 越大,IOPS 越高,那么每秒 I/O 的吞吐量就越高。因此,我们会认为 IOPS 和吞吐量的数值越高越好。实际上,对于一个磁盘来讲,这两个参数均有其最大值,而且这两个参数也存在着一定的关系。
响应时间是指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间,包括应用服务器(客户端)处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。比如一个页面从点击/输入到完全加载的时间;完成一次增加、删除、修改或者查询动作的事务响应时间等。
一个请求在网络上的传输往往要经历多个网络节点才能到达目标服务器,我们假设请求经历了三个网络节点的传输时间B1、B2、B3,客户端的处理时间为A,服务器的响应时间为C。则一次请求的完整路径可以描述为下图:
客户端从发出请求到接收到服务器反馈的完整链路时间为A—>B1—>B2—>B3—>C(节点处理时间都包括接收和发送两个过程)。则请求的响应时间为:
响应时间=A+B1+B2+B3+C
并发是指多个用户在同一时期内进行相同的事务处理或操作。由于用户在进行一系列操作流程时有一定的时间间隔(即用户思考时间)或者服务器处理请求有先后顺序,于是,就产生了绝对并发和相对并发概念的区分。
绝对并发是指同一时刻(即同一时间点)并发用户对服务器同时发送请求。
相对并发是指一段时间内(即同一时间区间)并发用户对服务器发送请求。
举个例子,一个并发量为10000人(可同时容纳10000人)的动物园,这里的并发量是指绝对并发还是相对并发呢?我们很容易理解,这个并发指的是相对并发,因为整个动物园是一个交织的网状结构,出入口、老虎、狮子、大象等各个动物站点都有分流的作用,基本不可能出现出入口或者站点能够同时承载10000人的情况,出入口的并发可能只有200人。因此这个动物园的例子里,并发量10000是指各个节点的总和,参观者参观动物园有路径的先后顺序,是相对并发的概念。而出入口的并发量是200人,则是指同一时间在出入口能够同时容纳200人,这就是绝对并发的概念。
一般来说,在系统的性能测试中,系统或者模块的并发更多是指相对并发,而接口的并发更倾向于绝对并发。并发性能的概念是指系统、模块或接口稳定运行,不抛出异常情况下所能够承载的并发量。
在并发性能测试中常用到并发用户数和并发请求数两个指标。顾名思义,并发用户数是指同一时间(点或区间),系统、模块或接口能够承载的用户数量;并发请求数是指同一时间(点或区间),系统、模块或接口能够承载的请求数量。
点击量是衡量网站流量的一个指标,也就是点击数clicks,是对网站点击数据的统计。
点击率(Clicks Ratio)也可以叫做点进率(“Click-through Rate),它是网站上某一内容被点击的次数与整个网站内容被显示次数之比,即clicks/views。反应了网站上某一页面或内容的受关注程度,经常用来衡量广告的吸引程度。比如公众号的一篇文章被浏览了10w次,文章中的广告链接被点击了2000次,那么这条广告的点击率是2%(2000/100000*100%)。
在性能测试领域,点击率(hit rate)常指单位时间内(每秒钟)页面的点击数,即每秒钟发送的http请求数量,点击率越大对服务器造成的压力也越大,对服务器的性能要求也越高。
有些人容易混淆点击率和点击量的概念,比如我们经常会听到有人说某网站的点击率是多多万,实际上这里的点击率指的是点击量,曝光率或者说页面浏览量。
吞吐量是指系统处理客户请求数量的总和,可以指网络上传输数据包的总和,也可以指业务中客户端与服务器交互数据量的总和。
吞吐率是指单位时间内系统处理客户请求的数量,也就是单位时间内的吞吐量。可以从多个维度衡量吞吐率:①业务角度:单位时间(每秒)的请求数或页面数,即请求数/秒或页面数/秒;②网络角度:单位时间(每秒)网络中传输的数据包大小,即字节数/秒等;③系统角度,单位时间内服务器所承受的压力,即系统的负载能力。
吞吐率(或吞吐量)是一种多维度量的性能指标,它与请求处理所消耗的CPU、内存、IO和网络带宽都强相关。
TPS(Transaction Per Second)是指单位时间(每秒)系统处理的事务量。事务可以是用户自定义的一系列操作或者动作的集合,比如“用户注册“事务是点击注册按钮,填写用户注册信息,点击提交按钮,以及加载注册成功页面的动作集合。
QPS(Query Per Second)是指单位时间内查询或访问服务器的次数。
TPS和QPS的区别在于一个事务可以包含多次查询或访问服务器,也可以只查询或访问一次服务器。当多次查询或访问时,一个TPS相当于多个QPS;当只查询或访问一次时,一个TPS则等价于一个QPS。
通过设计合理的测试方法,选用合适的测试工具和被测系统,实现对某个特定目标场景的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
在一定的软硬件环境下,通过不断的加大负载来确定在满足性能指标情况下所能够承受的最大用户数。所以它的目的是为了获取最大用户数。一般不超过80%cpu(二八原则),正常情况工作下最大用户数的数据
在一定的软硬件环境下,通过高负载的手段来使服务器资源处于极限的状态,测试该系统在极限状态长时间运行是否稳定。包括系统指标,服务器性能指标
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。
MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
sysbench是一个开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具,可以用来进行CPU、内存、磁盘I/O、线程、数据库的性能测试。目前支持的数据库有MySQL、Oracle和PostgreSQL。
主要包括以下几种方式的测试:
1、cpu性能
2、磁盘io性能
3、调度程式性能
4、内存分配及传输速度
5、POSIX线程性能
6、数据库性能(OLTP基准测试)现在sysbench主要支持 MySQL,pgsql,oracle 这3种数据库
Stream测试是内存测试中业界公认的内存带宽性能测试基准工具。诚然Stream测试是一个既简单(程序代码非常简单),又直观的测试。但其展示的性能结果,并不一定告诉你内存带宽的真实结果。
FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对磁盘进行压力测试和验证。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标,可以按照负载情况分成照顺序读写,随机读写两大类。FIO是一个可以产生很多线程或进程并执行用户指定的特定类型I/O操作的工具,FIO的典型用途是编写和模拟的I/O负载匹配的作业文件。也就是说FIO 是一个多线程io生成工具,可以生成多种IO模式,用来测试磁盘设备的性能(也包含文件系统:如针对网络文件系统 NFS 的IO测试)。
Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统,现在已经加入到CNCF基金会,成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目,在kubernetes容器管理系统中,通常会搭配prometheus进行监控,同时也支持多种exporter采集数据,还支持pushgateway进行数据上报,Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。